Conoce las lisérgicas imágenes que crea una inteligencia artificial tratando de reconocer fotos
Las redes neuronales artificiales de Google producen curiosos resultados cuando trabajan para identificar formas o componentes de una imagen
En una publicación en su blog , el equipo de investigadores de Google dedicados a trabajar con inteligencia artificial compartió las extrañas imágenes que genera una red neuronal artificial cuando está tratando de clasificar los objetos que se encuentran en una fotografía.
Los investigadores señalaron que "entrenamos una red neuronal artificial mostrándole millones de ejemplos y ajustando gradualmente los parámetros de la red hasta que entregue las clasificaciones que buscamos. La red consiste típicamente en 10 a 30 capas de neuronas artificiales. Cada imagen es alimentada a la capa de entrada, la que habla con la siguiente capa hasta eventualmente alcanzar la capa de salida. La 'respuesta' de la red proviene de esta capa de salida".
El desafío de las redes neuronales artificiales es comprender exactamente qué proceso ocurre en cada capa: "Por ejemplo, la primera capa puede buscar por los bordes o esquinas de los elementos de la fotografía. Las capas intermedias interpretan las características básicas para buscar formas o componentes, como una puerta o una hoja. Y las últimas capas arman ésto en una interpretación completa, las que se activan en respuesta a cosas complejas como edificios o árboles".
Y precisamente, lo interesante ocurre cuando las redes neuronales artificiales intentan reconocer objetos complejos en una fotografía como animales, pues la inteligencia artificial termina entregando resultados bastante curiosos intentando identificar qué es un objeto, como el caso inferior de una pintura de un caballero medieval montado en su corcel.
O también, el resultado cuando intenta reconocer una famosa pintura:
Finalmente, el software incluso es capaz de intentar identificar imágenes que no son más que ruido, por lo que las características que identifica en éstas provienen prácticamente de la 'imaginación' de la red neuronal artificial, como el ejemplo inferior de una imagen con ruido, donde la inteligencia artificial identifica plátanos:
Las redes neuronales artificiales de Google producen curiosos resultados cuando trabajan para identificar formas o componentes de una imagen
En una publicación en su blog , el equipo de investigadores de Google dedicados a trabajar con inteligencia artificial compartió las extrañas imágenes que genera una red neuronal artificial cuando está tratando de clasificar los objetos que se encuentran en una fotografía.
Los investigadores señalaron que "entrenamos una red neuronal artificial mostrándole millones de ejemplos y ajustando gradualmente los parámetros de la red hasta que entregue las clasificaciones que buscamos. La red consiste típicamente en 10 a 30 capas de neuronas artificiales. Cada imagen es alimentada a la capa de entrada, la que habla con la siguiente capa hasta eventualmente alcanzar la capa de salida. La 'respuesta' de la red proviene de esta capa de salida".
El desafío de las redes neuronales artificiales es comprender exactamente qué proceso ocurre en cada capa: "Por ejemplo, la primera capa puede buscar por los bordes o esquinas de los elementos de la fotografía. Las capas intermedias interpretan las características básicas para buscar formas o componentes, como una puerta o una hoja. Y las últimas capas arman ésto en una interpretación completa, las que se activan en respuesta a cosas complejas como edificios o árboles".
Y precisamente, lo interesante ocurre cuando las redes neuronales artificiales intentan reconocer objetos complejos en una fotografía como animales, pues la inteligencia artificial termina entregando resultados bastante curiosos intentando identificar qué es un objeto, como el caso inferior de una pintura de un caballero medieval montado en su corcel.
O también, el resultado cuando intenta reconocer una famosa pintura:
Finalmente, el software incluso es capaz de intentar identificar imágenes que no son más que ruido, por lo que las características que identifica en éstas provienen prácticamente de la 'imaginación' de la red neuronal artificial, como el ejemplo inferior de una imagen con ruido, donde la inteligencia artificial identifica plátanos: