Los modelos avanzados de inteligencia artificial (IA) ya pueden generar código informático y ayudara descubrir nuevos fármacos. Sin embargo, en lo que respecta al reconocimiento de objetos simples, aún les queda mucho camino por recorrer antes que los ratones diminutos.
La visión del ratón, refinada durante millones de años de evolución, sigue siendo más efectiva que los sistemas de reconocimiento de imágenes de IA más potentes de la actualidad. - Foto: Universidad de Deakin
Esa es la conclusión de un estudio publicado en la revista Patterns , en el que investigadores de la Scuola Internazionale Superiore di Studi Avanzati (SISSA) de Italia pidieron a un modelo de inteligencia artificial de reconocimiento de imágenes que intentara replicar la capacidad de los ratones para reconocer objetos rotados, redimensionados y parcialmente ocluidos.
La visión del ratón es más "eficiente y adaptativa" que la de la IA
El modelo de IA finalmente logró alcanzar las capacidades de procesamiento de imágenes del ratón, pero solo después de utilizar cada vez más recursos y potencia informática.
Reconocer el objeto en su posición original fue fácil tanto para la IA como para el ratón, pero cuando el objeto se transformó de diferentes maneras, los investigadores tuvieron que potenciar el rendimiento del modelo de IA para seguir el ritmo del ratón.
Los científicos dicen que sus hallazgos muestran que la visión del ratón, refinada durante millones de años de evolución, todavía es más efectiva que los sistemas de reconocimiento visual más poderosos de la actualidad.
La visión de los ratones difiere de la de los humanos en varios aspectos notables. En primer lugar, al igual que muchos otros mamíferos, los ojos de los ratones están ubicados a los lados de la cabeza, lo que les proporciona un campo de visión más amplio, una ventaja natural para detectar y evitar depredadores.
Aún más sorprendente, investigaciones previas han demostrado que los ojos de los ratones pueden moverse en direcciones opuestas según cómo inclinen la cabeza. Esto hace que parezcan bizcos cuando tienen la cabeza agachada.
En el experimento, se entrenó a ratones para que reconocieran objetos en una pantalla mediante recompensas. Al identificar correctamente el objeto objetivo, activaban un sensor táctil.
Para comparar esta capacidad con la IA, los investigadores de SISSA crearon una red neuronal convolucional (CNN), un modelo de aprendizaje profundo de vanguardia, considerado uno de los mejores sistemas de IA para el reconocimiento de imágenes. Está parcialmente modelado a partir de la corteza visual de los mamíferos.
La IA todavía tiene mucho que aprender
Los modelos CNN utilizan un sistema de capas para reconocer objetos. La capa más básica puede procesar e identificar características simples como contornos y contraste. Se añaden capas posteriores para reconocer imágenes más complejas. Cada capa adicional requiere más recursos y potencia de procesamiento, de forma similar a cómo una lasaña requiere más ingredientes a medida que se añaden más capas.
A este modelo de CNN se le pidió que replicara la capacidad del ratón para reconocer objetos en diversas condiciones. Al reconocer un objeto visible y en su posición normal, tanto el ratón como la IA obtuvieron buenos resultados. La IA solo necesitó usar su primera capa.
Pero cuando los objetos se rotan o redimensionan, las CNN necesitan más capas y recursos para funcionar correctamente. Mientras tanto, los ratones aún pueden reconocer objetos de forma consistente, incluso cuando están parcialmente ocultos, algo con lo que la IA tiene dificultades.
Los investigadores concluyeron que la visión del ratón parece ser más flexible y adaptativa que el sistema de reconocimiento visual de la IA.
El estudio de la visión del ratón es un recordatorio de que los modelos de IA potentes son realmente impresionantes en algunas tareas específicas, pero aún no están exentos de limitaciones.
A finales del año pasado, Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, publicó un artículo en el que afirmaba que el mundo podría alcanzar la superinteligencia en «unos pocos miles de días». El multimillonario Elon Musk también afirmó que la IA superinteligente podría aparecer para 2025.
Pero ¿qué significan realmente estos hitos? Es cierto que los grandes modelos de lenguaje de IA han superado a algunos humanos en exámenes estandarizados de medicina y derecho. Pero la IA aún no puede realizar diagnósticos médicos formales sin la supervisión de un médico, y los abogados que utilizan texto generado por IA han sido multados por tergiversar la información.
Además, los sistemas avanzados de IA implementados en robots bípedos suelen tener dificultades para mantener el equilibrio. Y, como demuestra el estudio SISSA, la IA aún no parece haber alcanzado el mismo nivel de agudeza visual que los ratones. En otras palabras, la IA aún tiene mucho que aprender, tanto de los humanos como de los animales.
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Fuente: https://tuoitre.vn/ai-thua-chuot-khi-nhan-dien-vat-the-bi-che-khuat-2025020307425984.htm
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