Lo que para los humanos es fácil, a menudo resulta difícil para los ordenadores. Si bien los sistemas de inteligencia artificial han sido durante mucho tiempo mejores que nosotros a la hora de resolver problemas matemáticos o recordar grandes cantidades de información, durante décadas los humanos hemos tenido otras ventajas. Una de ellas es la de reconocer objetos cotidianos como perros, gatos, mesas o sillas.
Recientemente, las «redes neuronales” de la IA que imitan a nuestro cerebro se han comenzado a acercar a la capacidad humana para identificar objetos, lo que lleva a avances tecnológicos, como los vehículos autónomos, los programas de reconocimiento facial o los que ayudan a los médicos a detectar anomalías en las exploraciones radiológicas.
Ahora un nuevo estudio, publicado en Nature Communications, le da un giro de tuerca a estos conocimientos.
“La mayoría de las veces – explica Chaz Firestone, líder del estudio –, la investigación en nuestro campo se centra en hacer que los ordenadores piensen como personas. Nuestro proyecto hace lo contrario: nos preguntamos si las personas pueden pensar como ordenadores «.
Los hallazgos sugieren que los ordenadores modernos pueden no ser tan diferentes de los humanos como pensamos, y demuestran cómo los avances en inteligencia artificial continúan reduciendo la brecha entre las capacidades visuales de las personas y las máquinas.
En las tareas visuales, todo lo que necesita un ordenadores para confundir una manzana con un coche es reconfigurar uno o dos píxeles. En otros casos, las máquinas ven estática cuando lo que se muestran son armadillos o magdalenas.
“Las máquinas parecen identificar erróneamente objetos de maneras que los humanos nunca lo haríamos – añade Firestone –. Pero realmente nadie ha probado esto. ¿Cómo sabemos que las personas no cometen los mismos errores?
Para probar esto, el equipo de Firestone le pidió a un grupo de voluntarios que «piense como una máquina” mostrándoles imágenes que podían confundir a una IA. Y lo sorprendente es que los voluntarios eligieron la misma respuesta que las máquinas el 75% de las veces. Y, quizás aún más notable, el 98% de las personas tendían a responder como lo hacían los ordenadores.