¿Conoces esas pruebas de ilusión óptica donde constantemente miras algo, y luego, cuando lo fijas en otra imagen, cambia de color o forma, se mueve o sufre un cambio porque el cerebro ha "caído en una trampa"? Esto se conoce desde hace tiempo en la ciencia y sirve para explicar el fenómeno en el que su percepción visual puede ser moldeada por el contexto observado a su alrededor.

Thomas Serre, profesor adjunto en el departamento de ciencias cognitivas, lingüísticas y psicológicas de la Universidad de Brown, cree que este tipo de ilusiones, donde la realidad y lo que ves no se alinean, son una característica, no una falla de tu cerebro. Él y su equipo han programado inteligencia artificial (IA) que puede ser "engañada" por estas mismas ilusiones ópticas.

La noticia, publicada el mes pasado por Psychological Review, puede ayudar a desarrollar la visión por computadora más rápido. Después de todo, cuanto más pueda ver una máquina como humano, más parecido será el procesamiento con nuestras mentes.

Fuente: Ilusiones ópticas (Serre Lab / Brown University)

"Estábamos tratando de construir un modelo computacional que estuviera limitado por los datos anatómicos de la corteza visual humana. Fue sorprendente, al menos para mí, ver hasta dónde podíamos llegar con un solo modelo para descubrir, de hecho, cuántas ilusiones podía registrar nuestro sistema".

¿Cómo funciona y dónde se puede usar?

Cuando miras una imagen, la información sobre lo que ves viaja a través de tu retina a través de los circuitos de las neuronas, llegando a la corteza visual de tu cerebro, que procesa la información del nervio ocular. Las neuronas corticales comparten esta información, mejorando las respuestas de los demás cuando se enfrentan a un estímulo como una ilusión óptica.

La investigación puede acortar el retraso que aún existe en los vehículos para identificar correctamente a las personas y los objetos.

En el pasado, el trabajo de aprendizaje profundo sobre visión artificial no se ha acercado a replicar este ciclo de retroalimentación neuronal que ocurre cuando su cerebro encuentra algo como una ilusión. Generalmente, estos algoritmos solo transmiten información en línea recta, sin ajustar las desviaciones de la norma.

Además de mejorar el reconocimiento facial, este sistema puede ser crítico para los automóviles autónomos. Esto se debe a que puede reducir el retraso que aún existe en los vehículos para identificar correctamente a las personas y los objetos. Ruth Rosenholtz, científica del Departamento de Ciencias Cerebrales y Cognitivas del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), cree que cometer los mismos errores que un humano es lo que hará que las máquinas tengan finalmente una visión eficiente por computadora.

"Los errores que cometen los sistemas de visión artificial son completamente diferentes de los cometidos por la visión humana. Esto es muy importante porque significa que los sistemas de visión artificial son frágiles y los errores que cometen los sistemas de visión humana no son aleatorios", dijo. especialista, en una entrevista con Engadget.

Toda la investigación todavía está en sus primeras etapas. Serre y su equipo han aplicado este modelo a otros ejemplos de aprendizaje automático para realizar diversas tareas basadas en la visión, como identificar contornos o trazas y límites alrededor de un objeto. El trabajo se ha refinado para que puedan publicar un nuevo documento en diciembre.

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Los investigadores desarrollan IA que puede ser "engañada" por la ilusión óptica a través de TecMundo