Las inteligencia artificial ya interpreta sus propias imágenes

   MADRID, 19 Jun. (Portaltic) -

   Las redes neuronales artificiales que han sido entrenadas para discernir entre diferentes tipos de imágenes poseen más información para generar sus propias imágenes, según han concluido los responsables del proyecto Redes Neuronales Artificiales de Google.

   El proyecto entrenó a una red neuronal artificial mediante la muestra de millones de ejemplos visuales y ajustando gradualmente los parámetros de dicha red hasta que obtuvieron las clasificaciones que buscaban.

   La red, según han explicado en el blog oficial, está compuesta por entre 10 y 30 capaz de neuronas artificiales. Una imagen pasa de capa en capa neuronal hasta que llega a la capa de salida y entonces ofrece una "respuesta".

   La intención de la investigación era descubrir qué pasaba en cada una de las capas. Ahora se sabe que en cada capa, la red neuronal artificial extrae cada vez más características de la imagen hasta que la última capa neuronal decide qué es lo que la imagen muestra.

   Una forma de comprobarlo pasó por invertir el proceso y pedir que mejorar la imagen inicial de tal forma que se pudiera obtener una interpretación de la misma. Pidieron la interpretación a la red neuronal artificial de un plátano, un paracaídas, ñues y un destornillador, entre otros.

   Unas interpretaciones permiten apreciar mejor que otras la correspondencia con la imagen real, y la respuesta se encuentra en el entrenamiento para diferenciar imágenes. Por ejemplo, si bien la red neuronal artificial ha sido entrenada para distinguir una pesa de entrenamiento, cuando a esa pesa le añaden un brazo sosteniéndola y le piden la interpretación del conjunto, el resultado no es tan exacto, aunque la pesa sí resulta familiar. Esto se debe a que han enseñado a la red a extraer lo esencial y no lo superfluo de las imágenes.