Los primeros experimentos de visión artificial comenzaron en la década de 1950.
La visión artificial es el campo de estudio centrado en resolver el problema de hacer que los ordenadores vean mediante el desarrollo de métodos que reproduzcan la capacidad de la visión humana, y tiene como objetivo permitir que los ordenadores comprendan el contenido de las imágenes digitales. Qué es la visión artificial: es un campo multidisciplinario que abarca inteligencia artificial, aprendizaje automático, métodos estadísticos y otros campos de la ingeniería y la informática.
Qué es la visión artificial
Las investigaciones han demostrado que, al menos el 84% de los adultos, poseen un teléfono inteligente o Smartphone. Como resultado, tomar una foto o grabar un vídeo y compartirlo con amigos nunca ha sido tan fácil. Ya sea compartiendo directamente con amigos en la popular aplicación de mensajería WhatsApp, o subiendo contenido a las florecientes plataformas de redes sociales Instagram, TikTok o YouTube, el mundo digital es cada vez más visual que nunca.
Los algoritmos de Internet indexan y buscan texto con facilidad. Cuando utilizamos Google para buscar algo, es probable que los resultados sean bastante precisos o respondan a nuestra consulta. Sin embargo, las imágenes y los vídeos no se indexan ni se pueden buscar de la misma manera.
Al cargar una imagen o un vídeo, el propietario tiene la opción de agregar meta descripciones. Se trata de una cadena de texto que no es visible en la pantalla, pero que les dice a los algoritmos qué hay en ese medio en particular. Sin embargo, no todos los medios enriquecidos tienen meta descripciones asociadas y no siempre son precisas.
La visión artificial es el campo de estudio centrado en resolver el problema de hacer que los ordenadores vean mediante el desarrollo de métodos que reproduzcan la capacidad de la visión humana, y tiene como objetivo permitir que los ordenadores comprendan el contenido de las imágenes digitales. Es un campo multidisciplinario que abarca inteligencia artificial, aprendizaje automático, métodos estadísticos y otros campos de la ingeniería y la informática.
¿Cómo funcionan las aplicaciones de visión artificial?
Muchas aplicaciones de visión artificial implican intentar identificar y clasificar objetos a partir de datos de imágenes. Lo hacen utilizando los siguientes métodos para responder ciertas preguntas.
- Clasificación de objetos: ¿qué categoría amplia de objetos hay en esta fotografía?
- Identificación de objetos: ¿qué tipo de objeto determinado se encuentra en esta fotografía?
- Verificación del objeto: ¿está el objeto en la fotografía?
- Detección de objetos: ¿dónde están los objetos en la fotografía?
- Detección de puntos de referencia de objetos: ¿cuáles son los puntos clave del objeto en la fotografía?
- Segmentación de objetos: ¿qué píxeles pertenecen al objeto en la imagen?
- Reconocimiento de objetos: ¿qué objetos hay en esta fotografía y dónde están?
Otros métodos de análisis utilizados en visión artificial incluyen:
- Análisis de movimiento de vídeo para estimar la velocidad de los objetos en un vídeo o la propia cámara.
- Segmentación de imágenes donde los algoritmos dividen las imágenes en múltiples conjuntos de visas.
- Reconstrucción de escena que crea un modelo 3D de una escena ingresada a través de una imagen o vídeo.
- Restauración de imágenes donde se elimina la borrosidad de las fotos mediante filtros de aprendizaje automático.
Por qué la visión artificial es difícil de resolver
Los primeros experimentos de visión artificial comenzaron en la década de 1950. Desde entonces, ha abarcado la robótica y la navegación de robots móviles, la inteligencia militar, la interacción entre humanos y ordenadores, la recuperación de imágenes en bibliotecas digitales y la representación de escenas realistas en gráficos por ordenador.
A pesar de décadas de investigación, la visión artificial sigue siendo un problema sin resolver. Si bien se han logrado algunos avances, los especialistas aún deben alcanzar el mismo nivel de éxito en los ordenadores que el que es innato en los humanos.
Para los seres humanos con visión completa, ver y comprender lo que estamos mirando no supone ningún esfuerzo. Debido a esta facilidad, los ingenieros de visión artificial originalmente creyeron que reproducir este comportamiento dentro de las máquinas también sería un problema bastante sencillo de resolver. Resulta que ese no ha sido el caso.
Si bien sabemos que la visión humana es simple para nosotros, los psicólogos y biólogos aún no comprenden completamente por qué y cómo es tan simple. Todavía existe una brecha de conocimiento para poder explicar el funcionamiento completo de nuestros ojos y la interpretación de lo que nuestros ojos ven dentro de nuestro cerebro.
Como seres humanos, también podemos interpretar lo que vemos en una variedad de condiciones diferentes: diferentes luces, ángulos y distancias. Con una variedad de variables, aún podemos llegar a la misma conclusión e identificar correctamente un objeto.
Sin comprender las complejidades de la visión humana en su conjunto, es difícil replicarla o adaptarla para tener éxito en la visión artificial.
Progresos recientes en visión artificial
Si bien el problema de la visión artificial (IA) aún no tiene una solución completa, se han logrado avances en este campo gracias a las innovaciones en inteligencia artificial, particularmente en aprendizaje profundo y redes neuronales.
A medida que la cantidad de datos generados sigue creciendo cada día, también lo hacen las capacidades de la visión artificial. Los datos visuales están en auge, con más de 3.000 millones de imágenes que se comparten online cada día, y los avances en informática significan que la potencia informática para analizar estos datos ahora está disponible. Los algoritmos y el hardware de visión artificial han evolucionado en su complejidad, lo que da como resultado tasas de precisión más altas para la identificación de objetos.
El reconocimiento facial en los smartphones se ha convertido en los últimos años en una herramienta clave para desbloquear nuestros dispositivos móviles, un éxito que se debe a la visión artificial.
Otras aplicaciones
Otros problemas que se han resuelto en este vaso campo también incluyen:
- Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) que permite al software leer el texto desde una imagen, PDF, o un documento escaneado escrito a mano.
- Construcción de modelos 3D, o fotogrametría, que puede ser un trampolín para reproducir la identificación de imágenes desde diferentes ángulos.
- Seguridad en vehículos autónomos, donde se ha desarrollado la detección de líneas de carril y de objetos.
- Revolucionando la atención médica con funciones de análisis de imágenes para detectar síntomas en imágenes médicas y rayos X.
- Realidad aumentada y realidad mixta, que utiliza el seguimiento de objetos en el mundo real para determinar la ubicación de un objeto virtual en la pantalla del dispositivo.
Las máquinas informáticas ultrarrápidas disponibles en la actualidad, junto con conexiones a Internet rápidas y confiables, así como las redes en la nube, hacen que el proceso de descifrar una imagen mediante visión artificial sea mucho más rápido que cuando se investigaba este campo por primera vez. Además, dado que empresas como Meta, Google, IBM y Microsoft también comparten su investigación sobre inteligencia artificial a través de código abierto, es seguro que la investigación y los descubrimientos en visión artificial progresarán a una velocidad más rápida que la vista en el pasado.
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