Las redes neuronales profundas son sistemas informáticos algorítmicos de formación necesario que tienden a imitar la red cerebral con sus células cerebrales (neuronas) y las diversas conexiones entre ellas (sinapsis). Pero, ¿qué tan similares son estas redes neuronales artificiales al cerebro humano en lo que respecta a la percepción visual?
Esta es la pregunta que algunos investigadores del Instituto Indio de Ciencias han intentado reponer con un nuevo estudio publicado en Comunicaciones de la naturaleza.[2]
Comienza el comunicado emitido por el mismo instituto indio[1] que las redes neuronales artificiales profundas están todavía muy remotamente del desempeño del cerebro humano en la percepción de señales visuales.
Los investigadores compararon las propiedades de las redes neuronales profundas con las del cerebro humano, confirmando que funcionan de modo diferente. El cálculo enredado para las redes neuronales profundas es sobrado «trivial» pero lo difícil, y lo que es posible para los humanos, es explotar ciertas propiedades como, por ejemplo, investigar cambios en las características locales en una imagen enhiesto cuando se da la envés. Las redes neuronales profundas entrenadas para investigar, por ejemplo, rostros en posición enhiesto corriente mostraron dificultad para investigar objetos durante las pruebas de los investigadores.
Otra propiedad del cerebro humano para la que las redes neuronales profundas tienen cierta dificultad es la llamamiento «confusión especular». Para las redes neuronales profundas, los reflejos especulares a lo generoso del eje enhiesto son más difíciles de investigar que las imágenes reflejadas horizontalmente.
Finalmente, como señalan los investigadores, las redes neuronales profundas actúan de modo diferente en lo que se conoce como el «efecto de ventaja global»: el cerebro humano puede enfocarse primero en los detalles más burdos y luego en los detalles de modo diferente a en qué redes neuronales profundas se enfocan primero. los detalles, por consiguiente una forma muy diferente de proceder con la identificación visual, por ejemplo de un rostro o un objeto.
«Muchos estudios han mostrado similitudes entre las redes profundas y los cerebros, pero ninguno ha investigado realmente las diferencias sistemáticas», dice SP Arun, uno de los investigadores que dirigió el equipo de estudio y autor principal de la investigación.
Notas e ideas
- ¿Las redes profundas ‘ven’ tan bien como los humanos? (I A)
- Similitudes y diferencias cualitativas en las representaciones de objetos visuales entre cerebros y redes profundas | Comunicaciones de la naturaleza (I A) (DOI: 10.1038 / s41467-021-22078-3)
