Con alta dosis de juego, las ilusiones ópticas son un verdadero desafío para nuestro cerebro. Ahora, en la era de la inteligencia artificial (IA), ¿pueden los sistemas automáticos interpretar esas imágenes con eficacia? ¿Cuáles son los resultados que consiguen? A fin de cuentas, ¿máquinas y humanos arribamos a conclusiones similares?
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Esas mismas preguntas se planteó Max Woolf, un experto en ciencia de datos, que puso a una tecnología de IA a analizar una de las ilusiones ópticas más conocidas.
¿Pato o conejo?
La imagen que escogió Woolf es una célebre ilusión óptica cuya primera aparición se registra en una revista alemana en el año 1892. Con un poco de destreza, en la misma verás un conejo y un pato, según la perspectiva en la que se observe el dibujo.
El gráfico fue empleado por psicólogos y pensadores de diversas disciplinas para demostrar la relevancia de las perspectivas. De hecho, el pato-conejo ganó notoriedad cuando el filósofo Ludwig Wittgenstein lo incluyó en una de sus investigaciones para diferenciar los conceptos “ver un aspecto” y “ver cómo”.
En esta última categoría ingresa la ilusión óptica que nos convoca: se puede “ver cómo” una cabeza de pato o la de un conejo, según la perspectiva en la que se observe.
Tal como explica en su tuit, Woolf usó una tecnología desarrollada por Google entrenada para extraer información de imágenes. Los resultados que obtuvo la inteligencia artificial coinciden en buena medida con lo que ya sabíamos sobre esta ilusión óptica: que la percepción se ve afectada por las perspectivas. En este caso, la variable es la rotación.
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¿Es esperable que una IA arroje diferentes soluciones para una misma imagen, emparantándose en este sentido a la percepción humana? ¿Acaso no esperamos respuestas concluyentes de estas tecnologías?
Los interesados en las conclusiones sobre los resultados de este examen pueden ingresar a este enlace en Hacker News, con interesantes reflexiones al respecto.
