¿Te gustan dos fotos y no sabes cuál elegir? La inteligencia artificial de Google ahora es capaz de predecir qué imagen puede gustar más a los humanos.
La inteligencia artificial está avanzando a pasos agigantados, y la visión por ordenador es una de las secciones más importantes. Para la conducción autónoma o el reconocimiento de objetos es esencial que una máquina pueda ver por sí sola, sin que tenga que estar un humano viendo las imágenes. Aunque no todas las funciones tienen por qué ser tan especializadas; también sirve para reconocernos en las fotos o determinar el tema de una foto.
Hasta ahora, la visión por ordenador ha consistido en entrenar a un ordenador para que sea capaz de reconocer objetos y temas. Por ejemplo, darle millones de imágenes de gatos, y que a partir de ellas sea capaz de reconocer gatos en cualquier imagen. A la inteligencia artificial se le da bien dar una categoría a las fotos, dentro de unos parámetros tangibles. ¿Pero y si la inteligencia artificial pudiera valorar nuestras fotos como lo hacen los humanos?
La inteligencia artificial que valora imágenes
Los investigadores en inteligencia artificial de Google han creado un nuevo método para enseñar a los ordenadores por qué unas imágenes son mejores que otras. Según recoge The Next Web, el proceso consiste en hacer pasar las imágenes por una red neuronal entrenada con deep learning.
Esta red es capaz de predecir una valoración para cada imagen, con una puntuación sobre 10. Y para ello examina tanto cada píxel de la imagen como la estética en general. A partir de los datos que recoja, intentará predecir la puntuación que un humano le daría a la imagen.
Esto no significa que las máquinas estén más cerca de tener una sensibilidad artística, en realidad. Esto puede ayudar, por ejemplo, a escoger la mejor fotografía de una ráfaga o de una selección. También se pueden usar sus resultados para aplicar ajustes automáticos a una fotografía. Y Google le puede sacar partido a ambas cosas a través de Google Fotos.
Además, y como se ha mencionado antes, estos algoritmos pueden tener utilidad a la hora de desarrollar proyectos más complejos como los coches autónomos. Esto podría darle a las máquinas una visión más parecida a la nuestra, algo con mucho potencial.