El software de inteligencia artificial del MIT y el Centro Médico de la Universidad de Georgetown utiliza el aprendizaje previo para comprender conceptos visuales de manera más eficiente.
Beneficios
- Mayor velocidad
- Eficiencia incrementada
- Dynamic
Aplicaciones
- AI / Machine Learning
Objetivos de desarrollo sostenible de la ONU abordados
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Objetivo 9: Innovación e infraestructura de la industria
El Desafío
Los seres humanos tienen la capacidad de aprender nuevos conceptos visuales de forma rápida y precisa sin muchos datos, a menudo a partir de un solo ejemplo. Incluso los niños pequeños pueden aprender a reconocer rápidamente las cebras y distinguirlas de los gatos, los caballos y las jirafas. Esto se debe a que el cerebro puede simplificar el aprendizaje utilizando representaciones aprendidas previamente para generar nueva información. Sin embargo, las computadoras a menudo necesitan ver un ejemplo cientos o incluso miles de veces para saber qué es y distinguirlo de un objeto similar.
Detalles de la innovación
El software de IA (inteligencia artificial) permite a las computadoras aprender nuevos conceptos visuales con solo una pequeña cantidad de ejemplos, de manera similar a cómo aprende el cerebro. Lo hace identificando relaciones entre categorías visuales para diferenciar datos visuales, en lugar de simplemente identificar características únicas como el color y la forma. Por ejemplo, en lugar de identificar las características visuales básicas de un ornitorrinco, almacena conceptos de más alto nivel, como cómo un ornitorrinco se parece un poco a un pato, un castor y una nutria marina. Luego, la computadora almacena esta información en un banco de datos al que se puede hacer referencia fácilmente y asociarlo con información nueva entrante. En conjunto, esto aumenta la eficiencia y la velocidad del aprendizaje visual en las computadoras.
Modelo biologico
A medida que el cerebro aprende, construye redes de neuronas conectadas para almacenar y compartir información, incluido el tamaño, el color y la textura de un objeto. Se cree que un área del cerebro, el lóbulo temporal anterior, contiene jerarquías neuronales complejas que codifican representaciones conceptuales “abstractas” adicionales que van más allá de las características básicas de color y forma. Esta "base de datos" de información se actualiza constantemente y se hace referencia a ella cada vez que aprendemos una nueva tarea u objeto. Esto permite a los humanos aprender nueva información mucho más rápida y fácilmente.
