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Percepción de la máquina

La percepción de las máquinas es la capacidad de un sistema informático de interpretar datos de una manera similar a la forma en que los humanos usan sus sentidos para relacionarse con el mundo que los rodea. [1] [2] [3] El método básico que utilizan las computadoras para captar y responder a su entorno es a través del hardware conectado . Hasta hace poco, la entrada se limitaba a un teclado o un ratón, pero los avances en la tecnología, tanto en hardware como en software , han permitido que las computadoras capten la información sensorial de una manera similar a los humanos. [1] [2]

La percepción por máquina permite que la computadora utilice esta entrada sensorial, así como los medios computacionales convencionales de recopilación de información , para recopilar información con mayor precisión y presentarla de una manera que sea más cómoda para el usuario . [1] Estos incluyen la visión por computadora , la audición por máquina , el tacto por máquina y el olfato por máquina , ya que los aromas artificiales son, a nivel de compuesto químico , molecular , atómico , indiscernibles e idénticos. [4] [5]

El objetivo final de la percepción de las máquinas es dar a las máquinas la capacidad de ver , sentir y percibir el mundo como lo hacemos los humanos y, por lo tanto, que puedan explicar de manera humana por qué están tomando sus decisiones, advertirnos cuando está fallando y, lo que es más importante, la razón por la que está fallando. [6] Este propósito es muy similar a los propósitos propuestos para la inteligencia artificial en general, excepto que la percepción de las máquinas solo otorgaría a las máquinas una sensibilidad limitada , en lugar de otorgarles plena conciencia , autoconciencia e intencionalidad .

Visión artificial

La visión artificial es un campo que incluye métodos para adquirir, procesar, analizar y comprender imágenes y datos de alta dimensión del mundo real para producir información numérica o simbólica, por ejemplo, en forma de decisiones. La visión artificial tiene muchas aplicaciones que ya se utilizan en la actualidad, como el reconocimiento facial , el modelado geográfico e incluso el juicio estético. [7]

Sin embargo, las máquinas aún tienen dificultades para interpretar la información visual con precisión si dicha información es borrosa y si el punto de vista desde el que se observa el estímulo varía a menudo. Las computadoras también tienen dificultades para determinar la naturaleza adecuada de un estímulo si se superpone con otro estímulo o si este se toca sin problemas. Esto se refiere al Principio de la Buena Continuación . Las máquinas también tienen dificultades para percibir y registrar el funcionamiento del estímulo de acuerdo con el principio del Movimiento Aparente que investigaron los psicólogos de la Gestalt .

Audición por máquina

La audición por máquina, también conocida como escucha por máquina o audición por computadora , es la capacidad de una computadora o máquina para captar y procesar datos de sonido como el habla o la música. [8] [9] Esta área tiene una amplia gama de aplicaciones que incluyen grabación y compresión de música, síntesis de voz y reconocimiento de voz . [10] Además, esta tecnología permite que la máquina replique la capacidad del cerebro humano de enfocarse selectivamente en un sonido específico frente a muchos otros sonidos competitivos y ruido de fondo. Esta capacidad particular se llama " análisis de escena auditiva ". La tecnología permite que la máquina segmente varias transmisiones que ocurren al mismo tiempo. [8] [11] [12] Muchos dispositivos de uso común, como teléfonos inteligentes, traductores de voz y automóviles, utilizan alguna forma de audición por máquina. Sin embargo, la tecnología actual todavía tiene dificultades ocasionalmente con la segmentación del habla . Esto significa escuchar palabras dentro de oraciones, especialmente cuando se tienen en cuenta los acentos humanos.

Toque de máquina

Un sensor táctil

El tacto mecánico es un área de la percepción de las máquinas en la que la información táctil es procesada por una máquina o computadora. Las aplicaciones incluyen la percepción táctil de las propiedades de la superficie y la destreza , mediante la cual la información táctil puede permitir reflejos inteligentes e interacción con el entorno. [13] (Esto podría hacerse posiblemente midiendo cuándo y dónde ocurre la fricción, y de qué naturaleza e intensidad es la fricción). Sin embargo, las máquinas aún no tienen forma de medir algunas experiencias humanas físicas que consideramos ordinarias, incluido el dolor físico. Por ejemplo, los científicos aún tienen que inventar un sustituto mecánico para los nociceptores en el cuerpo y el cerebro que son responsables de notar y medir el malestar y el sufrimiento físico humano.

Olfato de máquina

Los científicos están desarrollando computadoras conocidas como máquinas olfativas que también pueden reconocer y medir olores . Las sustancias químicas transportadas por el aire se detectan y clasifican con un dispositivo a veces conocido como nariz electrónica . [14] [15]

Sabor a máquina

La lengua electrónica es un instrumento que mide y compara sabores . Según el informe técnico de la IUPAC, una “lengua electrónica” como instrumento analítico incluye una serie de sensores químicos no selectivos con especificidad parcial para diferentes componentes de la solución y un instrumento de reconocimiento de patrones adecuado, capaz de reconocer composiciones cuantitativas y cualitativas de soluciones simples y complejas [16] [17]

Los receptores gustativos humanos detectan los compuestos químicos responsables del gusto . De manera similar, los sensores multielectrodo de los instrumentos electrónicos detectan los mismos compuestos orgánicos e inorgánicos disueltos . Al igual que los receptores humanos, cada sensor tiene un espectro de reacciones diferente al de los demás. La información proporcionada por cada sensor es complementaria y la combinación de los resultados de todos los sensores genera una huella digital única. La mayoría de los umbrales de detección de los sensores son similares o mejores que los de los receptores humanos.

En el mecanismo biológico, las señales gustativas son transducidas por los nervios del cerebro en señales eléctricas. El proceso de los sensores de lengua electrónicos es similar: generan señales eléctricas como variaciones voltamétricas y potenciométricas .

La percepción y el reconocimiento de la calidad del sabor se basan en la construcción o el reconocimiento de patrones de nervios sensoriales activados por el cerebro y la huella dactilar del sabor del producto. Este paso se logra mediante el software estadístico de la lengua electrónica , que interpreta los datos del sensor en patrones de sabor.

Futuro

Además de los mencionados anteriormente, algunos de los obstáculos futuros que la ciencia de la percepción de las máquinas aún tiene que superar incluyen, entre otros:

- Cognición encarnada - La teoría de que la cognición es una experiencia de cuerpo completo y, por lo tanto, solo puede existir, y por lo tanto medirse y analizarse, en su totalidad si todas las capacidades y procesos humanos necesarios funcionan juntos a través de una red de sistemas mutuamente conscientes y de apoyo.

- La paradoja de Moravec (ver enlace)

- Principio de similitud: capacidad que desarrollan los niños pequeños para determinar a qué familia pertenece un estímulo recién introducido, incluso cuando dicho estímulo es diferente de los miembros con los que el niño suele asociar dicha familia. (Un ejemplo podría ser un niño que piensa que un chihuahua es un perro y una mascota doméstica, en lugar de un insecto).

- La inferencia inconsciente : el comportamiento humano natural de determinar si un nuevo estímulo es peligroso o no, qué es y luego cómo relacionarse con él sin requerir nunca ningún nuevo esfuerzo consciente.

- La capacidad humana innata de seguir el principio de probabilidad para aprender de las circunstancias y de los demás a lo largo del tiempo.

- La teoría del reconocimiento por componentes : ser capaz de analizar mentalmente y descomponer incluso mecanismos complicados en partes manejables con las que interactuar. Por ejemplo: una persona que ve tanto la taza como el asa que forman una taza llena de chocolate caliente, para usar el asa para sostener la taza y evitar quemarse.

- El principio de la energía libre : determinar con mucha antelación cuánta energía se puede delegar de forma segura en la conciencia de cosas externas a uno mismo sin perder la energía necesaria para mantener la vida y funcionar satisfactoriamente. Esto permite que uno se vuelva consciente de manera óptima del mundo que lo rodea sin agotar tanto su energía que experimente estrés perjudicial, fatiga de decisiones y/o agotamiento.

Véase también

Referencias

  1. ^ abcd Malcolm Tatum (3 de octubre de 2012). "¿Qué es la percepción de las máquinas?".
  2. ^ abc Alexander Serov (29 de enero de 2013). "Realidad subjetiva e inteligencia artificial fuerte". arXiv : 1301.6359 [cs.AI].
  3. ^ "Laboratorio de percepción de máquinas y robótica cognitiva". www.ccs.fau.edu . Consultado el 18 de junio de 2016 .
  4. ^ Cotton2009-03-01T00:00:00+00:00, Simon. "Si huele, es química". RSC Education . Consultado el 3 de mayo de 2022 .{{cite web}}: CS1 maint: nombres numéricos: lista de autores ( enlace )
  5. ^ "Las redes artificiales aprenden a oler como el cerebro". MIT News | Massachusetts Institute of Technology . Consultado el 3 de mayo de 2022 .
  6. ^ "Investigación sobre percepción de máquinas - ECE - Virginia Tech". www.ECE.VT.edu . Archivado desde el original el 7 de marzo de 2021. Consultado el 10 de enero de 2018 .
  7. ^ ab Dhar, Sagnik; Ordóñez, Vicente; Berg, Tamara L. (2011). "Atributos describibles de alto nivel para predecir la estética y el interés" (PDF) . CVPR 2011 . págs. 1657-1664. doi :10.1109/CVPR.2011.5995467. hdl : 1951/55408. ISBN 978-1-4577-0394-2.S2CID14609200  .​
  8. ^ ab Tanguiane ( Tangian ), Andranick (1993). Percepción artificial y reconocimiento musical . Berlín-Heidelberg: Springer.
  9. ^ Tanguiane (Tangian), Andranick (1994). "Principio de correlatividad de la percepción y sus aplicaciones al reconocimiento musical". Percepción musical . 11 (4): 465–502. doi :10.2307/40285634. JSTOR  40285634.
  10. ^ ab Lyon, Richard (2010). "Audición por máquina: un campo emergente [DSP exploratorio]. Revista IEEE de procesamiento de señales . 27 (5): 131–139. Bibcode :2010ISPM...27..131L. doi :10.1109/MSP.2010.937498. S2CID  13143070.
  11. ^ Tangian, Andranik (2001). "Cómo pensamos: modelado de interacciones entre la memoria y el pensamiento". Procesamiento cognitivo . 2 : 117–151. doi :10.5445/IR/1000133287. S2CID  237995668.
  12. ^ "Machine Perception & Cognitive Robotics Laboratory" (Laboratorio de percepción de máquinas y robótica cognitiva). ccs.FAU.edu . Consultado el 10 de enero de 2018 .
  13. ^ Fleer, S.; Moringen, A.; Klatzky, RL; Ritter, H. (2020). "Aprendizaje de exploración háptica eficiente de formas con una matriz de sensores táctiles rígidos, S. Fleer, A. Moringen, R. Klatzky, H. Ritter". PLOS ONE . ​​15 (1): e0226880. doi : 10.1371/journal.pone.0226880 . PMC 6940144 . PMID  31896135. 
  14. ^ "Uso de inteligencia artificial para oler las rosas: un estudio aplica el aprendizaje automático al olfato con posibles aplicaciones en sabores y fragancias". ScienceDaily . Consultado el 3 de mayo de 2022 .
  15. ^ Marr, Bernard. "La inteligencia artificial está desarrollando el sentido del olfato: ¿qué podría significar en la práctica una nariz digital?". Forbes . Consultado el 3 de mayo de 2022 .
  16. ^ Vlasov, Yu; Legín, A.; Rudnítskaya, A.; Natale, C. Di; D'Amico, A. (1 de enero de 2005). "Matrices de sensores no específicos ("lengua electrónica") para análisis químico de líquidos (Informe técnico IUPAC)". Química Pura y Aplicada . 77 (11): 1965–1983. doi : 10.1351/pac200577111965 . ISSN  0033-4545. S2CID  109659409.
  17. ^ Khalilian, Alireza; Khan, Md. Rajibur Rahaman; Kang, Shin-Won (2017). "Sensor de sabor de fibra óptica pulido lateralmente, altamente sensible y de amplio rango dinámico". Sensores y actuadores B: Química . 249 : 700–707. doi :10.1016/j.snb.2017.04.088.
  18. ^ Turk, Matthew (2000). "Medios perceptivos: percepción de la máquina e interacción entre humanos y computadoras" (PDF) . Revista china de computadoras . 12 .páginas 1235-1244