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Google desarrolló un sistema que describe imágenes sin la ayuda de humanos

"Dos pizzas apoyadas sobre un horno" fue la descripción automática que realizó el sistema desarrollado por los investigadores de Google
"Dos pizzas apoyadas sobre un horno" fue la descripción automática que realizó el sistema desarrollado por los investigadores de Google
Investigadores de la compañía lograron que las computadoras puedan identificar objetos, acciones y personas en escenas complejas de forma automática
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19 de noviembre de 2014  • 00:10

El equipo de investigadores de Research at Google acaba de anunciar la creación de un sistema capaz de analizar una imagen y realizar una descipción en lenguaje natural.

"Las personas pueden describir de forma rápida una escena, pero es una tarea que a las computadoras les cuesta llevar a cabo", dijeron los investigadores Oriol Vinyals, Alexander Toshev, Samy Bengio y Dumitru Erhan en el blog oficial de Research at Google. "Es por eso que hemos creado un sistema capaz de producir epígrafes de forma automática sobre una serie de imágenes.

Los investigadores combinaron el uso de dos modelos computacionales, uno enfocado en el reconocimiento y análisis de imágenes, y otro enfocado en el desarrollo del lenguaje natural. Esta modalidad había sido puesta a prueba por Google en 2012 cuando una red de 16.000 computadoras emuló el comportamiento de las neuronas presentes en el cerebro humano para realizar descripciones de imágenes.

Los investigadores también mostraron diversos ejemplos que muestran el nivel de precisión del sistema ante diferentes imágenes
Los investigadores también mostraron diversos ejemplos que muestran el nivel de precisión del sistema ante diferentes imágenes

Gracias a este tipo de arquitecturas y diseños, el modelo computacional puede acceder de forma rápida a diversas fuentes y recursos de información, además de incrementar su capacidad de análisis y descripción de forma acumulativa.

"Una imagen vale más que mil palabras, pero a veces las palabras son más útiles. Estamos trabajando para que los futuros sistemas puedan leer imágenes y realizar descripciones más precisas en lenguaje natural", dijeron los investigadores sobre el proyecto.

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