¿Puedes ver mejor que un algoritmo? Un estudio revela que la inteligencia artificial de moda aún tiene mucho que enseñar a la humanidad
En el campo de la visión por computadora, la inteligencia artificial ha logrado avances significativos en los últimos años, permitiendo a los algoritmos de procesamiento de imágenes identificar objetos y patrones de manera cada vez más precisa. Sin embargo, un nuevo estudio publicado en una revista científica de prestigio ha revelado que, pese a estos logros, la inteligencia artificial de moda aún no es capaz de superar la capacidad visual humana en various tareas. De acuerdo con los resultados del estudio, los seres humanos siguen siendo más precisos y eficientes que los algoritmos en la detección de objetos y patrones en imágenes.
La IA de moda: ¿qué tan bien puede ver?
La popularidad de la inteligencia artificial ha llevado a los investigadores a realizar diferentes pruebas para conocer el alcance de esta tecnología. En las últimas semanas, hemos visto cómo ChatGPT ha demostrado ser capaz de superar con éxito un experimento con universitarios, mostrando que no hay examen que se le resista. Sin embargo, en esta ocasión, los investigadores han querido dar un giro de tuerca a las habituales investigaciones relacionadas con la inteligencia artificial.
Un estudio revela sus limitaciones
Los modelos de IA de vanguardia, como GPT-4 o Gemini, a menudo tienen fallos en tareas relacionadas con los análisis visuales, un aspecto que no sucede en el caso de los humanos. Para evaluar los modelos de IA, investigadores de la Universidad de Auburn y la Universidad de Alberta crearon ocho pruebas simples de agudeza visual con respuestas objetivamente correctas.
Las pruebas fueron generadas por código personalizado y no dependen de imágenes preexistentes, reduciendo así la posibilidad de que los modelos de IA puedan resolverlas por memorización. Estas requieren un conocimiento nulo de formas básicas en 2D, pero a pesar de ello, la IA demostró una precisión por debajo del 100% en tareas simples.
La precisión se encuentra por debajo del 100% en tareas sencillas. No obstante, en aspectos como la identificación de letras, modelos como Gemini-1.5 Pro alcanzaron un 93% de precisión.
Sin embargo, los resultados son peores si atendemos a otras tareas como contar el número de filas y columnas en cuadrículas en blanco. GPT-4 (el modelo con mejores resultados) ni siquiera alcanzó el 60%. Además, pequeños cambios en los experimentos, como aumentar el número de círculos superpuestos, provocaron aún más variaciones en los resultados y, por ende, un descenso en el porcentaje de acierto de los mismos.
Por eso, aunque la IA haya avanzado mucho en apenas unos meses, este estudio ha demostrado que aún tiene mucho que mejorar en un campo como el de reconocer referencias visuales.
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