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Esta inteligencia artificial de Facebook hace que las computadoras vean

Esta tecnología gratuita permite que las computadoras aíslen los objetos en una foto, lo cual puede ayudar a la gente ciega o a los autos autónomos a navegar el mundo mejor.

Ciencia

La tecnología de inteligencia artificial de segmentación de Facebook aísla los objetos en una foto, como pájaros, autobuses u otros animales.

Facebook

Cuando miras una escena, tus sentidos le dan forma a todos los elementos -- árboles, letras, un ciclista -- con una facilidad que ya quisiera cualquier computadora.

Ahora, Facebook, está compartiendo una tecnología de inteligencia artificial que busca ayudar a que las computadoras tengan esa habilidad.

El jueves, la empresa dijo que está desarrollando una tecnología que puede ayudar a definir los límites de los objetos en una foto, una tarea conocida como segmentación, y que ha lanzado como software abierto para que cualquiera pueda modificarlo según sus necesidades.

Este no es el tipo de tecnología que encuentras en una tienda de apps o que simplemente puedes descargar en tu PC. Pero al compartir esto con los programadores, Facebook está ayudando a llevar la tecnología a todo tipo de proyectos: drones que puedan evitar chocar, apps de cámara que pueden escribir sus propios pies de foto, instrumentos que detectan problemas en escaneos médicos y autos autónomos que puedan distinguir la diferencia entre un hidrante y un niño.

Hace una década esta tecnología hubiera sido todo un secreto corporativo; ya no.

"Esperamos que otros puedan trabajar con nosotros para mejorar las herramientas y tecnologías", dijo Piotr Dollar, un científico de investigación en el centro Facebook Artificial Intelligence Research. "La colaboración abierta ayuda a estimular la innovación para diseños futuros, acercándonos a todos un paso más cerca de construir sistemas de inteligencia artificial complejos para llevarle este tipo de innovación a nuestros usuarios".

Tecnología de inteligencia artificial de Facebook

Así se ve en acción la tecnología de Facebook.

Facebook

No es la primera medida de su tipo. Facebook y Google han lanzado proyectos de software de redes neuronales -- Torch y TensorFlow, respectivamente -- que ofrecen una base general para el aprendizaje de máquinas y la inteligencia artificial. Google también abrió su sistema Syntax para distinguir la estructura de las oraciones, y Facebook hizo lo propio con sus proyectos FastText y DeepText para clasificar y comprender texto.

La inteligencia artificial está de moda en la industria de la tecnología, y el reto es muy grande: construir sistemas que puedan aprender y adaptarse solos, como los humanos. La firma de investigación Forrester Research predice que dentro de pocos años las compañías de tecnología estarán gastando miles de millones de dólares anualmente en inteligencia artificial.

Pero no todas las metas son tan grandes. El presidente ejecutivo de Facebook, Mark Zuckerberg, quiere aprender a programar su propio asistente personal -- tipo Jarvis, de las películas de Iron Man -- que lo ayude en su casa y oficina.

Con esta nueva medida, Facebook publicó tres proyectos. Primero está DeepMask, una herramienta de segmentación que distingue en lo general los objetos en una foto; SharpMask, que refina la definición del objeto, y MultiPathNet, la cual intenta identificar los objetos.

Facebook dice que esta tecnología funcionaría, por ejemplo, para describirle una imagen a una persona ciega. Pero la empresa quiere ir más allá. "Nuestra meta es ofrecer experiencias más inmersivas que le permitan a los usuarios 'ver' una foto al pasar el dedo sobre la imagen y tener un sistema que les describa lo que están tocando", dijo Dollar.

Actualmente, los investigadores "entrenan" a las redes neuronales al exponerlas a enormes cantidades de datos, una tarea que requiere del uso de computadoras muy poderosas. Pero una vez que estén entrenadas, lo que haya aprendido la inteligencia artificial puede ser integrado a un modelo que puede funcionar en hardware menos potente.

"Hacer que estos modelos se ejecuten en dispositivos móviles en tiempo real sigue siendo muy interesante y es un área activa de investigación para nosotros", dijo Dollar.

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