Donde quiera que haya inteligencia existe un elemento interno (cerebral) y un elemento de comportamiento. Incluso la mejor capacidad mental resultaría inútil si no se manifestase en comportamientos. En los ordenadores este elemento de comportamiento puede ser la mera representación en pantalla de los resultados de una computación: la visualización en pantalla transmite la respuesta a una consulta, la solución a un problema, o la toma de una decisión. Es un comportamiento análogo al de una persona que después de haber pensado sobre un problema, escribe la solución o comunica a otra persona la decisión que ha tomado. Por supuesto, los ordenadores pueden también manifestar sus conclusiones en forma hablada o escrita.
Dichos comportamientos generación de visualizaciones, producción de escritos, mensajes hablados, etc. representan, en el área de salida, cómo un sistema inteligente mantiene contacto con el mundo exterior. Para los ordenadores, el mundo exterior está formado fundamentalmente por los seres humanos usuarios del sistema informático. Por eso, la salida computada se produce en un formato comprensible para el hombre. Se están haciendo grandes esfuerzos, por ejemplo, haciendo que los ordenadores tengan capacidad interactiva de diálogo para adaptar el comportamiento de los ordenadores a los requerimientos sicológicos de los seres humanos.
También se requiere que el sistema informático mantenga contacto con el mundo exterior aceptando información en formatos muy variados. Tradicionalmente dicha información se presenta al ordenador en una forma que el sistema puede comprender. Ello significa que la información se presenta al ordenador en formatos y códigos estandarizados. No puede clasificar la Información de entrada si ésta no está definida de un modo determinado, ya sea por teclado, disco magmático. Para este requisito tradicional de los sistemas de computación ha limado severamente la capacidad de los sistemas informáticos para responder lo que acaece en el mundo real. Los seres humanos pueden detectar objetos y sucesos mediante sistemas sensoriales, es decir, mediante varios tipos de sensores conectados a centros especializados de proceso en el cerebro. Estos recursos permiten a una persona, por ejemplo, ver lo que ocurre a su alrededor sin tener que esperar una laboriosa traducción previa de información visual a un formato que oí cerebro pueda comprender. Aunque, naturalmente, dicha traducción tiene lugar muy rápidamente en el cerebro y en paralelo con otras importantes actividades de proceso de información.
Obviamente, siempre se ha considerado fundamental la visión en los sistemas biológicos con medio para la consecución de objetivos determinados en el mundo real. Es significativo que no haya en nuestro planeta especies biológicas superiores sin sofisticados sistemas de visión, a excepción de algunas especies subterránea que, dada la ausencia de luz, convierten la visión en un mecanismo superfluo. Los sistemas informáticos serían obviamente más efectivos si pudiesen ver, oír, etc., es decir traducir rápidamente información sensorial a formas utilizables para organizar y dirigir un comportamiento inteligente Actualmente estamos presenciando cómo surgen robots con capacidad de visión en fábrica y otros entornos de producción, y cómo tareas tales como la inspección mecánica se realizan hoy efectivamente por máquinas equipadas con visión artificial. La programación de los ordenadores para interpretar información visual, o sea, para ver, es el tema central de la actual investigación y desarrollo en AI. Hay muchos aspectos teóricos de interés desarrollo de los algoritmos de computación adecuados, identificación de patrones, análisis de escenas, identificación de componentes, etc.) y varias presiones comerciales. No cabe duda, sin embargo, que unas extensas gamas de tareas de producción serán efectuadas por sistemas automáticos con capacidad de visión. La investigación sobre tales sistemas se verá influida por lo que conocemos como facultad de visión en organismos biológicos.
Proceso de imágenes
Idealmente un sistema de visión computarizado ha de ser capaz de: identificar cualquier objeto en su entorno tridimensional, y de hecho ésta es la finalidad de la investigación actual. No obstante, reconocer Imágenes de varios tipos en dos dimensiones puede ser una tarea preliminar, que posteriormente puede ser ampliada, para un sistema de visión computarizada. Es útil explorar los diferentes modos en que las Imágenes son comparables y diferenciables.
Las imágenes pueden ser simples (v. g.: un dibujo de unos cuantos trazos) o complejas (v.g.: una fotomicrografía de una célula viva). El contenido de la imagen puede ser una representación literal o una impresión, una caricatura, una interpretación abstracta. Y cuando mediante métodos de conversión analógica digital la imagen pasa al ordenador, se puede perder información, particularmente donde la imagen contenga sombras sutiles, reflexiones, partes oscuras, escorzos, etc. Todas estas variedades y complejidades dificultan la construcción de un sistema informático capaz de hacer frente a todas contingencias.
El investigador en Al puede seleccionar el tipo de imagen que mejor se adapta a sus objetivos, mientras que un bioquímico o un astrónomo se ve forzado a tratar con tipos específicos de ilustraciones, principalmente aquellas fotografías e ilustraciones, principalmente aquellas fotografías e ilustraciones relacionadas directamente con sus particulares campos de interés. Habiendo seleccionado un tipo de diagrama o fotografía, el investigador de Al tiene que confrontar el problema de la interpretación. Por ejemplo, en los sistemas de identificación de caracteres la tarea fundamental es identificar todas las interpretaciones que son equivalentes. Es decir, poder identificar todas las versiones de una misma letra, independientemente del juego de caracteres tipográficos empleados. La precisión de la interpretación depende también de si se ha perdido alguna sección de la imagen o están obscuras determinadas zonas. Sin embargo, un buen sistema computarizado de visión ha de ser capaz de manejar una gran variedad de representaciones, incluso si algunas de ellas no son gráficamente perfectas. El procedimiento más usual consiste en considerar la imagen como compuesta por un elevado número de puntos de imagen (pixeles) que pueden tomar varios valores (o grados de intensidad) dependiendo de la imagen de que forman parte.
En la adaptación de plantillas, un procedimiento común de identificación de figuras bidimensionales, hay que determınar el grado de coincidencia entre la plantilla definida y la figura muestra que se está examinando. En el caso más sencillo, el ordenador suma el número de posiciones de matriz en que coinciden plantilla y muestra. Sin embargo, la mala alineación de la muestra puede originar errores considerables. Además, cualquier plantilla sirve únicamente para identificar una forma definida. Sin embargo, algunas formas (por ejemplo, los triángulos) son capaces de infinitas variaciones.
Belén Stettler, oriunda de Río Gallegos, Santa Cruz, Argentina, cuenta con 35 años y es Licenciada en Ciencias de la Comunicación Social por la Universidad de Buenos Aires (UBA). A lo largo de sus 13 años de trayectoria en comunicación política, ha trabajado como consultora en Buenos Aires, especializándose en estrategia, investigación y comunicación directa. Ha dirigido equipos de comunicación en diversas campañas. Su experiencia incluye roles importantes en la Obra Social del Personal de Seguridad Pública de Buenos Aires, la Vicejefatura de Gobierno de Buenos Aires, Claves Creativas, Ford Argentina y AkzoNobel, iniciando su carrera en Grupo Suessa Organización Empresaria.
