Un impacto de la informática sobre la sicología cognoscitiva es que actualmente biólogos e informáticos hablan con toda naturalidad de programas de visión. Dichos programas, ya sea en artefactos o en animales, deben tener potencia para interpretar la información de entrada a fin de que el sistema (del que los programas forman parte) tenga una imagen del mundo externo ¿Qué ocurre, por ejemplo, cuando alguien contempla un objeto de color rojo? Se produce una impresión inmediata, aunque ni el objeto ni un haz de luz roja hayan tocado el nervio óptico. En cierto sentido los impulsos nerviosos son símbolos que re-presentan al objeto rojo y pueden ser decodificados por un mecanismo adecuado de proceso de información en el cerebro o en un ordenador.
El ojo humano tiene una retina formada por un mosaico de bastoncillos y conos, cada uno de los cuales detecta una pequeña parte de la imagen reflejada por las lentes. Ello da lugar a pequeños cambios químicos y eléctricos que implican computaciones análogas y digitales. Muchas células nerviosas de la retina no sólo producen respuestas binarias si-no, sino que generan cambios graduales que complementan las respuestas binarias de otras células mayores en su vecindad. Es interesante señalar que algunas criaturas que viven en cavernas a grandes profundidades tienen una piel sensible a la luz: cuando la luz incide sobre la piel de ciertas especies de peces, el animal se siente inducido a nadar hasta alcanzar de nuevo la obscuridad. En este contexto, la piel sensible a la luz genera impulsos nerviosos que efectivamente simbolizan la presencia de luz, y que al ser decodificados por el cerebro producen reflejamente la acción de nadar. En los mamíferos, particularmente en el ser humano, los procesos de simbolización y de codificación son mucho más complejos: se puede identificar e interpretar una amplia gama de objetos y sucesos que estimulan una gran variedad de acciones apropiadas y en ocasiones inadecuadas. Actualmente disponemos de robots que buscan o evitan la luz, pero no tenemos programas de ordenador que proporcionen a las máquinas una competencia visual semejante a la de cualquier ser humano.
Las vías neurales transportan información desde el ojo a por lo menos tres zonas del cerebro -al cerebro medio, al cerebelo, y, vía el támalo, al cortex. Cualquier acto relacionado con la visión implica las partes citadas. El cerebro medio y el cerebelo están relacionados principalmente con el control minucioso del movimiento de los ojos, y el cortex con la interpretación y análisis detallado de las señales de entrada. El cortex es una estructura compleja de capas plegadas de células nerviosas distribuidas en columnas, que recibe un esquema o mapa de las fibras nerviosas, reproduciendo exactamente el patrón que envían las células receptoras situadas en la superficie de la retina.
HACIA LA VISIÓN ARTIFICIAL
La visión puede considerarse como una tarea de proceso de información consistente en la comprensión de una escena a partir de imágenes proyectadas. Esta definición sugiere de inmediato que los ordenadores se pueden utilizar para dicha tarea. La imagen se ha definido como una función bidimensional (x,y) obtenida con un dispositivo sensorial que registra los valores de las características de la imagen en todos los puntos (x,y). En este contexto, los valores se pueden representar mediante términos binarios (para imágenes en blanco y negro), por nivel de grises (para imágenes a media tinta), o por vectores de intensidad cromática (para imágenes en color). Se utiliza una matriz de pixeles (pequeños puntos de imagen) para representar la imagen y facilitar la medida del valor en cada posición de pixel. Se requieren sistemas de visión por ordenador para comprender la escena retratada por la matriz de pixeles. Cohen y Feigenbaum (1982) han identificado tres amplias categorías de visión computarizada:
— signal processing, donde la imagen de entrada se transforma en otra imagen con más propiedades útiles. Este tipo de actividad se denomina normalmente proceso de imagen
— clasificación, donde las imágenes se agrupan en categorías predeterminadas. De las imágenes se pueden extraer valores de características y se pueden usar métodos estadísticos de toma de decisión para determinar con qué precisión una imagen se adapta a una clase. Este tipo de proceso se suele denominar clasificación de patrones (o identificación de patrones por motivos históricos)
– comprensión, donde se hace una descripción tanto de la imagen como de la escena retratada. Se suele usar el término análisis de escena para distinguir entre proceso bidimensional de imágenes y escenas tridimensionales.
En la investigación en visión artificial existe una eficaz jerarquía de niveles. Por ejemplo, la visión de bajo nivel (o proceso inicial) destinado a extraer características primitivas de una matriz de intensidad. A continuación, se extraen las líneas, regiones, formas, etc. (este nivel se denomina segmentación o proceso a nivel intermedio). El proceso de alto nivel trata objetos completos y usa conocimientos específicos a fin de describir escenas completas.
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.
