Tus ojos trabajan con el cerebro para enseñarte el mundo. Aprendes a reconocer objetos, personas y lugares, además de a imaginar cosas nuevas. Una start-up llamada Vicarious cree que los ordenadores podrían aprender a hacer lo mismo y está construyendo un software que trata de procesar la información visual de la misma forma que lo hace el cerebro.

Vicarious espera combinar la neurociencia y la informática para crear un sistema de percepción visual inspirado en la neocorteza, la parte arrugada externa del cerebro que se ocupa del habla, la escucha, la vista, el movimiento y otras funciones.

La idea de una red neuronal, un software que pueda simular la forma en que funciona el cerebro mediante la construcción de conexiones entre neuronas artificiales, ha existido desde hace décadas. Pero Vicarious señala que ha perfeccionado y mejorado las técnicas anteriores.

El cofundador de la compañía, Dileep George, exdirector de tecnología de la empresa AI Numenta, asegura que otras propuestas han basado su software de red neuronal en el modelo 'neocognitron' propuesto por primera vez en 1980 (que a su vez se basa en un modelo corteza-visual ideado décadas antes). Estos sistemas suelen ser entrenados para reconocer estímulos visuales con imágenes aleatorias y estáticas, añade George. Vicarious, sin embargo, está utilizando una arquitectura más sofisticada y entrenando a su sistema con una secuencia de vídeo que varía con el tiempo. "Vamos a volver a empezar de cero y a preguntarnos: '¿Qué tiene de malo la arquitectura que la gente ha estado construyendo?'", afirma.

Vicarious espera contar con un sistema de visión desarrollado y comercializado en los próximos años. El cofundador D. Scott Phoenix cree que podría tener muchas aplicaciones: un ordenador podría analizar imágenes de diagnóstico para determinar si un paciente tiene cáncer, o ver un plato de comida para hacernos saber cuántas calorías estamos a punto de consumir. "Contar con un sistema de percepción visual que funcione bien sería enormemente transformador para cualquier cosa que una persona quiera hacer", señala.

Phoenix indica que el software de Vicarious, al igual que el cerebro humano, aprende esencialmente viendo una serie de imágenes y formando conexiones como respuesta. Esto significa que es lo suficientemente inteligente como para identificar un objeto, incluso si falta información. Por ejemplo, puede reconocer un brazo, aunque esté oculto por pintura o por un reloj de pulsera.

Vicarious no ha publicado los detalles de su tecnología. Pero la compañía, que fue creada en 2010, ha despertado el interés de algunos inversores. El mes pasado, consiguió 15 millones de dólares (11,6 millones de euros) de una ronda de financiación serie A de capital de riesgo de un grupo de inversores que incluye al cofundador de Facebook Dustin Moskovitz.

Andrew Ng, director del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford y profesor asociado en la Universidad de Stanford (EE.UU.), señala que conseguir la suficiente potencia informática para construir simulaciones precisas de los procesos neuronales puede ser un gran desafío para esfuerzos como los de Vicarious. Ng estuvo involucrado en un proyecto reciente de Google en el que un programa veía imágenes elegidas al azar de vídeos de YouTube. Después de una semana, el software aprendió a detectar gatos, a pesar de que nadie le había dicho lo que era un gato. Sin embargo, la masiva red neuronal requirió el uso de 16.000 procesadores.

Alan Peters, profesor asociado de ingeniería eléctrica en la Universidad de Vanderbilt (EE.UU.) y director de tecnología de Universal Robotics, otra compañía dedicada a fabricar software de inteligencia artificial para la clasificación de imágenes, ve con escepticismo que la corteza visual humana pueda ser imitada sin construir todo un sistema que incorpore un cuerpo que pueda moverse en su entorno. Aún así, cree que el trabajo de la compañía podría ser útil. "Tratar de resolver estos problemas de maneras diferentes es generalmente algo bueno", afirma.

Aunque Ng no cree que la tecnología para construir una corteza visual artificial esté aún disponible, señala que ha visto rápidos avances en los últimos años. "Obviamente, si tiene éxito, podría tener un valor económico enorme", concluye.