La percepción automática es la capacidad de un ordenador para analizar e interpretar datos del mundo físico con el fin de identificar objetos, personas y otra información relevante. Este proceso suele implicar el uso de sensores y algoritmos de procesamiento de datos para convertir los datos brutos en una forma que pueda ser interpretada por el ordenador.
La percepción artificial puede utilizarse para diversas tareas, como el reconocimiento de objetos, el reconocimiento facial y el reconocimiento de gestos. Es una parte importante de muchas aplicaciones de inteligencia artificial, como los robots y los vehículos autónomos.
¿Quién es el padre de la robótica?
No existe un único "padre de la robótica". En cambio, la robótica ha surgido como un campo de estudio y aplicación a lo largo de muchos años, con contribuciones de muchas personas y disciplinas diferentes.
Algunos de los primeros pioneros en el campo de la robótica son Joseph Engelberger, George Devol e Isaac Asimov. A Engelberger se le suele atribuir el mérito de ser el "padre de la robótica industrial", debido a su labor de desarrollo y comercialización del primer robot industrial en la década de 1950. Devol, por su parte, es considerado el inventor del primer robot programable, que patentó en 1961. Asimov, por su parte, es un escritor de ciencia ficción más conocido por sus "Tres leyes de la robótica", que han servido como una especie de código ético para los roboticistas desde que se publicaron por primera vez en 1942.
Entre los innovadores más recientes en el campo de la robótica se encuentran Hiroshi Ishiguro, conocido por su trabajo sobre robots humanoides, y Rodney Brooks, cofundador de iRobot, que ha realizado importantes contribuciones en el campo de la robótica móvil.
¿Qué es el algoritmo de aprendizaje Perceptron?
El algoritmo de aprendizaje Perceptron es un método para entrenar un clasificador binario, es decir, una función que asigna puntos de datos de entrada a una de las dos clases de salida. El algoritmo se basa en la idea de un separador lineal, es decir, una línea (o hiperplano en dimensiones superiores) que divide el espacio de entrada en dos regiones, una para cada clase de salida. El algoritmo de aprendizaje Perceptron funciona ajustando iterativamente los parámetros del separador lineal para separar mejor las dos clases.
El algoritmo comienza con una elección aleatoria de los parámetros del separador lineal. Luego procede a actualizar iterativamente los parámetros, basándose en si el separador actual clasifica correctamente los puntos de datos de entrenamiento. Si un punto se clasifica erróneamente, el algoritmo ajusta los parámetros del separador de forma que el punto se desplace al lado correcto del separador. El algoritmo termina cuando el separador clasifica correctamente todos los puntos del conjunto de entrenamiento, o cuando alcanza un número predeterminado de iteraciones.
El algoritmo de aprendizaje Perceptron es un método relativamente simple y directo para entrenar un clasificador binario. Sin embargo, tiene una serie de limitaciones. En primer lugar, el algoritmo sólo puede aprender funciones linealmente separables. En segundo lugar, el algoritmo es susceptible de quedarse atascado en mínimos locales, es decir, puede encontrar un separador que clasifique correctamente los datos de entrenamiento, pero que no sea necesariamente el mejor separador posible. Por último, no se garantiza que el algoritmo converja, es decir, puede que no encuentre un separador que clasifique correctamente todos los puntos del conjunto de entrenamiento.
¿Por qué la red neuronal se llama neural?
El término "red neuronal" fue utilizado por primera vez en el contexto de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático por Bernard Widrow y Marcian Hoff en un artículo publicado en 1960. El término se deriva del trabajo de neurocientíficos como Warren McCulloch y Walter Pitts, quienes, en la década de 1940, desarrollaron modelos matemáticos de las neuronas, los componentes básicos del cerebro.
Las redes neuronales son un tipo de algoritmo de aprendizaje automático que se asemeja al cerebro en el sentido de que está compuesto por un gran número de nodos de procesamiento interconectados, o neuronas. Las redes neuronales se entrenan utilizando un conjunto de datos de entrada, y aprenden a reconocer patrones en los datos.
Hay muchos tipos diferentes de redes neuronales, pero todas comparten la misma estructura básica: una capa de entrada, capas ocultas y una capa de salida. La capa de entrada recibe los datos de entrada, y las capas ocultas procesan los datos y extraen características de ellos. La capa de salida produce los resultados de la red neuronal.
¿Qué es la visión artificial frente a la visión por ordenador?
La visión artificial es una rama de la IA que se ocupa de la cuestión de cómo conseguir que los ordenadores obtengan una comprensión de alto nivel de las imágenes digitales. Esto se hace normalmente alimentando al ordenador con un gran conjunto de datos de imágenes que han sido etiquetadas con el resultado deseado, como "gato" o "perro". El ordenador utiliza entonces un algoritmo de aprendizaje automático para aprender los patrones que distinguen las diferentes clases de imágenes.
Por otro lado, la visión por ordenador se ocupa más de la interpretación a bajo nivel de las imágenes individuales. Esto puede implicar tareas como la detección de bordes o la identificación de objetos específicos en una imagen. Mientras que la visión artificial se ocupa de comprender el significado de una imagen, la visión por ordenador se centra más en los detalles de cómo se representa esa imagen.