NeoFronteras

Estimar cantidades sin contar

Área: Biología,Tecnología — jueves, 26 de enero de 2012

Consiguen que una red neuronal artificial emule la capacidad de estimar un número de objetos sin contarlos.

Foto

Hace poco nos sorprendían con una noticia sobre la capacidad para “contar” que tienen las palomas. Al parecer son capaces de contar hasta 9, porque eran capaces de ordenar de mayor a menor figuras con distinto número de objetos. Aunque sólo se conocen casos de primates que igualen esta capacidad casi abstracta de cálculo, no son los únicos animales capaces de tener capacidad para contar, aunque sea de una manera muy primitiva y con números más bien bajos. Incluso los peces parecen tener esta habilidad. De algún modo, aunque no tengan nombres para asignar a los distintos números, todos estos animales son capaces de “ver” los números naturales de manera directa, sin abstracciones. Estiman una cantidad sin necesidad de contar los objetos que hay. Puede que la “numerosidad” emerja sin necesidad de ningún tipo de enseñanza acerca de números.
Esta capacidad emergería gracias a procesos de aprendizaje generales en lugar de a mecanismos específicos sobre los números. Es esto lo que parece que ha demostrado Marco Zorzi de la Universidad de Padua (Italia).
Zorzi ha programado una red neuronal y esta red neuronal ha conseguido aprender a estimar números por si sola. Recordemos que una red neuronal, además del sistema biológico al que imita, puede ser un programa computacional al que se puede enseñar a realizar un cálculo o función sin necesidad de programar los detalles. Digamos que un sistema de este tipo aprende de sus errores y aciertos cambiando su propia configuración para finalmente ser muy acertado en la tarea encomendada.
Un test básico que permite estudiar este tipo de habilidad es presentar al individuo (o sistema computerizado como en este caso) unas figuras en las que hay un número determinado de puntos distribuidos al azar. Es casi lo mismo cuando se hace con una animal. La meta es que en una fracción de segundo, que impida contar los puntos, uno se haga una idea de los puntos que hay.
Zorzi y Ivilin Stoianov usaron redes neuronales que respondieran a esas imágenes tipo y generaron otras que se podían obtener de las imágenes originales usando ciertas reglas. El software trataba de modelizar una capa de neuronas de la retina que se disparan en respuesta a los estímulos y dos capas más profundas encargadas del procesamiento de la información que les venía de la capa superior.
Estos investigadores alimentaron esta red reuronal con 51.800 fotos que contenían hasta 32 rectángulos de varios tamaños. En respuesta a cada imagen el programa debilitaba o reforzaba las conexiones neuronales (lo mismo que ocurre en la Naturaleza y en las redes neuronales computacionales al uso) de tal modo que el modelo de generación de imagen fuese refinado bajo un patrón determinado. Era como aprender a visualizar lo que se acababa de experimentar.
Los niños pequeños tienen cierta capacidad de apreciar cantidades sin que nadie les haya enseñado previamente, así que la red neuronal no fue preprogramada con el concepto de “cantidad”. Pero según el sistema aprendía de la experiencia, los investigadores descubrieron que las neuronas virtuales de un subconjunto de la capa más profunda se activaban más frecuentemente según el número de objetos visualizados disminuía. Esto sugiere que la red había aprendido a estimar el número de objetos en la foto como una parte de las reglas de generar imágenes.
Este resultado era independiente de la cantidad de superficie ocupada por los objetos de la foto, lo que refuerza la idea de que las neuronas detectaban números y no área. Además, el patrón de excitación era muy similar al encontrado en neuronas del córtex parietal de monos. Esta región cerebral está relacionada con el conocimiento de números. Esto sugiere que el modelo podría reflejar cómo el cerebro funciona en la realidad.
Los investigadores crearon un segundo programa para verificar si la red neuronal podía dar con un sistema de estimación de cantidades. Este segundo programa fue alimentado con los patrones de activación neuronal de “detección numérica” del primer programa. Además, introdujeron información sobre si el número de objetos asociados con el patrón de excitación era mayor o menor que el número de referencia. Con este sistema de aprendizaje el modelo pudo estimar si la foto original contenía más o menos que el número de objetos detectados y aprender.
Por tanto, el trabajo da una explicación a la capacidad de estimar un número de objetos sin contarlos.
El hallazgo permite explicar la discalculía, condición neurológica que hace que las personas que la padecen no puedan adquirir ninguna destreza en aritmética básica. Además permitirá mejorar la visión artificial en robots.

Copyleft: atribuir con enlace a http://neofronteras.com/?p=3727

Fuentes y referencias:
NewScientist.
Artículo original.

Salvo que se exprese lo contrario esta obra está bajo una licencia Creative Commons.
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7 Comentarios

  1. Miguel Angel:

    Son muy curiosas algunas técnicas que se usan para estimar la capacidad de cálculo en bebés. Como son niños muy pequeños no saben hablar, con lo cuál hay que recurrir a técnicas como la de la “persistencia de la mirada” que consiste en contar el tiempo que el niño mantiene la mirada sobre el objeto u objetos que se le muestran.

    Hace poco ví un documental en que usaban esta técnica con bebés y los resultados mostraban que los bebés tienen bastante capacidad de cálculo: si se les muestra una suma de objetos lógica el niño mantiene poco tiempo la mirada, mientras que si se le trata de engañar y se le propone una suma con resultado ilógico (ejemplo 1+1=3) se quedan mirando mucho mas tiempo y abren mucho mas ls ojos, como si mostrasen sorpresa.

  2. petrus:

    Supongo que existe una capacidad esencial en la comparación rápida de imágenes de conjuntos poco numerosos en casi todos los animales superiores, donde se detecta el efecto de forma de cada uno: triangular para tres, rectangular para cuatro, etc ( si hay etc ). Recuerdo, sin detalles de autor, el estudio hecho por un investigador creo que inglés, sobre la capacidad del cuervo para detectar, que no contar, hasta cierto número de elementos. En concreto, era capaz de calcular si había alguien dentro de una cocina antes de entrar a “cuervear” los restos de comida. Al parecer controlaba las entradas y salidas de hasta cinco personas , pero superada esta cantidad, se armaba un lío y entraba o salía sin control. Más que estimar, parece que el cuervo es capaz de llevar la contabilidad… “entran dos, sale uno, etc” lo que añade cierta complejidad de cálculo. Por lo demás, tengo por evidente que mis canarias incubantes se dan cuenta cuándo les he sustraído uno o dos huevos para equilibrar puestas , dado el nerviosismo y la atención con que examinan el nido. La técnica exige que se sustituyan con huevos falsos los reales que se han sustraído. De lo contrario, pueden y suelen abandonar la nidada. En el otro extremo de calcular sin contar, sigo admirado de algún antiguo compañero de estudios capaz de dar respuestas a productos y operaciones aritméticas bastante complejas “a ojo” y sin error, cosa imposible para los demás…

  3. Miguel Angel:

    Estimado petrus:

    Excelente tu aportación. Tal vez hayas dado en el clavo con la referencia que haces a la posibilidad de que el cálculo esté relacionado con figuras geometricas.

    Algunas personas con autismo perciben las imágenes del mundo de un modo similar y perciben y las formas geométricas en el mundo habitual, por ejemplo la cara de una persona pude ser la suma de un cuadrado que sería la frente y un triángulo que sería la cara.

    Os recomiendo la película que acaban de finalizar sobre Temple Gradin, “la mujer que piensa como las vacas”. Se titula “Thinking in Pictures”, aparece en los liboros de Punset. El testimonio de Temple Gradin ha mostrado al mundo el enormne mundo interior y la peculiar percepción que tienen estas personas aundo hasta hace poco se pensaba que sus mentes estaban “vacías”. se cree que los animales ven el mundo de modo similar.
    Ahora os pongo el trailer de la película y veremos que una imagen vale mas que mil palabras

  4. Miguel Angel:

    Y actualmente es profesora de Universidad.

    http://www.youtube.com/watch?v=bnI_Y8PyTHM

  5. NeoFronteras:

    Estimado Miguel Angel:
    Oliver Sacks cuenta en uno de sus maravillosos libros (“El hombre que confundió a su mujer con un sombrero”) el caso de dos gemelos autistas (capítulo 12) capaces de cálculos asombrosos, como el cálculo de primos muy grandes. Cuenta que al caerse una caja de cerilla y esparramarse éstas por el suelo los gemelos gritaron al unísono y súbitamente ¡111!. Había efectivamente 111 cerillas y, según los gemelos, no las contaron, sino que “vieron” su número.

  6. NeoFronteras:

    Por cierto para a quien le guste conocer a Oliver Sacks aquí hay un vídeo en donde enseña su mesa de despacho:

    http://www.sciencefriday.com/videos/watch/10338

    Sin duda un vídeo muy bonito y alguien realmente humano.

    En comparación aquí va uno que limpia tanto su mesa que demuestra que quizás no trabaja tanto en ella:

    http://www.sciencefriday.com/videos/watch/10369

    Aunque trabajando en cuerdas…

  7. Miguel Angel:

    Muy buen aporte, Neo. Lo que parece que no le falta a Brian Greene es sentido del humor para reirse de si mismo y a lo mejor de todos nosotros.
    Aquí le podemos ver aparecer en persona, en un episodio de “The big bang theory” de la temporada 4 explicando su teoría de los Universos múltiples mientras Sheldon no para de burlarse:

    http://www.videolog.tv/ingridi_rani/videos/645955

    Apuesto a que va a gustar a Neo y a muchos navegantes.

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