La Singularidad Desnuda

Un universo impredecible de pensamientos y cavilaciones sobre ciencia, tecnología y otros conundros

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Realidad Virtual y Vida Artificial: de la Biomecánica a la Inteligencia

Posted by Carlos en julio 14, 2009

Las charlas plenarias de las conferencias suelen navegar por la procelosa frontera que separa el tema central de la reunión con otros temas relacionados (y en ocasiones transcurren directamente al otro lado de la frontera). Suele ser una buena política, ya que en las zonas de confluencia las cosas se ponen divertidas, y de hecho este ha sido el caso de la primera de las charlas invitadas que hemos disfrutado. El orador era Demitri Terzopoulos, que estuvo involucrado en los comités de programa de estos saraos tiempo ha pero que nunca ha llegado a aplicar computación evolutiva a su área de trabajo. Era pues un gran desconocido a priori para el grueso de la audiencia -salvedad hecha de los que trabajan en visión por computador- a pesar de tener un currículo investigador talla XXL, y hay que decir que después de su charla los allí presentes recordaremos bien su nombre, pues fue una hora y media extremadamente interesante y entretenida.

El título de su charla fue “Artificial Life Simulation of Humans and Lower Animals: From Biomechanics to Intelligence”, y durante la misma intentó explicarnos algunas de las claves de la emergente fusión entre realidad virtual y vida artificial, cuyo objetivo final es la construcción de agentes biomiméticos autónomos. En sus diapositivas iniciales nos mostró lo que no es uno de dichos agentes, como por ejemplo los dinosaurios de Parque Jurásico, o los protagonistas de Toy Story por citar un par de ejemplos. Las cosas empezaron a calentarse un poco con los ejércitos de El Señor de los Anillos, que podríamos englobar dentro de la categoría de enjambres (animar manualmente cada uno de los miles de personajes en el ejercito es inasumible, por lo que cada uno de ellos está dotado de un sistema simple basado en reglas para determinar su comportamiento). En este punto fue donde nos presentó los diferentes niveles en los que hay que intervenir para construir un sistema biomimético autónomo, y que se organizan jerárquicamente como sigue:

Niveles para la simulación de un sistema biomimético. Credit: Demitri Terzopoulos

Niveles para la simulación de un sistema biomimético. Credit: Demitri Terzopoulos

La ilustración inicial de estas ideas corrió a cargo de una fauna submarina sintética que el propio Demitri desarrolló con sus colaboradores. El nivel más bajo de la jerarquía estaba definido en este caso por un armazón de cada uno de los peces, construido a partir de partículas unidas mediante una combinación de muelle y amortiguador. Algunos de los segmentos del pez hacen las veces de músculos, y en ellos la longitud natural del muelle puede modificarse a voluntad. El modelo resultante queda descrito por una colección de ecuaciones diferenciales que determinan la respuesta dinámica al movimiento del pez en el medio líquido. La locomoción del pez se optimizó mediante una técnica de búsqueda local (no entró en muchos detalles al respecto) para que resultara en el movimiento más fluido y energéticamente económico. En este punto, el movimiento de natación de peces y morenas resultante era extremadamente realista.

Para simular la percepción, los peces estaban dotados de sensores visuales que permitían cubrir un cierto ángulo en la dirección de orientación de la criatura. La información así obtenida era procesada según técnicas estándar de visión por computador, para proporcionar la entrada al siguiente nivel, el comportamiento. Éste es esencialmente reactivo, y está determinado por una red neuronal que determina la acción correspondiente a un determinado estímulo. Para la simulación de los animales marinos se incluyó un registro de memoria con capacidad unidad. Esto permite que el animal desarrolle un comportamiento básico -seguir un objeto, alimentarse, ..- que pueda ser interrumpido cuando por ejemplo se entre en modo huida al detectar un depredador, y luego reanudado cuando cese el peligro.

En el ejemplo del mundo submarino no había mucho lugar para el nivel más alto de la pirámide y que entronca plenamente con la inteligencia artificial. En el siguiente ejemplo que abordó -seres humanos sintéticos- sí que era más relevante, aunque no entró en él. Sí describió unos modelos muy interesantes relativos a la simulación de rostros humanos (quien haya visto Final Fantasy recordará el fotorrealismo de algunos de los personajes). Los niveles más bajos de la pirámide se abordan de la misma manera que en el caso de los peces, aunque más arriba se introduce un elemento más interesante: redes bayesianas para la determinación del comportamiento. Resultaba curioso ver cómo un rostro humano sintético era capaz de reaccionar a estímulos visuales, siguiendo la trayectoria de un objeto o mostrando enfado o satisfacción dependiendo de su patrón de movimiento.

La charla terminó con algunas ideas sobre lo que podemos esperar en el futuro. Alguien planteó si quizás en algunos años una versión virtual de Demitri podría dar esa misma charla ante una audiencia igualmente virtual. Él estuvo de acuerdo en que eso será factible, aunque no cree vivir para verlo (hay que decir que no es muy mayor, cuarenta y tantos según mi ojo de buen cubero). Yo soy sin embargo más optimista que él.

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Project Hostile Intent: Reconocimiento pre-crimen en los aeropuertos

Posted by Carlos en agosto 9, 2007

El sabio refranero dice que más vale prevenir que curar, y quizás en eso estaba pensando Philip K. Dick cuando escribió “Minority Report” e ideó la departamento de pre-crimen. Y aunque la moraleja de la historia -más clara en el relato que en la película- es que el sistema no podía funcionar, en estos tiempos de extremas medidas de seguridad en los aeropuertos los EE.UU. están trabajando en algo que se asemeja mucho a ese sistema. El proyecto en cuestión se denomina Hostile Intent, y se basa en la detección de individuos peligrosos a través de reconocimiento corporal. La justificación básica del proyecto está en el hecho de que hay todo un repertorio de respuestas corporales involuntarias con las que expresamos nuestros sentimientos y percepciones. Por poner un ejemplo, los famosos polígrafos intentan monitorizar variaciones de pulso, presión sanguínea, etc. para detectar (con fiabilidad cuestionable, todo hay que decirlo) cuando el sujeto tiene percepción de estar mintiendo. En este caso, la idea es analizar además los denominados “micro-gestos”, pequeñas muecas y acciones gestuales que realizamos con las cejas, la boca, la nariz, etc. y mediante las que expresamos felicidad, miedo, asco, tensión, angustia, …

Desde hace unos años se ha venido desarrollando pruebas para verificar la viabilidad de este tipo de reconocimiento. Concretamente, dentro del programa SPOT (Screening Passengers through Observation Techniques) se han entrenado agentes encubiertos que dispersos por el aeropuerto entablan conversación casual con diferentes pasajeros, y evaluaban el riesgo potencial en el sujeto. Con este sistema se ha llegado a identificar a delincuentes de diferente tipo, pero aunque la idea básica es prometedora, la conclusión parece ser que no es viable realizarla mediante agentes encubiertos por el alto coste y baja cobertura que supone. La alternativa es emplear sistemas automáticos de detección, mediante cámaras que analizan el rostro de los pasajeros en el aeropuerto, y láseres que escanean la piel a modo de polígrafo no-invasivo. En eso se está trabajando, y se planea tener el sistema en funcionamiento generalizado para el 2012.

Sensors tested for Project Hostile Intent aim to identify signs of deception right on the spot (credit: Homeland Security)
Credit: USA Homeland Security

Así a vuelapluma, la fecha prevista parece muy optimista dada la dificultad del objetivo. El reconocimiento facial es uno de las áreas más activas dentro del campo del aprendizaje automático, pero en este caso confluyen diferentes problemáticas. La primera es la adquisición y pre-procesamiento de las imágenes, algo que hay que realizar en tiempo real, en entornos no controlados (la idea no es sentar a cada pasajero en una silla delante de una cámara y con una iluminación uniforme, sino analizarlos mientras deambulan por el aeropuerto), y con miles de sujetos a la vez. La segunda es el entrenamiento, que debe contar con un corpus de datos lo suficientemente representativo, y que debe capturar el conocimiento de los expertos humanos no sólo a la hora de identificar micro-gestos, sino de analizarlos a la luz del contexto general del sujeto y de la situación en la que se halle. La tercera es identificar que patrones de micro-gestos corresponden realmente a individuos potencialmente peligrosos (no es lo mismo lo que puede sentir y expresar un contrabandista que un fanático psicópata). Suponiendo que todo lo anterior se soluciona, hay otra consideración de índole práctica: si el sistema se pusiera en marcha y funcionara, ¿qué iban a tardar los delincuentes en maquillarse o enmascararse de algún modo? En fin, muy posiblemente el proyecto no consiga el objetivo que se marca, pero por el camino quizás salgan cosas interesantes en visión por computador o en aprendizaje automático.

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