En 1994, Diana Duyser, una diseñadora de joyas de Florida en Estados Unidos, descubrió lo que ella creía que era la imagen de la Virgen María en un sándwich de queso a la plancha, que conservó y posteriormente subastó por 28.000 dólares. La alta cifra pagada por tan modesto objeto fue una demostración contundente del impacto que sobre la mente de mucha gente tiene la pareidolia, el fenómeno de ver caras en objetos cuando en realidad no están ahí. Pero, ¿hasta qué punto la ciencia conoce la pareidolia? ¿Se trata de un fenómeno que responde a patrones universalmente reconocibles? ¿O, por el contrario, responde exclusivamente a la psicología humana? Un nuevo estudio ha investigado cómo la pareidolia afecta a los sistemas de inteligencia artificial.
Para este estudio, el equipo encabezado por Mark Hamilton, del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL), adscrito al Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Estados Unidos, se valió de un extenso conjunto de datos etiquetados por humanos de 5.000 imágenes pareidólicas, muchas más que las de colecciones anteriores. Utilizando este conjunto de datos, el equipo descubrió varias cosas sorprendentes sobre las diferencias entre la percepción humana y la de las máquinas, y también que la pintoresca capacidad de ver caras en una rebanada de pan tostado pudo salvarles la vida a nuestros ancestros lejanos.
En primer lugar, Hamilton, William T. Freeman del MIT, y sus colegas constataron que los sistemas de inteligencia artificial no parecen reconocer las caras pareidólicas como nosotros.
Sorprendentemente, los autores del estudio descubrieron que no fue hasta que entrenaron tales sistemas para reconocer caras de animales cuando mejoraron significativamente en la detección de caras pareidólicas.
Esta inesperada conexión apunta a un posible vínculo evolutivo entre nuestra capacidad para detectar caras de animales (crucial para nuestra supervivencia) y nuestra tendencia a ver caras en objetos inanimados. “Un resultado como este parece sugerir que la pareidolia quizá no surgió del comportamiento social humano, sino de algo más directamente relacionado con la supervivencia, como por ejemplo detectar rápidamente a un tigre al acecho, o identificar hacia dónde mira un ciervo para aprovechar el momento en que está distraído y cazarlo”, apunta Hamilton.
Otro descubrimiento intrigante es que existe una clase de imágenes en las que es más probable que se produzca la pareidolia. Hay un rango específico de complejidad visual en el que tanto las máquinas como los humanos tenemos más probabilidades de percibir caras en objetos que no lo son. Si el patrón es demasiado simple, no hay suficientes detalles para formar una cara. Si es demasiado complejo, se convierte en ruido visual.
Para descubrirlo, el equipo desarrolló una ecuación que modela cómo los sistemas de inteligencia artificial y los humanos detectamos rostros ilusorios. Al analizar esta ecuación, descubrieron un claro “pico pareidólico” en el que la probabilidad de ver caras es máxima, correspondiente a imágenes que tienen “la cantidad justa de complejidad”. Este pico se validó después en pruebas con sujetos humanos reales y con sistemas de inteligencia artificial entrenados para detectar rostros. (Fuente: NCYT de Amazings)
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