IA, palomas y detección de anomalías
Hojeando un viejo libro sobre máquinas encontré la historia desconocida de un ingeniero que entrenaba palomas para realizar control de calidad. ¿Cómo llevó a cabo esta tarea? ¿Qué fue el Proyecto Paloma? ¿y qué relaciones hay con la Inteligencia Artificial?
Resulta que en los años setenta, un Ingeniero ruso de apellido Bikov construyó un banco de entrenamiento consistente en una caja de madera con fondo de vidrio opaco y dos contactos eléctricos. Si la pieza a inspeccionar no tenía defectos la paloma debía picar el rectángulo de la derecha, en caso contrario, el rectángulo de la izquierda. Para las detecciones exitosas la paloma recibía automáticamente un grano como recompensa. Ya en producción, de acuerdo al criterio de la paloma, un brazo mecánico descartaba las piezas defectuosas de la línea de inspección. Según Bikov las palomas eran más adecuadas que las personas para detectar anomalías debido a su concentración y a su visión.
De hecho en plena segunda guerra mundial, un psicólogo llamado B. F. Skinner también confió en usar la capacidad visual de las palomas, pero ya no para la industria, sino para la guerra. Skinner llevó a cabo investigaciones para dirigir misiles usando palomas.
¿Qué relación tiene el sistema de Bikov y el proyecto de Skinner con la IA?
Para entrenar las palomas, Skinner usaba un procedimiento de recompensas y castigos llamado Reinforcement. Curiosamente existe una rama del Machine Learning llamada Reinforcement que se ocupa de maximizar las recompensas en ambientes dinámicos. Y para detección de anomalías visuales con IA el procedimiento se inicia con un entrenamiento muy parecido al entrenamiento del banco de pruebas de Bikov.
Sobre este tema hace unos meses, la plataforma de ML Edge Impulse lanzó una función de Anomaly Detection y me pidieron un proyecto para explicar su funcionamiento. Alimenté un modelo con 100 fotos de una pieza eléctrica. Cree un Impulso con una reducción Squash a 96x96 pixels. Elegí un bloque de procesamiento y FOMO-AD. Hice el deploy a una placa Texas Instruments, conecté una cámara, escribí un script Python para realizar el parsing del runner y mi sistema fue capaz de detectar anomalías en 5 milisegundos, indicando incluso la posición exacta de la anomalía.
La IA pone en disputa nuestra concepción de ese malentendido que suele ser la inteligencia. Qué es exactamente la inteligencia. Qué tan inteligente y tan artificial es la IA. Si no podemos distinguir entre inteligencias artificiales y orgánicas en un test, ¿existe realmente esa diferencia? Quizás, como enseña la sabiduría talmúdica, a falta de respuestas concluyentes, lo importante es seguir planteando las preguntas correctas.
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