Visión artificial y percepción humana: correspondencias y divergencias

Resumen

Esta investigación parte de la correlación que se estableció entre la neurociencia y la computación con la llegada del conexionismo a las investigaciones en Inteligencia Artificial (IA), una relación que daría lugar al actual deep learning y, en particular, a las convolutional neural networks (CNN) para visión artificial. La hipótesis que plantea este artículo es que esta relación trajo consigo una serie de implicaciones discursivas que ayudaron a consolidar una neuromitología que sustenta el discurso mediático de la IA contemporánea, por el cual estamos cerca de alcanzar una superinteligencia computacional de carácter humano. Tomando como caso de estudio las CNN, se analizarán las relaciones y divergencias entre visión artificial y percepción humana, con el objetivo de desmitificar el discurso que predice una superinteligencia de carácter humano basada en el deep learning. Para ello, se abordarán las limitaciones técnicas del deep learning como simulador de la actividad neurobiológica, y se realizará un análisis semiótico que contraponga la inferencia abductiva propia de la percepción visual al método inductivo que emplean las CNN para clasificar imágenes.