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Arqueólogos vs. Computadoras: un estudio evalúa quién es mejor para examinar el pasado.

Arqueólogos vs.  Computadoras: un estudio evalúa quién es mejor para examinar el pasado.

La red neuronal unió a dos de los analistas humanos para mayor precisión y superó a los otros dos, encontraron los investigadores.

La máquina también era mucho más eficiente. Debido a que la tarea era tediosa, ninguno de los analistas humanos quería examinar las 3.000 fotos sin parar, dijo Pawlowicz. Entonces, aunque probablemente podrían haber completado la tarea en tres horas, cada uno realizó el análisis a través de varias sesiones durante tres o cuatro meses.

La red neuronal pasó por miles de imágenes en solo unos minutos.

El programa de computadora no solo fue más eficiente y preciso que los arqueólogos, sino que también pudo articular mejor por qué clasificaba los fragmentos de una determinada manera en comparación con sus competidores vivos y que respiraban. En un caso, la computadora ofreció una observación de clasificación inteligente que era nueva para los investigadores: señaló que dos tipos similares de cerámicas con elementos de diseño de líneas de púas podían distinguirse por si las líneas estaban conectadas en ángulos rectos o paralelas, dijo. Leszek Pawlowicz, profesor adjunto de la Universidad del Norte de Arizona y otro autor del estudio.

La máquina también deslumbró a los humanos al ofrecer solo una respuesta para cada clasificación; Los arqueólogos participantes a menudo no estaban de acuerdo sobre cómo se categorizaban los elementos, un problema conocido que a menudo retrasa los proyectos arqueológicos, dijeron los autores.

Phillip Isola, profesor de ingeniería eléctrica e informática del MIT que no participó en el estudio, dijo que no le sorprendió que la red neuronal funcionara tan bien, o en ocasiones mejor, que los arqueólogos.

“Es la misma historia que escuchamos algunas veces”, dijo Isola. En el campo de las imágenes médicas, por ejemplo, los investigadores han descubierto que las redes neuronales compiten con los radiólogos en la identificación de tumores. Los académicos también están utilizando herramientas similares para clasificar los tipos de plantas y aves.

Esta también está lejos de ser la primera vez que los arqueólogos recurren a la inteligencia artificial. En 2015, investigadores de Francia aplicaron el aprendizaje automático para clasificar la cerámica francesa medieval. Un grupo de arqueólogos e informáticos de cinco países también está desarrollando una herramienta digital para clasificar fragmentos de cerámica. Ninguno de estos proyectos enfrenta explícitamente al humano contra la máquina.

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