Innovadores menores de 35 de 2026 · Inteligencia artificial · Nanyang Technological University · 34 años
Los modelos de visión de IA existentes no son malos. Los coches autónomos son capaces de navegar por el tráfico urbano, y ChatGPT, Claude y Gemini pueden describir con detalle exhaustivo el contenido de una fotografía. Pero estos sistemas están lejos de ser perfectos, y eso es algo que Mengmi Zhang está trabajando para cambiar. Durante la última década, Zhang, de 34 años, ha estudiado tanto la visión humana como la visión artificial para determinar en qué se diferencian ambas y encontrar formas de hacer que la IA sea tan buena como nosotros a la hora de ver.
En comparación con los sistemas de visión de IA, los humanos vemos de manera más eficiente, flexible y fiable. Sin da os cuenta, extraemos información esencial de nuestros ento os visuales, y nuestras habilidades no flaquean si estamos en un lugar nuevo. En uno de sus primeros estudios, Zhang midió cómo los humanos buscan objetos en escenas complejas —incluyendo puzles de '¿Dónde está Wally?'— y luego construyó un modelo de visión que resolvía el problema de la manera en que se cree que lo hacen los humanos. Zhang afirma que el modelo anticipó las arquitecturas transformadoras que han llegado a dominar la IA mode a.
Más recientemente, Zhang ha construido otros modelos inspirados en humanos: algunos utilizan información visual y auditiva simultáneamente, y otros están expuestos únicamente a imágenes borrosas y en escala de grises durante las primeras etapas de entrenamiento, para simular la forma en que los bebés humanos aprenden a ver. Su esperanza es que acercar los modelos de visión al estándar establecido por nuestras propias habilidades visuales los hará más útiles. También podría abrir nuevas vías para su investigación: además de construir una IA mejor, Zhang utiliza la IA para modelar el cerebro y comprender la visión humana, y los modelos de visión más parecidos a los humanos se adaptan mejor a esa tarea.
En ambas líneas de su investigación, Zhang está ayudando a refutar a los científicos que argumentan que la neurociencia tiene poco que ofrecer a la IA. Aunque las redes neuronales profundas se inspiraron originalmente en el cerebro, la mayoría de los avances recientes de la IA tienen poco que ver con la neurociencia. Pero los cerebros son mucho más eficientes que los modelos de IA actuales, y los investigadores como Zhang están recurriendo de nuevo al cerebro humano en busca de inspiración. “Algunas personas argumentarían que la era de la neurociencia ayudando a la IA ha terminado. Pero a mí me gustaría argumentar que en realidad es lo contrario”, dice Zhang.