Visión por computadora y AGI: cómo distinguir una máquina que ve de una que acierta
En el concurso ImageNet de 2012, un sistema bajó el error de clasificación del 26,2 % al 15,3 % y el mundo entendió que las máquinas «ya veían». Un año después, el mismo tipo de red se equivocaba de categoría por cambios en la imagen que ningún ojo humano percibe. Entre esas dos fechas cabe la única capacidad que importa aquí: saber qué mide exactamente una cifra de visión artificial antes de creérsela.