Human-aided computing

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Pradeep Shenoy e Desney Tan publicaram recentemente um estudo intitulado "Human-aided Computing: Utilizing Implicit Human Processing to Classify Images". Embora a expressão "human-aided computing" me cause alguns engulhos não posso deixar de achar interessantíssimas as conclusões a que o estudo chega.Trata-se de tentar usar a capacidade automática dos humanos para o reconhecimento de formas. Para o efeito os cientistas procedem à captura de sinais eléctricos medidos na superfície do crâneo. A distribuição espacial das cargas eléctricas permite perceber, com um razoável grau de certeza, se o paciente viu um rosto humano, um animal ou um objecto inanimado.
Estes estudos são motivados pelo desejo de automatizar a classificação dos biliões de imagens que pululam nas bases de dados. Num plano mais geral estas descobertas podem também contribuir para a concepção de novas interfaces homem-máquina.
O que é mais curioso é que se prova que os humanos reconhecem, mesmo sem se dar conta e enquanto realizam outras tarefas, um número enorme de formas que os cercam em cada momento. Essa capacidade de processamento reduz-se drásticamente quando o observador passa do modo automático para o modo "atenção focada numa determinada imagem".
Podemos considerar que é irrisório um resultado científico que apenas permite distinguir as reacções provocadas por uma cara, um animal e um objecto inanimado. No entanto, como noutros domínios, esta pode ser apenas uma fase embrionária que nos levará a conhecer muito mais sobre a interpretação das imagens no médio prazo.
É que sobre a gramática das imagens somos mesmo bastante ignorantes.

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