A pesar de que pueden derrotar al mejor jugador de ajedrez del mundo, los ordenadores son bastante torpes cuando se les pide que identifiquen el sonido de la lluvia al caer o que distingan entre un sonoro ronquido y el estruendo de los fuegos artificiales. El científico español Antonio Torralba y sus compañeros científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) se han propuesto acabar con este punto débil de la computación y enseñarles a las máquinas a distinguir sonidos. Según podemos leer este mes en Cooking Ideas, para lograr su desafío optaron por descargar más de dos millones de vídeos de Flickr, el equivalente a más de un año viendo clips uno tras otro. Y les dieron a los ordenadores solo las imágenes, para que identificaran los distintos elementos que se estaban mostrando en la escena principal. Aparte, proporcionaron a las máquinas el audio en bruto, con la esperanza de que lograsen asociar lo que estaban ‘viendo’ con lo que estaban ‘escuchando’.

Para comprobar si su método de enseñanza funcionaba, se centraron en que la máquina aprendiera a distinguir el balbuceo de un bebé. Y lo cierto es que no fue nada mal. Después de analizar un amplio y variado repertorio de vídeos de recién nacidos y sacar sus propias conclusiones, los ordenadores consiguieron aprender a reconocer el sonido alcanzando un 92,2 % de aciertos. Una cifra muy cercana al 95,7 % que se obtuvo al realizar las mismas pruebas con personas.