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El sistema informático fue creado en la Universidad Carnegie Mellon y se llama NEIL, abreviatura de Never Ending Image Learning (Aprendizaje Interminable a través de Imágenes).

A mediados de julio, el equipo comenzó la búsqueda de imágenes en internet las 24 horas del día y los siete días de la semana. Dando pequeños pasos, está de alguna manera decidiendo por sí mismo cómo se relacionan esas imágenes entre sí.

El objetivo es volver a recrear lo que llamamos sentido común: la capacidad de aprender las cosas sin recibir una enseñanza específicamente.

Se trata de un nuevo enfoque para tratar de resolver el «Santo Grial» de la computación: conseguir una máquina capaz de pensar por sí misma a través de una forma de sentido común.

El proyecto está siendo financiado por Google y la Oficina de Investigación Naval del Departamento de la Defensa de Estados Unidos.

«Cualquier ser inteligente debe tener sentido común para tomar decisiones», dijo Abhinav Gupta, profesor en el Instituto de Robótica de la Carnegie Mellon.

NEIL no sólo analiza e identifica las formas y los colores en las imágenes, sino que también descubre poco a poco y por su cuenta las conexiones entre los objetos. Por ejemplo, el sistema de computadoras se ha dado cuenta de que las cebras suelen encontrarse en las sabanas y que los tigres tienen cierto parecido con las cebras.

En poco más de cuatro meses, la red de 200 procesadores ha identificado 1.500 objetos y 1.200 escenas y ha «conectado los puntos» para hacer 2.500 asociaciones.

Algunas de las asociaciones de NEIL, generadas por computadora, se han equivocado, como cuando dedujo que «un rinoceronte puede ser una especie de antílope».

Otra de sus asociaciones son extrañas, como una que sostuvo que «el actor puede encontrarse en la celda de una cárcel» o «un conductor de noticiarios puede ser similar a Barack Obama».