La tecnología de reconocimiento facial ya no es un truco en las películas de ciencia ficción distópicas o en los programas de policía al estilo CSI: se utiliza cada vez más de manera más peatonal. Tu cara puede desbloquear tu iPhone X, por ejemplo. O, si vuela con Jetblue de Boston a Aruba o la República Dominicana, tiene la opción de usar su imagen como su tarjeta de embarque, un sistema que involucra un algoritmo de Aduanas y Protección Fronteriza de los Estados Unidos que hace las cerillas.

Además de las gafas, el sistema chino incluye un dispositivo móvil conectado que los agentes de policía llevan puesto y que contiene datos faciales fuera de línea, lo que permite que el sistema funcione rápidamente. De acuerdo con el Journal , en la estación de tren de una ciudad, han capturado a siete personas asociadas con crímenes usando este método, así como a otras que viajan bajo identidades falsas. (Además, ya sabes, todo el asunto de la vigilancia estatal.) Primero, busca caras.

El software que impulsa el reconocimiento facial generalmente utiliza un proceso de dos pasos, dice David Alexander Forsyth, experto en inteligencia artificial y catedrático de informática de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign. El primer paso es averiguar dónde están los rostros en la imagen en cuestión; el sistema está buscando una sección de la imagen similar a una ventana que también tiene el rostro de alguien en ella, y no otra cosa de la vida moderna, como señales de stop y coches. segundo paso: necesita ver si puede hacer coincidir la cara con alguna de su base de datos. “Resulta que es un problema más difícil”, dice Forsyth, en comparación con el primer paso. “La gente tiende a parecerse.” El sistema no sólo mira la imagen de la manera en que un ser humano la vería, sino que está mirando una representación de ella en forma de datos, que consiste en números, dice Forsyth.

Esa representación debe enfatizar las cosas que hacen que la gente luzca diferente entre sí “, señala detalles similares a la forma de rasgos como labios, narices y ojos. La representación también necesita asegurarse de que no se vea afectada por variables que la puedan desviar, como la luz en la cara de alguien. El software entonces examina esa representación para ver si coincide con la cara que tiene en el archivo. Los últimos 10 años más o menos han visto avances y cambios asombrosos en las tecnologías de los clasificadores “, agrega. El procedimiento de construir esa representación de la imagen se ha vuelto extremadamente sofisticado y muy eficaz.

Los sistemas de inteligencia artificial necesitan océanos de datos para aprender a hacer bien su trabajo, y la tecnología de reconocimiento facial no es diferente. Ahora mismo, la mejor manera que conocemos, por un largo y largo camino, es tener un inmenso número de fotos de rostros “, para construir y entrenar estos sistemas, explica Forsyth. Los algoritmos necesitan aprender qué detalles sutiles para centrarse en diferenciar con precisión a las personas. Apple dice que hay una probabilidad de uno en un millón de que su sistema de identificación facial en el iPhone X podría ser engañado por un extraño. el problema de falsos partidosPero a pesar de la sofisticación de la tecnología, sigue siendo un campo difícil.

La consecuencia de una confusión puede ser realmente terrible “, añade. En resumen: puede tener falsos positivos, y pensar que ha señalado a alguien que es una persona de interés pero que, de hecho, no lo es. hay una diferencia clave entre el uso de la tecnología de esta manera, como es China, y la forma en que te involucras con ella en un iPhone X, por ejemplo.

En el caso del smartphone, te presentas a propósito para que pueda desbloquear el dispositivo; es una interacción de bajo riesgo. Eso es porque si no te reconoce, simplemente usas tu código de acceso, mientras que Apple dice que las probabilidades de que alguien más lo abra con su cara son una en un millón. Al fin y al cabo, tu iPhone sólo necesita conocer los detalles de tu propia cara, que considera en forma tridimensional, pero utilizar esta tecnología para escanear multitudes de rostros en multitudes en escenarios como aeropuertos o estaciones de tren presenta desafíos únicos, debido al problema del falso partido, un resultado que no sólo afecta a ese individuo, sino también a otros viajeros que podrían verse retrasados por él. En realidad, usarla puede ser bastante difícil “, advierte Forsyth.