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Las computadoras nos reconocerán

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Hay 300 equipos de científicos estudiando este tema.

Hasta ahora, estas tecnologías se relacionan casi solo con apps de entretenimiento. Pero en un futuro estarán en todo y cambiarán la forma de interactuar con las cosas.

Si antes era todo un evento posar frente a una cámara y luego esa fotografía sería una de las pocas que se tendrían durante la vida, hoy pueden ser miles las instantáneas que es posible atesorar. Pero además de engrosar el álbum familiar, esas imágenes están comenzando a ser parte de algo mucho más complejo y que, en el futuro, podría ser la forma de relacionarnos con la tecnología o incluso con todo. El reconocimiento de rostro y de voz será el santo y seña.

Hoy, las cámaras identifican una sonrisa en quienes posan para una foto, o las redes sociales encuentran a los conocidos entre varios comensales. Pero distinguir a alguien en una multitud es algo aún en proceso.

Por eso la Universidad de Washington, en Estados Unidos, lanzó MegaFace Challenge, una competencia que quiere mejorar la capacidad de reconocimiento de rostros en una multitud de un millón de personas. Son más de 300 los grupos de investigadores que están en la carrera. Actualmente, las máquinas logran identificar a una persona a la perfección en un conjunto de hasta 13 mil imágenes, pero si esa cifra aumenta, la efectividad de reconocimiento cae estrepitosamente. De momento, FaceNet de Google ha tenido mejor desempeño al tratar de identificar dos fotos de la misma persona en una multitud de imágenes, con una precisión de 75%. Mientras que los rusos del N-TechLab lograron el 73%. ¿Cuál es la dificultad?

En los 80 se logró reconocer bastante bien emociones básicas como alegría, tristeza y asombro, dice Edmundo Leiva, académico del Departamento de Ingeniería Informática de la Universidad de Santiago (Chile). Así como también se puede identificar una sonrisa en medio de otros objetos, pero todo esto solo si la persona está mirando de frente a la cámara y no hay otro elemento que confunda a la máquina. Por eso hoy la meta es mucho más ambiciosa.

Con el tiempo los algoritmos han mejorado —es decir las instrucciones numéricas que le dicen a la máquina qué buscar—, pero el desarrollo ha sido lento. Hasta hace poco.

"El gran salto fue hace un par de años, cuando Yahoo mezcló los algoritmos con deep learning (aprendizaje de las máquinas en base a información que se le va agregando) y big data, y logró mejorar la clasificación de los parámetros que se consideran en el reconocimiento", explica Adín Ramírez, experto en ingeniería. Así es como se llegó a utilizar el método de las redes neuronales.

Al igual como se interconectan y comunican las neuronas de un cerebro humano, neuronas artificiales crean una red en capas donde se puede almacenar la información.

La exactitud ha aumentado, pero todavía ocurren errores. Facebook, por ejemplo, aún se equivoca y clasifica objetos como si fueran personas. Es cosa de que la imagen tenga una particularidad que el sistema no haya identificado anteriormente para que este cometa un error. O que algo sí parezca un rostro porque tiene dos líneas paralelas (ojos) y una vertical entremedio (nariz). Lo que falta es que las máquinas puedan adaptarse al contexto.

"Un humano puede identificar una cara aún cuando está tapada dos tercios por una mano, por ejemplo, pero para los algoritmos esto es una complicación que aún no pueden resolver", explica Ramírez.

Pero si se piensa en que esta tecnología podría evolucionar hasta lograr que, al despertar, la cafetera lo reconozca solo a usted —y no a otra persona— para preparar su café favorito, o que los canales de películas en línea identifiquen que el televidente es un niño y no un adulto, hay mucho más por hacer. Y una de las tareas es lidiar con las microexpresiones.

No solo para entretenimiento se podrá utilizar el reconocimiento facial. La teleterapia también se vería beneficiada. Puede servir para asistencia remota de los adultos mayores, donde es importante detectar los estados mentales a través de las expresiones. Incluso, se podrían establecer indicios de engaño al preguntarle a la persona si se tomó sus remedios o si se le olvidó hacerlo. EL MERCURIO/GDA

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Hay 300 equipos de científicos estudiando este tema.

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