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No corras, la IA gracias al deep learning te encontrará

Gracias a la IA (Inteligencia Artificial) y a las técnicas deep learning, se están consiguiendo avances increíbles en el mundo del reconocimiento facial. Esconderse o, visto desde un punto de vista más positivo, localizar a cualquier persona, va a ser mucho más fácil. La tecnología pone al alcance de todos un sinfín de posibilidades, donde el binomio humano-máquina irán de la mano.

La distancia entre las películas de ciencia-ficción y la realidad tecnológica en la que vivimos es cada vez menor. Películas como Blade Runner o Minority Report, clásicos de hace un tiempo, ya adelantaban  el potencial que podría llegar a tener el reconocimiento facial en nuestras vidas. Escenas futuristas que son prácticamente una realidad. 

Hace unos años lo pudimos experimentar muy sutilmente, con más errores que aciertos, con el etiquetado de personas en las redes sociales. No hace mucho tiempo, se dio un paso más, pudiendo desbloquear los teléfonos móviles con solo mirarlos. Además, hoy en día es posible entrenar una serie de algoritmos con fotos propias para cambiar el rostro de cualquier vídeo, tener publicidad personalizada en cada tienda física que reconozca a la persona, ser identificados de forma inmediata en las colas de los aeropuertos e, incluso, localizar a personas desaparecidas.

La IA se podría definir como un sistema o una máquina que es capaz de pensar como un humano. Un sistema que tiene que ser capaz de tomar una decisión en base a un conjunto de datos. Si la respuesta obtenida cumple los requisitos que habíamos definido, o si es correcta según los parámetros dados, podemos afirmar que  el sistema es inteligente. Siri, Alexa o Cortana son algunos ejemplos.

 Machine learning: ¿les podemos enseñar a que aprendan?

 Una de las claves fundamentales de la IA, en cuanto al reconocimiento facial, es el aprendizaje supervisado. No solo no nos basta con que las máquinas sean capaces de pensar por ellas mismas, si no que tienen que aprender a tomar esas decisiones.

Y es que el sistema de aprendizaje no es muy diferente al de los humanos: los comportamientos positivos se estimulan o premian, mientras que los negativos se castigan o rechazan. De esta forma, se van  entrenando los algoritmos de aprendizaje. ¿Cuál es el problema? Que este sistema tiene que ser supervisado. Requiere de la intervención humana para que el sistema aprenda correctamente. Y eso cuesta dinero. Un ejemplo sería el correo no deseado de nuestras bandejas o las recomendaciones que nos sugiere Netflix.

Deep learning o cómo hacer que sean autodidactas

 El deep learning es lo que más se asemeja a la forma de pensar de cualquier persona. Se utilizan redes neuronales artificiales, una serie de datos de entrada y una serie de salidas para simular los mismos procesos que se utilizan para razonar y extraer conclusiones. Una vez articulado el sistema, las dota de un potencial brutal ya que no tiene que estar ningún ser humano encima suyo, solo necesitan información para funcionar. Puede resultar sorprendente, pero son capaces de aprender de sus errores y hacer una tarea cada vez mejor, mejorándola, perfeccionándola.

 ¿Cómo funciona la IA para el reconocimiento de imágenes?

 Dentro de esa red neuronal artificial, una primera capa describiría los bordes alrededor de la cabeza, otra capa describiría las manchas de iluminaciones y de sombras, otra perfilaría la nariz y la boca. Y así sucesivamente, hasta que las capas fueran cada vez más abstractas para poder representar una cara completamente. Lo único que necesitarían, serían cientos de imágenes  para ser capaces de reconocer y encontrar a las personas. A partir de la primera identificación, cualquier cámara conectada a internet podría localizarla sin “ningún tipo de problema”.

 Además, actualmente se están diseñando y añadiendo variaciones a esas imágenes para mejorar y hacer más robusto el aprendizaje. Por ejemplo, se puede rotar la imagen, girarla cuarenta y cinco grados verticalmente, ponerla en negativo, en blanco y negro, en modo espejo o con el brillo de los colores al máximo para simular todo lo que el ojo humano puede ver en el mundo real. Estas variaciones dotarían al deep learning de una serie de mejoras que traerán consigo avances increíbles en el reconocimiento facial.

 A pesar de que los sistemas de reconocimiento facial son cada vez más precisos y están más evolucionados, aún no han igualado la capacidad humana para identificar los rostros. ¡Todavía estamos a salvo! 

El uso de complementos (gafas, sombreros, cambio de peinado), el ángulo de orientación de la imagen e incluso la iluminación son determinantes y complican bastante el proceso de identificación. Con esta información, ahora, se abre la puerta de otro debate. ¿Está la sociedad dispuesta a sacrificar su intimidad en favor de los actuales sistemas de seguridad (y por qué no, de sus ventajas) teniendo en cuenta que los reconocimientos no son tan precisos?