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Big Brother sabe cómo te ves, ¿y eso está bien?

Las computadoras que pueden reconocer caras han hecho grandes avances en la última década, y solo se están volviendo más precisas.

Eso se debe en parte a un cambio al reconocimiento facial en 3-D. Actualmente, la mayoría de los algoritmos de reconocimiento facial se basan en técnicas 2D. El Dr. Lyndon Smith, profesor de informática y visión artificial en la Universidad del Oeste de Inglaterra, Bristol, explica que la tecnología 2D es susceptible a las condiciones de luz y los ángulos de visión. Comparativamente, el reconocimiento facial 3D proporciona datos de mayor resolución.

"[El reconocimiento facial 3D] captura datos muy detallados de una cara humana, más bien como una huella digital de la cara en 3D", dice Smith. "Esto puede proporcionar una muy buena confiabilidad para el reconocimiento, abriendo así una amplia gama de aplicaciones potenciales".

El concepto de un algoritmo libre de errores es suficiente para inspirar visiones de 1984, y de hecho, incluso hoy en día la tecnología de reconocimiento facial está siendo utilizada de manera inquietante. ¿Una aplicación de citas que te empareje con personas que supuestamente se parecen a tu enamorado de celebridades? En desarrollo en el New Jersey Institute of Technology. Delta Airlines está probando un sistema en el que los escáneres faciales reemplazan las tarjetas de embarque. Y los centros comerciales, los casinos y las tiendas están utilizando software de reconocimiento facial para rastrear quién está en su edificio, a veces dirigiendo anuncios hacia individuos basados ​​en la caracterización del software de la demografía de una persona.

Sin embargo, algunos usos del reconocimiento facial son menos aterradores. Los nuevos productos que ayudan a los estudiantes a estudiar, encontrar mascotas perdidas y ayudar a las personas ciegas están en el mercado ahora o próximamente. Y seguramente hay más por venir.

Rastree la asistencia y atención de los estudiantes.

A pesar de su nombre amigable, Nestor está listo para convertirse en la peor pesadilla de los estudiantes desatentos. El software, una inteligencia artificial creada por la compañía francesa LCA Learning, debutó en mayo. Actualmente se está probando en dos clases en línea ofrecidas por la ESG Management School en París.

Mientras los estudiantes miran conferencias grabadas, Nestor usa sus cámaras web para analizar el movimiento de los ojos y las expresiones faciales. La IA observa cuándo los estudiantes parecen distraídos, y al final de la conferencia, los interroga sobre el material cubierto durante estos períodos de ensueño. Nestor también puede rastrear patrones de falta de atención y alertar a los estudiantes cuando sienten que están a punto de perder el enfoque.

El fundador de LCA, Marcel Saucet, dice que Nestor también ayuda a los maestros a revisar sus planes de lecciones. Si la mayoría de los estudiantes se distraen en el mismo punto de una conferencia, por ejemplo, el profesor puede querer encontrar un nuevo ángulo sobre el tema.

Si bien los defensores de la privacidad han planteado las preguntas habituales sobre si la tecnología es invasiva y cómo se usarán las grabaciones, Saucet ha dicho que todos los datos están encriptados y que no se almacenarán videos de los estudiantes.

Ayuda a las personas ciegas a reconocer a sus amigos y familiares.

En 2015, los estudiantes de la Universidad de la ciudad de Birmingham desarrollaron el bastón XploR, un dispositivo que ayuda a los discapacitados visuales a "ver" su entorno. Esta capacidad es especialmente útil en grandes reuniones sociales, donde inevitablemente se encuentra un flujo continuo de individuos.

XploR opera en conjunto con el teléfono inteligente de su propietario y se basa en GPS, Bluetooth y capacidades de reconocimiento facial. El bastón escanea las caras de las personas dentro de un rango de 32 pies, y si las identifica como un amigo o familiar, alerta a su dueño. XploR luego guía a la persona ciega a su ser querido a través de instrucciones entregadas a través del auricular.

A principios de este año, dos de los creadores de XploR, Asim Majeed y Said Baadel, presentaron su invención en una conferencia de seguridad global. Esperan expandir las capacidades del bastón incorporando datos de reconocimiento facial en las redes sociales y, eventualmente, desarrollando el intercambio de datos de máquina a máquina (por ejemplo, comunicando la ubicación de una persona con discapacidad al automóvil sin conductor enviado a recogerlos).

Un portavoz de la Federación Nacional de Ciegos, un grupo de defensa de las personas ciegas en los Estados Unidos, dijo a Wired en 2015 que una aplicación en un teléfono inteligente podría ser "más rentable" que un bastón tecnológicamente avanzado, pero que la tecnología de reconocimiento facial "tiene potencial para resolver un problema real experimentado por las personas ciegas".

Encuentra una mascota perdida.

El reconocimiento facial no es solo para humanos. La aplicación Finding Rover utiliza el reconocimiento facial para ayudar a los propietarios a reunirse con mascotas perdidas.

Los usuarios cargan preventivamente fotos de sus cachorros, y si Fido se pierde, Finding Rover alerta a su extensa red de refugios de animales locales y usuarios de aplicaciones. Aquellos dentro de un radio de 10 millas de la última ubicación conocida del animal reciben una notificación de inserción, y si ven una mascota de aspecto similar, pueden enviar una fotografía a través de la aplicación. Una vez que Finding Rover identifica una coincidencia, notifica al dueño de la mascota.

El sistema, que tardó dos años en crearse, fue desarrollado en conjunto con investigadores de la Universidad de Utah.

Hoy, la mayoría de las mascotas tienen microchips, un chip incrustado que contiene un número de identificación. Si un animal perdido termina en la oficina de un veterinario o en un refugio de animales, los funcionarios verifican si hay un microchip y usan el número de identificación para reunir a la mascota y al dueño. Pero no todos tienen acceso al equipo de escaneo de chips, y no todas las mascotas tienen microchips. Un empleado de la Sociedad Protectora de Animales de Wisconsin dijo a una estación de noticias local que "Es bueno saber que si su animal desapareció ... tiene algo tan conveniente y cercano como su teléfono para correr la voz de inmediato", pero agregó que la aplicación no debería t reemplazar collares o microchips.

Si la tecnología de reconocimiento facial se usará más para bien o para mal es una pregunta abierta. En un estudio de 2014, el profesor de Carnegie Mellon, Alessandro Acquisti, identificó a las personas que caminaban por un campus universitario comparando las imágenes de perfil de Facebook con las imágenes de la cámara web: gracias a la tecnología de reconocimiento facial, tuvo éxito un tercio del tiempo. Han pasado tres años desde el estudio de Acquisti, y como advirtió en una entrevista con The Atlantic, “Desde una perspectiva tecnológica, la capacidad de realizar con éxito el reconocimiento facial a gran escala en la naturaleza parece inevitable. Si, como sociedad, aceptaremos esa tecnología, sin embargo, es otra historia ”.

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