¿Qué es la tecnología de reconocimiento facial de IA y cómo funciona?
Pocas tecnologías biométricas han recibido tantas reacciones, positivas o negativas, como el reconocimiento facial. Cuando se combina con inteligencia artificial, el reconocimiento facial es altamente preciso. Hoy, echaremos un vistazo a cómo se incorpora la IA en la tecnología de reconocimiento facial y cuáles son sus implicaciones.
¿QUÉ ES EL RECONOCIMIENTO FACIAL DE IA?
La tecnología de reconocimiento facial es un conjunto de algoritmos que trabajan juntos para identificar a las personas en un vídeo o una imagen estática. Esta tecnología ha existido durante décadas, pero se ha vuelto mucho más frecuente e innovadora en los últimos años.
Una de esas innovaciones es la integración de la inteligencia artificial (IA) dentro de los sistemas de reconocimiento facial. El software inteligente basado en IA puede buscar instantáneamente bases de datos de caras y compararlas con una o varias caras que se detectan en una escena. En un instante, puede obtener resultados altamente precisos; por lo general, los sistemas ofrecen tasas de precisión del 99,5% en conjuntos de datos estándar públicos.
El software de reconocimiento facial de IA tiene las siguientes ventajas:
- Identificación en tiempo real;
- Medidas antisuplantación de identidad;
- Disminución de los prejuicios raciales o de género debido a la capacitación modelo en millones de caras;
- Se puede usar en varias cámaras.
¿QUÉ ES LA IA?
La Inteligencia Artificial (IA) es un vasto subconjunto de la informática que gira en torno al desarrollo de máquinas inteligentes que pueden realizar tareas que normalmente necesitan alguna apariencia de inteligencia humana. Es una ciencia multifacética e interdisciplinaria, pero los avances modernos en el aprendizaje profundo y el aprendizaje automático la están llevando a casi todas las áreas de la industria tecnológica.
¿QUÉ ES EL APRENDIZAJE PROFUNDO?
El aprendizaje profundo (deep learning) es una función de la IA; imita el poder de procesamiento y las capacidades de creación de patrones del cerebro humano y utiliza esas habilidades para tomar decisiones. El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático de la IA, y tiene redes que pueden aprender de datos no estructurados o no etiquetados, y puede hacerlo sin supervisión. El aprendizaje profundo también se conoce como una “red neuronal profunda” o “aprendizaje neuronal profundo”.
CÓMO FUNCIONA EL RECONOCIMIENTO FACIAL DE IA
La forma básica en que funciona la IA en el reconocimiento facial es que comiences con un conjunto de características etiquetadas. Esencialmente, estás empezando con fotos que tienen correlaciones existentes y a juego con las personas involucradas. Debe haber una correlación inicial y manual entre el rostro de una persona y el resto de su identidad. Y una vez que eso comienza, se vuelve cada vez más fácil identificar caras en imágenes de personas “en la naturaleza”, por así decirlo, en las que las imágenes que no son tan claras coinciden con ese conjunto de datos.
¿Y cómo, exactamente, es capaz la IA de reconocer rostros? Bueno, la cara de cada persona se divide en numerosos puntos de datos; estos pueden ser la distancia entre los ojos, la altura de los pómulos, la distancia entre los ojos y la boca, etc. El reconocimiento facial de IA busca esos puntos de datos e intenta tener en cuenta las variaciones (por ejemplo, la distancia de la cámara y ligeras variaciones en el ángulo de la cara).
Sin embargo, incluso los sistemas de reconocimiento facial de IA bien entrenados no tienen contexto en el mundo real y pueden ser engañados. Si ves a un colega que lleva una mascarilla, gafas de sol y una gorra de béisbol, es posible que aún los reconozcas. Sin embargo, un sistema de IA podría no hacerlo. Depende del nivel de entrenamiento de la red neuronal. A pesar de que los sistemas de reconocimiento facial de IA son más superficialmente precisos, también es más fácil para ellos equivocarse en condiciones menos que ideales.
¿DÓNDE SE UTILIZA HOY EN DÍA LA IA DE RECONOCIMIENTO FACIAL?
La IA de reconocimiento facial se aplica a muchas industrias hoy en día. Por ejemplo:
- Atención médica. La visión por computadora se combina con la IA para apoyar los procedimientos de control del dolor y rastrear el consumo de medicamentos del paciente.
- Seguridad. Los algoritmos de aprendizaje profundo están ayudando a reducir la necesidad de contraseñas regulares en dispositivos móviles, reconocer la detección de fraudes y mejorar las capacidades antisuplantación de identidad.
- Embarque en el aeropuerto: Cada año, más de 100.000.000 de personas pasan por los aeropuertos de Orly y Charles de Gaulle de París. Para acelerar las cosas, los aeropuertos han comenzado a usar “puertas inteligentes”, que utilizan una combinación de identificación facial y controles de vivacidad.
- Supervisión: Algunos servicios de supervisión utilizan soluciones de IA para detectar y documentar comportamientos sospechosos a través de la supervisión de la cámara web. Los supervisores en vivo pueden analizar y contextualizar esos eventos.
CÓMO SE ENTRENA LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL RECONOCIMIENTO FACIAL
Como se mencionó anteriormente en el artículo, el reconocimiento facial de IA debe practicarse en conjuntos de fotos seleccionados manualmente. Algunas empresas facilitan esto a los desarrolladores de IA al proporcionar datos de capacitación para sistemas de reconocimiento facial. Veamos Lionbridge AI, por ejemplo. Según ellos, los modelos de reconocimiento facial ven muchos cálculos en lugar de un rostro humano.
Por motivos de seguridad y vigilancia, un modelo puede comparar esos cálculos con otros cálculos faciales ubicados dentro de una base de datos. Pero, independientemente del caso de uso, cada sistema de reconocimiento facial de IA necesita entrenarse con muchos datos de imagen facial. Los modelos de IA deben entrenarse con imágenes faciales que varían en etnia, edad, ángulos, iluminación y otros factores.
A veces, para construir sus conjuntos de datos de capacitación, las empresas de reconocimiento facial raspan la web abierta para recopilar fotos de personas sin consentimiento. Esto es muy controvertido, y su ética se pone en tela de juicio, a lo que echaremos un vistazo más de cerca a continuación.
¿CUÁL ES EL PROBLEMA CON EL RECONOCIMIENTO FACIAL DE IA?
Como se explica en este artículo de Nature.com, hay mucha ética cuestionable involucrada con el desarrollo del reconocimiento facial de IA. Por ejemplo, los investigadores de la Universidad de Harrisburg, PA, desarrollaron un software de reconocimiento artificial que, en sus palabras, podía predecir si alguien se iba a convertir en un criminal y con una precisión del 80%. Hubo una ola de reacciones negativas, y Harrisburg terminó eliminando su comunicado de prensa sobre el tema y no publicó el trabajo.
Otro punto difícil es la recopilación de datos sin consentimiento. Hasta principios de la década de 2000, los desarrolladores de IA generalmente consiguieron voluntarios para posar para obtener datos de capacitación. Hoy en día, sin embargo, la mayoría de las imágenes faciales se recopilan sin permiso. Por ejemplo, en 2016, investigadores de la Universidad de Washington de Seattle publicaron una base de datos que contenía 3,3 millones de fotos de caras raspadas de Flickr sin consentimiento. Actualmente, no hay salvaguardias legales claras con respecto a la recopilación de datos de capacitación de reconocimiento facial, pero, recientemente, Facebook pagó un acuerdo de 650 millones de dólares para la recolección de datos faciales.
Algunas empresas, como Google, han proclamado públicamente que están adoptando un enfoque más responsable de las tecnologías relacionadas con la cara. Algunas normas incluyen:
- No amplificar ni reforzar los sesgos existentes;
- No utilizar estas tecnologías de maneras que violen las normas éticas aceptadas internacionalmente;
- Proteger la privacidad proporcionando un nivel ideal de control y transparencia.
¿QUÉ LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN SE UTILIZA PARA HACER IA PARA EL RECONOCIMIENTO FACIAL?
Se utilizan muchas técnicas para implementar algoritmos de reconocimiento facial y la IA hace que los algoritmos sean cada vez más eficientes año tras año. Un sistema eficaz de reconocimiento facial puede mejorarse utilizando el aprendizaje profundo (parte de la inteligencia artificial) proporcionando datos suficientes. Como la mayoría de los marcos de aprendizaje profundo, Python sobre un motor C y C ++ para acelerar el reconocimiento facial de IA.
Los especialistas de Brita Inteligencia Artificial trabajan constantemente en la mejora del equipo y la introducción de las últimas tecnologías. Nuestros desarrolladores trabajan en OpenCV, MATLAB, Python y Java como algunos de los lenguajes más utilizados. Estas tecnologías se destacan en términos de velocidad y eficiencia, ampliando las capacidades de aprendizaje automático.
FUTURO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA EL RECONOCIMIENTO FACIAL
Cuanto más complejo e inteligente se vuelve el reconocimiento facial, más difícil es entender cómo funciona realmente. El razonamiento de una red neuronal está integrado en el comportamiento de miles de “neuronas”, que se combinan en cientos de capas interconectadas.
En los próximos años, Estados Unidos tendrá que tomar decisiones difíciles sobre la IA: individuos como Stephen Hawking y Elon Musk han expresado su vacilación sobre el uso de la IA, sugiriendo que podría terminar destruyendo a la humanidad.
Sin embargo, algunos países están avanzando en el ámbito del reconocimiento facial de IA; actualmente, China está liderando la industria. El objetivo de China es establecer estándares industriales ahora, para que puedan participar en la configuración del desarrollo y la implementación de estándares mundiales. A medida que se intensifica el campo de batalla tecnológico entre los Estados Unidos y China, estamos seguros de ver más y más soluciones y estándares de IA desarrollados a un ritmo rápido.
RESUMEN
El reconocimiento facial de IA es poderoso, pero viene con un gran conjunto de implicaciones éticas. ¿Qué te parece? ¿Es posible regular la forma en que se recopilan los datos faciales para los sistemas de IA? Y, si es posible, ¿significa eso que es necesario? Estas son preguntas difíciles, pero lo mantendremos actualizado a medida que se establezcan más precedentes legales y a medida que la industria del reconocimiento facial continúe evolucionando.
PREGUNTAS FRECUENTES SOBRE FACE RECOGNITION AI
¿QUÉ ES EL RECONOCIMIENTO FACIAL DE IA?
La tecnología inteligente de reconocimiento facial basada en IA es un software que puede buscar instantáneamente en bases de datos de caras y compararlas con una o varias caras que se detectan en una escena.
¿CÓMO FUNCIONA EL RECONOCIMIENTO FACIAL DE IA?
La cara de cada persona se divide en numerosos puntos de datos; estos pueden ser la distancia entre los ojos, la altura de los pómulos, la distancia entre los ojos y la boca, etc. El reconocimiento facial de IA busca en esos puntos de datos e intenta tener en cuenta las variaciones.
¿EL RECONOCIMIENTO FACIAL UTILIZA IA?
Sí, la mayoría de los algoritmos modernos de reconocimiento facial tienen cierta apariencia de aprendizaje profundo integrado y red neuronal.
¿CÓMO PUEDE LA IA BENEFICIAR A LA BIOMETRÍA?
La biometría de IA puede reducir los costos de autenticación y verificación de identidad, responder de manera flexible a la amenaza de fraude y ofrecer una mayor precisión, velocidad y escalabilidad.