La inteligencia artificial no deja de avanzar. Las máquinas de hoy permiten dilucidar y resolver cuestiones que años atrás parecían descabelladas, imposibles. En la Universidad Jiao Tong de Shanghai, China, pusieron a prueba y demostraron la eficacia de un algoritmo que trae de vuelta a la actualidad a la frenología.
La frenología es una pseudociencia que imperó durante el siglo XIX. Su premisa constaba de que cada facultad mental encontraba una zona específica en el cerebro, lo que generaba distintos relieves en el cráneo. Cuestiones morales y de prejuicio aparte, el nuevo estudio Inferencia automatizada de la Criminalidad usando Imágenes Faciales, publicado en arXiv, comprobó que los criminales tienen rasgos faciales que un software puede identificar y, de ese modo, saber si tal o cual es o será un ladrón o -en el peor de los casos- un asesino.
El equipo de científicos chinos logró unir la inteligencia artificial junto a una machine learning (una máquina de aprendizaje inmediato) y establecieron rasgos faciales característicos. Para llegar a dar con una máquina con tal capacidad, los investigadores seleccionaron casi 4 mil fotos al azar de mujeres que encontraron en Internet y las catalogaron en "positivas" y "negativas".
Las etiquetas utilizadas fueron aprobadas por 22 universitarios chinos. Las imágenes positivas reunieron calificativos como linda, elegante, tierna, dulce y cuidada. Mientras que las negativas se asocian a, por ejemplo, pretenciosa, pomposa, indiferente y coqueta.
El siguiente paso fue "entrenar" una red neuronal convolucional, un tipo de código informático que identifica errores y se especializa en imágenes; permite codificarlas en forma precisa. Una vez realizado el análisis, la red agrupó 2.000 imágenes positivas y 1.900 negativas y sus inferencias del comportamiento psicológico y social. "Las dos clases de imágenes reflejan las preferencias estéticas y los juicios de valor que prevalecen entre los varones en la China contemporánea", sostuvieron los investigadores.
La abundancia o la escasez de maquillaje fue uno de los puntos clave en la consideración de positivo-negativo. Los 22 universitarios chinos consideraron a las más maquilladas como "poco naturales". La red neuronal, por su parte, coincidió con la percepción. Aunque los investigadores no pueden explicar la relación entre llevar más maquillaje y ser peor persona, así lo consideraron la máquina y los humanos.
El último – y más importante- pasó fue el último. El equipo de investigación mostró al sistema 1.856 de fotografías de chinos hombres y mujeres de entre 18 y 55 años. Según los propios científicos, se encontraron "algunas características estructurales discriminatorias" que eran rasgos faciales determinantes para dilucidar la criminalidad o no. Entre ellos, la curvatura de los labios, la distancia de la esquina interna del ojo y el llamado ángulo nariz-boca.
Después del análisis realizado por el software sobre las imágenes de criminales y no criminales, se registró un increíble 89,51% de acierto. "Los clasificadores funcionan consistentemente bien y producen evidencia que valida la inferencia inducida por la cara automatizada sobre criminalidad, a pesar de la controversia histórica que rodea al tema", concluyeron los investigadores.
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