Inteligencia artificial, los peligros del reconocimiento facial
En sus comienzos los resultados del reconocimiento no eran excelentes, pero el entrenamiento que los algoritmos de aprendizaje automático realizan con bases de datos de caras cada vez más grandes han aumentado considerablemente la precisión.
Esta aplicación del aprendizaje automático merece un capítulo aparte por los riesgos que conlleva frente a las libertades individuales. El reconocimiento facial se ha convertido en la herramienta de vigilancia más poderosa al servicio de gobiernos, servicios de policía o simples privados.
Por: Eduardo Sánchez
Por Eduardo Sánchez
Las tecnologías informáticas (digitales) han impregnado de tal manera nuestra vida cotidiana que decirlo se ha convertido en una obviedad. Es casi imposible encontrar hoy una actividad humana, personal o profesional, donde la informática no juegue un rol central, directa o indirectamente. Y dentro de esas tecnologías, la mal llamada inteligencia artificial (conocida por su acrónimo IA, o AI en inglés) tiene una importancia creciente, con efectos no solo económicos sino también sociales en un sentido amplio (seguridad, privacidad, ética, libertades, etc.).
La palabra inteligencia tiene múltiples definiciones e interpretaciones: le ocurre casi lo mismo que a la pornografía, de quien alguien dijo que era imposible definir, pero se la reconoce tan pronto como se la ve. De allí los riesgos de llamar inteligencia artificial a un conjunto de técnicas donde, una vez superado el barniz superficial, se reconocen pocas cosas inteligentes. En efecto, en la gran mayoría de los casos, dicha inteligencia se limita a un reconocimiento automático de patrones, de modelos, luego de un entrenamiento que se efectúa comparando un gran número de elementos, de manera supervisada o no. Por ejemplo, se le presentan miles (o millones) de fotos de gatos a un programa informático hasta que él logre identificar las características del patrón gato (dos orejas, bigotes, etc.) y luego pueda identificarlos entre fotos de otros animales. Este proceso de aprendizaje, implícito en casi todo algoritmo de IA, emplea en la mayor parte de los casos algoritmos donde se ensaya (groseramente) simular el comportamiento de las redes neuronales, razón por la cual un nombre más apropiado para estas tecnologías es el de aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (machine learning en inglés).
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