La tecnología está preparada para el reconocimiento facial en multitudes, ahora toca a la sociedad tener el debate ético y de privacidad

La tecnología esta preparada para el reconocimiento facial en multitudes, ahora toca a la comunidad tener el debate ético y de privacidad

En el último año hemos recibido un buen numero de novedades sobre el nacimiento de un Gran Hermano chino. El país asiático habría construido y probado tecnologias de visión artificial capaces de descubrir a una persona entre los 50.000 asistentes a un concierto. ¿Está la tecnología preparada para el reconocimiento facial masivo? ¿Lo estamos nosotros?

El Gran Hermano chino ya contaba con 170 millones de cámaras a terminos de 2017, que consiguieron hallar a un reportero de la BBC en apenas siete minutos. El objetivo del metodo va desde cazar criminales a regañar a peatones imprudentes. Se espera que en 2020 el país cuente con más de 400 millones de cámaras.

El amenazador potencial de esta videovigilancia extrema no ha pasado desapercibido. Este mes, el investigador canadiense Yoshua Bengio, maestro en redes neuronales y aprendizaje profundo, 2 de las tecnologias que han permitido este avance en materia de videovigilancia, alertaba en Bloomberg contra lo que consideraba un escenario propio de la novela de George Orwell 1984. “Creo que cada vez da mas miedo”, aseguraba.

“El reconocimiento de caras se ha investigado y usado varios años, sin embargo sirve bien cuando el sujeto colabora”

Tecnología avanzada, sin embargo no madura

Estas cámaras intelligent no son tan efectivas como el gobierno chino y los medios quieren crearnos creer, por mucho que haya auxiliado a parar a 4.000 individuos desde 2016. Al menos, todavía. En una conferencia de Business Insider al vicepresidente de Megvii, la startup tras el metodo de reconocimiento de caras, el propio ejecutivo enumeraba varias de sus limitaciones. Por ejemplo, que es imprescindible subir una imagen del sospechoso al metodo para que lo encuentre, y que este esta limitado a 1.000 busquedas simultáneas.

Expertos consultados por Xataka dudan de que el Gran Hermano chino sea tan poderoso, debido a las enormes limitaciones de una tecnología que, pese a que progresa a pasos agigantados, aún tiene mucho trabajo por delante. Al Gobierno chino, eso sí, le interesa expandir esta popularidad de omnipresente.

“Soy un poco escéptico. Una persona en una multitud es una imagen de 4 píxeles y eso [distinguir una cara en esas condiciones] es imposible”, afirma el investigador de la compañia londinense Cortexica Vision Systems Sergio Velastin. “Reconocer caras de masa que pasea por la avenida es suficiente complicado”, confirma el investigador de la Universidad de Alicante Francisco Flórez. No es de extrañar que las famosas cámaras que cazan peatones muestren a los delincuentes con días de retraso, después de que un par de ojos humanos hayan completado el trabajo.

¿Estamos preparados para el Gran Hermano?

A pesar de todas sus limitaciones, los computadores ya ayudan en las labores de videovigilancia y no hace falsa viajar hasta China para hallar ejemplos. Londres (Reino Unido) tiene en sus calles unas 500.000 cámaras normales, por lo que no es de extrañar que la capital británica además apueste por las tecnologias de visión artificial. A terminos de 2018, la cuenta de Twitter® Big Brother Watch alertó de que la guardia británica estaba empleando software de reconocimiento de caras de forma indiscriminada.

Desde aeropuertos al MWC 2019, el reconocimiento de caras ya se aplica en todo el mundo

Un ejemplo menos secreto logramos encontrarlo en aeropuertos británicos como Heathrow, que el año pasado comenzó a probar estas tecnologias con el fin de agilizar las colas en los controles. Algo parecido hallamos en el Aeropuerto Internacional Washington-Dulles (EEUU), donde el año pasado fueron detenidas 2 personas gracias a los ojos de un ordenador.

En febrero, en España, los asistentes al Mobile World Congress de Barcelona pudieron acceder al evento utilizando su cara en lugar de una entrada convencional. “Esto es hacia lo que vamos, sin embargo provienen las cuestiones éticas y legales de tener cámaras en espacios públicos y privados”, comenta Flórez.

“La aprobación de las cámaras en lugares privados y públicos depende de los servicios que ofrezcan”, afirma el investigador. En su opinión, el recibimiento de la videovigilancia inteligente dependerá en buena medida del equilibrio que perciba el cliente entre protección y privacidad.

“Se puede visualizar como lejano e intrusivo”, dice Velastin, “pero en Reino Unido estamos acostumbrados a visualizar cámaras por donde vamos. La masa ha practicado que pese a que haya mil cámaras, todo depende de 2 individuos en una sala de control, sin embargo entiendo que hay culturas mas recelosas”.

El investigador considera que es mas sencillo alcanzar la aprobación de cámaras en espacios públicos, donde “si alguien protesta casi implica que intenta esconder algo”. Sin embargo, entiende que al final la comunidad dude si sus documentos serán usados para otra cosa.

Abogados consultados por Xataka sobre la legalidad de estas tecnologias nos remiten a la guia de la Asociación Española de Protección de Datos: “El tema es mas que se hace con las fotografias que si hay cámaras o no”, afirma el letrado. Con la legislación actual, debe haber un documento sobre la videocámara que indique “dónde está, qué capta, cuál es su función, plazos en que son eliminadas las imágenes, qué individuos son susceptibles de ser grabadas, camino a los documentos etc”.

Esto es aplicable a las cámaras actuales, sin embargo ¿qué pasaría con una nueva tecnología de reconocimiento de caras? “Estamos ‘a salvo’ hasta que se haga un repaso de su choque que analice si se vulneran derechos o libertades. A partir de ahí, tendrán que regularse de forma específica antes de su implantación”, añade.

El dilema de investigar una aguja en un pajar

¿Cómo sirve la videovigilancia inteligente? “Estos sistemas intentan investigar ciertos rasgos de la cara, adaptándose a los músculos y las facciones”, aclara Flórez, que afirma que uno de los problemas primordiales es crear entender al metodo dónde están las individuos y dónde las bicicletas y los coches.

En el caso de una multitud, se busca un conjunto de funciones biométricas: “Cómo anda, como va vestido, su aspecto…”. Al final, su objetivo es hallar una coincidencia respecto a lo que el metodo tiene en su base de datos. En caso de éxito, intenta reconocer al sujeto en otros vídeos.

Whatsapp Image 2018 07 03 At 13 50 10 Una de las pantallas chinas que revelan a peatones que han cometido alguna falta.

Flórez expone que, ante un dilema complicado, si la tecnología no da la solución, “hay que buscarla en la configuración del sistema”. En este caso, “colocando las cámaras en unas escaleras mecánicas en el metro”, donde todo el planeta tiene que suceder mas o menos de frente, lo que ayuda a “procesar mejor” la información.

“Las redes neuronales y el aprendizaje amplio han revolucionado la capacidad de las máquinas para reconocer algo tras visualizar millones de ejemplos”

“El reconocimiento de caras se ha investigado y usado varios años, sin embargo sirve bien cuando el sujeto colabora”, agrega Velastin. Se refiere a ocasiones controladas en las que la imagen se toma de frente, con buena iluminación y un clan pequeño. “Ese tipo de comparaciones menores ya esta resuelto, sin embargo enfocar una cámara a la avenida sin saber dónde mira la gente, iluminación variable y un millón de personas… ahí es un dilema mucho mayor”.

Es la tactica que siguen los controles de los aeropuertos británicos y estadounidenses: “Son sistemas de reconocimiento facial, sin embargo no te dejan suceder tal cual, teneis que estar plantado un rato”. Flórez comenta que, cuando no se quieren fallos, como en estos casos, es imprescindible restringir mucho el sistema, por lo que “hay que mirar a un sitio definido y ponerse en el lugar adecuado”.

Llevar a cabo un reconocimiento con triunfo en la avenida es mucho mas complicado. “No teneis estas restricciones, sin embargo podrias investigar comportamientos extraños”, agrega Flórez. Por ejemplo, si alguien circula en sentido opuesto en una estación de metro o si deja una maleta y se aleja.

Del Gran Hermano al Buen Hermano

Quizá las novedades que provienen de China sean algo exageradas, sin embargo eso no significa que el campo no este evolucionando a pasos agigantados. “Esto empezó en 2011, sin embargo ahora hay un boom y por fin se esta aplicando en videovigilancia, traducción y reconocimiento de textos”, comenta Flórez. “En los últimos años han pasado 2 cosas que han causado una innovacion en la capacidad que tiene una maquina para reconocer algo a partir de haber visto millones de ejemplos anteriores: las redes neuronales y el aprendizaje profundo”, expone Velastin.

“Soy un poco escéptico. Una persona en una multitud es una imagen de 4 píxeles y reconocer eso es imposible”

Esto, sumado a la ingente suma de documentos que proporciona el big data acepta que un computador “aprenda” a reconocer cosas a pesar de que la orientación y la iluminación cambien. “En el último año la capacidad de detección ha ampliado en un 20 %. Se han hecho varios experimentos y la capacidad es cada vez mejor, eso es innegable”, dice Velastin. “Ha variado la forma de trabajar: se intenta de lograr varios documentos de lo que quieras reconocer, lo metes a la red neuronal y esta es apto de estudiar y extraer información que de otro modo no se podría obtener”, agrega Flórez.

Flórez considera que la app de estas tecnologias no tiene por qué abrir las puertas a un futuro distópico: “Yo digo que voy del Big Brother al Good Brother”. Su trabajo consiste en entrenar a cámaras para que puedan reconocer la version de individuos mayores en su hogar y dar asistencia social y sanitaria.

La poca eficacia que tienen las cámaras manejadas por seres individuos (según Flórez, de cada 1000 eventos solo uno se resuelve uno gracias a ellas) puede ser crucial para la aprobación de la videovigilancia artificial. Aun así, Velastin considera que debemos tener cuidado: “Existen varios beneficios, sin embargo además peligros. Hay que analizarlo en terminos científicos y políticos, porque hay cosas que son potenciales técnicamente sin embargo que la comunidad ha determinado no hacer. Aquí pasa lo mismo”.

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La novedad La tecnología esta preparada para el reconocimiento facial en multitudes, ahora toca a la comunidad tener el debate ético y de privacidad fue publicada originalmente en Xataka por Sergio Ferrer .


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