Estaba de vacaciones con mi mujer en Panamá. Me alegré mucho, porque es un gran honor. Los ganadores anteriores son algunos de los mejores informáticos que viven hoy en día, así que me siento muy honrado de unirme a ellos.
¿Por qué estudió biometría?
Terminé mi licenciatura en 1969 en India, y luego vine a Estados Unidos y no tenía ningún interés en hacer el doctorado, pero todo el mundo de mi universidad en India iba a Estados Unidos. Así que vine. Cuando terminé el máster, me dije: “Bueno, es más divertido estar en la universidad que buscar trabajo”. Me quedé, y fue entonces cuando me interesé en el reconocimiento de patrones.
¿Por qué ese interés?
Los seres humanos son muy buenos. Tu cerebro aprende a reconocer a los gatos, no importa si son pequeños, grandes, sentados, durmiendo, negros o de varios colores. El objetivo del reconocimiento de patrones, o inteligencia artificial, es esencialmente el mismo: mostrar muchos ejemplos de objetos y reconocerlos.
¿Dónde están los límites?
Tal vez podemos reconocer 1.000, 5.000, o 10.000 personas. Ciertamente reconocemos a toda la gente famosa. Aún así, el número es limitado. Pero si hablamos de toda la población de España, ¿Cómo podemos tener un sistema que reconozca a 50 millones de españoles, sin ningún error, durante un largo periodo de tiempo y también en tiempo real?
¿La huella dactilar?
Si se fija en la punta de su dedo, es más pequeño que el sello de correos. Es de un centímetro por un centímetro. Si tenemos en cuenta todo el cuerpo humano. ¿No es increíble que un patrón en la punta de su dedo permita reconocer a una persona? Y en tiempo real.
Empezó por utilizarlo la policía y acabamos en el móvil.
La diferencia entre el desbloqueo de pago del teléfono móvil o el uso de huellas dactilares en los teléfonos móviles y el uso de huellas dactilares en las aduanas o en la investigación criminal, es que todo el desbloqueo del móvil ocurre en el teléfono. Los datos nunca van a ningún servidor central.
Y son fáciles de usar.
Por eso el uso de la biometría para el desbloqueo móvil y el pago móvil no sólo es conveniente, usted no tiene que recordar nada.
¿Donde está la dificultad?
Cuando compras un nuevo teléfono, te pide que presentes tu cara de diferentes maneras. Esto se almacena en la base de datos. Esa es tu cara de referencia, también conocida como plantilla, Cuando quieres desbloquearlo, sólo tienes que mirarlo. Puede tolerar que estés sonriendo o una cara parcial y funciona. Coincide con la plantilla o imagen de referencia en el móvil y nadie más puede desbloquearlo, a diferencia del número PIN, que requiere exactamente los mismos dígitos.
Pero entre la cara guardada y la actual hay cambios. ¿Cómo es capaz de reconocerme el móvil?
Entre tu selfie actual y la imagen de referencia encuentra una similitud. No son imágenes faciales exactas de la misma persona. Las imágenes son ligeramente diferentes. El valor de similitud simple se define entre cero y uno. Cero significa completamente diferente, y uno significa exactamente la misma imagen. Lo que sucede es que la similitud nunca es cero pero tampoco es nunca uno. Está en algún punto intermedio. Así que tenemos que poner un umbral, un punto de corte.
¿Cuál es ese umbral?
Podemos decir que si el valor de similitud es superior a 0,4, entonces se trata del propietario del teléfono y si el valor de similitud por debajo de 0,4, entonces no.
¿Acabará con las contraseñas?
El problema es que se necesita tiempo para adoptarla. Por ejemplo, las aplicaciones bancarias han sido relativamente lentas para adoptarla en los dispositivos personales y la razón de ello es que en los dispositivos personales como el teléfono móvil, no hay base de datos central de la biometría.
Los humanos seguimos siendo mejores en reconocimiento.
En situaciones no ideales, los humanos pueden tener un poco más de ventaja, pero esa brecha entre el humano y las máquinas se está reduciendo, y ellas pueden hacer el trabajo mucho más rápido. Por ejemplo, cuando los manifestantes atacaron el Congreso de EE.UU., muchas personas fueron identificadas por las máquinas.
¿Cómo resolver el sesgo racial o de sexo?
La mejor manera de reducir el sesgo es tener un sistema muy, muy preciso. Lo principal a entender aquí es que ahora reconocemos que puede haber sesgo demográfico, y que ya lo ha habido. Todas las empresas comerciales están ahora entrenando su algoritmo de reconocimiento utilizando cada vez más datos.
Biometría con IA: “Ahora estamos utilizando toda la imagen de la cara, no sólo los puntos clave”, ¿Cómo se tienen que combinar, IA y biometría?
Ya se han combinado. El reciente éxito y despliegue de la biometría ya implica que estamos utilizando algunas de las técnicas que los humanos han estado utilizando para el reconocimiento y también algunas de las técnicas que se basan en datos. Ahora estamos utilizando toda la imagen de la cara, no sólo los puntos clave y puntos de referencia.
Pero hay también un desafío de seguridad. Nos cuesta distinguir lo que es real.
Hay muchos problemas éticos y de otro tipo. La IA es responsable de las falsificaciones. Hay una interacción entre la IA y la biometría, y es por eso que con este premio creo que el comité fue muy responsable y perspicaz al decir que estas dos cosas están conectadas. El trabajo de los dos investigadores está relacionado y por eso compartimos este premio.
Francesc Bracero entrevista a Anil K. Jain, científico de computación y premio de la Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento.
