Un pequeño entretenimiento salido de los laboratorios de laboratorio de Aprendizaje automático (Machine Learning, ML) de Microsoft ha tomado las redes al asalto por su viralidad. Se llama How-Old.net y básicamente consiste en una página web en la que el usuario sube una foto con personas y «la máquina» adivina su edad.

El experimento nació como un ejemplo rápido para la conferencia de desarrolladores de Microsoft, sin muchas pretensiones. Básicamente utiliza un sistema de detección visual de rostros sobre la plataforma en la nube Azure para predecir la edad de las personas que aparecen en la imagen. El sistema no guarda las fotos; simplemente realiza el cálculo y muestra el resultado con unos iconos (hombre o mujer) y la edad aparente, calculada en años.

Este tipo de sistemas suele recibir un «entrenamiento previo» en el que se le hacen calcular los datos de imágenes conocidas y ajustar las respuestas a los valores que se saben correctos, hasta encontrar con un modelo que aproxima los cálculos de la mejor forma posible – de hecho durante su uso real puede continuar ajustando sus predicciones en función de lo que va «aprendiendo».

How-Old parece ser especialmente eficiente en el cálculo de la edad –aunque a veces más que eficiente es simplemente divertido– si bien para los casos extremos de bebés o personas muy ancianas los números pueden ser menos precisos. Otro tanto le sucede al género. Para el rostro se basa en un montón de información y algunos trucos mágicos, procedentes del llamado Proyecto Oxford de Microsoft. Los mejores resultados se consiguen, naturalmente, cuando se utilizan fotos con cierto contraste entre las caras y el fondo, tomadas frontalmente, sin gafas, etcétera.

Proyecto Oxford

La forma en que funciona la detección utiliza hasta 27 puntos claves (landmarks) en los rostros para realizar cálculos con las distancias que los separan: las pupilas, cejas, la punta de la nariz, labios, etcétera. El software primero separa los diferentes rostros y realiza los cálculos para cada uno de ellos respecto al género y edad; este tipo de software es el mismo que se utiliza para localizar «rostros similares» o incluso autorizar personas con el rostro, como si fuera una «contraseña».

Otra parte interesante de la demostración, que no se ve públicamente pero también está ahí, es la forma en que con relativa facilidad y rapidez los creadores de aplicaciones de este tipo pueden montar un dashboard o panel de control en el que ver los resultados en tiempo real, con información sobre la procedencia de las visitas a la web, cuántas fotos se están subiendo, el tipo que tardan en procesarse, etcétera. Además de eso, el hecho de que todo corra sobre la nube y sea escalable hace que funcione «suavemente» y sin atascos, por mucha que sea la gente que está subiendo fotos para divertirse calculando su edad aparente, la de los amigos o la de los famosos.

{Foto: Happy Family (CC) David Amsler @ Flickr}

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