Algoritmo, algoritmo, ¿quién es la más guapa del reino?

“Espejo mágico, dime una cosa, ¿quién es en este reino la más hermosa?”, pregunta de vez en cuando la malvada madrastra de Blancanieves. El personaje de ficción parece tomarse muy a pecho la opinión de ese juez sobrenatural. Al menos parece sincero cuando se arriesga a decirle que no es ‘Miss Reino Muy, Muy Lejano“.

Fuera del cuento, todavía no se ha inventado ningún espejo que pueda hacer de juez en un concurso de belleza, pero cualquier bruja narcisista podría intentarlo con la pantalla de un ordenador. Algunos creen que la percepción de la hermosura en una persona es algo totalmente subjetivo, pero ¿qué pasa entonces con la opinión de una máquina?

Si introducimos una fotografía del personaje de Blancanieves en Anaface.com, una web que presume de analizar y valorar la belleza facial de cualquier retrato, la puntuación que obtiene no está nada mal: un 8,18 sobre 10. Según la página, su cara tiene una “gran simetría horizontal” y la relación entre la longitud de la nariz y las orejas es “casi ideal”. Sin embargo, su rostro es “demasiado amplio o demasiado corto” y su nariz, muy ancha para su boca.

La fórmula que usa esta herramienta para determinar tu belleza o la de una madrastra Disney tiene en cuenta, simplemente, la simetría facial. La distancia entre los diferentes atributos de la cara se ha establecido como uno de los patrones que determina parcialmente el atractivo de una persona, pero basarse únicamente en estos datos no es suficiente. Los algoritmos pueden hacer mucho más.

“Un algoritmo puede hacerlo incluso mejor que los humanos”, asegura a HojaDeRouter.com Aditya Khosla, investigador del Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial (CSAIL) del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). Las personas pueden apreciar una sonrisa o un guiño, nos cuenta, pero un programa “puede fijarse en microexpresiones”, detalles ínfimos que también son un reflejo del estado de ánimo, sentimientos o pensamientos de alguien.

“Lo que hacemos para juzgar si una cara nos resulta atractiva es observar ciertas características (tamaño y color de ojos, forma de los labios, etc.) y aplicar nuestro criterio”, explica Ágata Lapedriza, científica en la Universidad de Barcelona y el MIT. Según la experta, una máquina hace lo mismo: “solo necesita extraer los parámetros que pueden darle la información y ajustar el modelo”, una traducción del criterio personal al lenguaje matemático.

En el análisis facial pueden identificarse tanto características geométricas, relacionadas con la situación de ciertos puntos (como en Anaface.com); como de apariencia, “que describen texturas, colores o formas”. Aunque la técnica varíe, la estrategia siempre consiste en extraer estos rasgos y entrenar a una herramienta de clasificación artificial.

Rostros inolvidables

Khosla es uno de los creadores de un método para modificar el grado en que recordamos el rostro de una persona inmortalizado en una fotografía. “No podemos evitar valorar las caras que vemos cada día”, afirma en su estudio. Automáticamente, les asignamos una etiqueta según la interpretación que hacemos, fijándonos en factores como la agresividad que demuestran, la simpatía y, cómo no, su atractivo.   

El científico del MIT y su equipo han desarrollado un algoritmo capaz de modificar una imagen para recibir la mejor de las marcas: la de 'memorable'. Primero, eso sí, tenían que encontrar los rasgos comunes a esos rostros dignos de recordar. Utilizaron para ello la opinión de los humanos a través de la plataforma de ‘crowdsourcing’ Mechanical Turk, propiedad de Amazon. Tenían que visualizar cientos de fotografías y avisar cada vez que una les resultara familiar. Sus juicios sirvieron para elaborar un ‘ranking’ de imágenes, de más a menos notable.

A continuación, la herramienta matemática solo tuvo que analizar los resultados para registrar hasta el rasgo más insignificante que compartían los rostros de las posiciones más altas en la escala. Después, utilizaría esa información para modificar los atributos de cualquier fotografía para que incorporara estas características.

Los expertos no querían cambiar los rasgos de las personas que protagonizaban las imágenes; no valía que se convirtieran en otros. Por eso consideraron también 19 atributos de los sujetos, como la emoción que transmitían y su atractivo, para modificarlos o mantenerlos intactos según el caso. Los trabajadores de Amazon valoraron estos rasgos (con una escala numérica) en los protagonistas de 2.222 imágenes. Cada rostro obtuvo así una puntuación media, posicionándose en un ‘ranking’.

El proceso para que el algoritmo encuentre las características de una cara estéticamente agradable es el mismo que el anterior. “A partir de las fotografías valoradas dentro de un rango de belleza, identifica los patrones que determinan esta condición”, explica Khosla.

Aunque la estética no era la cualidad más influyente en el índice de 'memorabilidad' (un rostro no tiene por qué ser perfecto para que lo recordemos), los investigadores utilizaron el algoritmo para mejorar el aspecto de algunas caras obteniendo los resultados que puedes ver bajo estas líneas.

Quizá no coincidas con el criterio del algoritmo y el rostro colocado a la derecha no te parezca más atractivo que el del medio. Sin embargo, esto no significa que se haya equivocado, ya que su valoración viene dada por puntuaciones medias, como un juicio representativo de todas las personas que participaron en el trabajo. Aunque “tenemos unos ideales de belleza bastante parecidos”, como indica Lapedriza, las opiniones varían bastante.

“Yo puedo decir que alguien es guapo y tú estar en desacuerdo”, dice Khosla. Por eso, porque hay controversia entre personas y nunca existirá un consenso universal. “Es muy difícil determinar cuándo hemos alcanzado el punto en que la opinión de una máquina equivale al de una persona”, señala el científico.

Solo una opinión más

Cuantas más fotografías y más juicios sirvan de base a la herramienta, más precisa será su estimación, pero, según Khosla, un ordenador “nunca será capaz de representar todas las opiniones”. “Puede que exista un límite, y a partir de ahí cualquier punto de vista – incluso el de un algoritmo - divergirá”.

A pesar de esta barrera, “el rostro humano es una de las cosas más fáciles de juzgar para un máquina”, asegura el experto del MIT. Su estructura siempre se repite: “todo el mundo tiene ojos, boca, nariz, dos orejas colocadas de la misma manera”, por lo que los ordenadores detectan las variaciones sin demasiado problema.

Otros científicos piensan de la misma forma, y hace años que existen algoritmos que ponen nota (con más o menos acierto) a la belleza humana. Un equipo de la Universidad de Tel Aviv, en Israel, obtuvo uno basado únicamente en las valoraciones personales de un conjunto de fotografías de caras. Según sus creadores, sus resultados sirvieron para demostrar que “la belleza facial es un concepto universal que una máquina puede aprender”.

Un tiempo después, algunos de estos investigadores crearon otro modelo que ya incluía rasgos de la geometría facial, colores y texturas, además de la puntuación de una muestra de personas. Esta vez, afirmaban que los juicios de la máquina eran similares a los humanos.

Más recientemente, los científicos han comenzado a aplicar el ‘deep learning’ para la creación de algoritmos complejos que “aprendan el concepto de belleza facial” y actúen imitando a la mente humana. Con este método, el programa es capaz de modificar sus propios parámetros a fin de mejorar las predicciones.

Las herramientas creadas por estos investigadores pueden servir para modificar imágenes automáticamente y mejorar la apariencia de los rostros que aparecen en ellas, como han hecho en otro estudio los expertos de la Universidad de Tel Aviv. Ya existen aplicaciones para móviles que realizan esta función, aunque con resultados variables porque los algoritmos “hacen una aproximación muy general”, afirma Khosla. “El método funciona mejor cuando la herramienta solo tiene en cuenta la opinión de una persona”.

Además, “una versión mejorada podría utilizarse en películas”, prevé el investigador. Asegura que actualmente las ‘apps’ de citas como Tinder no utilizan nada parecido (basan la valoración de sus usuarios en el número de contactos y clics que obtienen) pero que “deberían planteárselo en un futuro”. Lo que no sabemos es si las malvadas madrastras del futuro se fiarán de un ordenador antes que de su preciado espejo.

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Las imágenes de este artículo son propiedad, por orden de aparición, de Universidad de Tel Aviv (1, 2) y Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory