RECONOCIMIENTO FACIAL
DE PERSONAS TRANSGENERO
Una computadora que analiza mediante inteligencia artificial los datos que recibe mediante periféricos de entrada está en condiciones de computar y suministrar una salida que depende de dos cosas: los datos de entrada y el algoritmo de computación.
Y depende de ambas cosas al mismo tiempo.
Por ejemplo: si recibe los datos personales de los clientes de un comercio, puede suministrar un listado de clientes ordenado por tal atributo y clasificado por cual otro atributo. Pero no podrá darte un informe de lo que te debe cada uno. Porque para ello necesitaría también los datos comerciales de los clientes, o sea, las facturas expedidas por el comercio, y los pagos efectuados por dichos clientes a favor de la caja o el banco del comercio.
Otro ejemplo: si no memorizas las compras y solo registras las ventas, es imposible que el ordenador te lleve la gestión de existencias y que pueda generar pedidos automáticos por bajo stock.
Resumiendo, como decía Johnny 5 en la película Cortocircuito: Más datos, necesito datos, más datos... https://www.youtube.com/watch?v=HD2VJm8FP_o
El reconocedor facial que reciba imágenes de rostros solo podrá analizar las imágenes que recibe. Sea cual sea el algoritmo, solo podrá deducir de ellas como mucho lo que podría inferir un humano, basándose en conjeturas, estadísticas, etc... pero siempre con una cierta probabilidad de equivocarse en su apreciación, o sea, con una probabilidad de acertar en el cómputo.
Como cualquier ser humano, el ordenador podrá decir "por lo que veo, esta imagen corresponde a la cara de una persona de sexo femenino". Podrá añadir "con una probabilidad de acierto del 78%" Pero es evidente que no sabrá decir con seguridad cuál es su sexo.
Más datos, más datos: Si recibe, además, fotos de sus partes nobles, y las identifica con una vagina, podrá decir "Estas imágenes corresponden a una persona de sexo femenino con una probabilidad de acierto del 98%". Exactamente como lo haría un humano.
Más datos, más datos: Si recibe, además, las respuestas a un cuestionario dadas por el sujeto analizado mientras tiene implantados los electrodos de la máquina de la verdad, como "¿cuántas horas al día se siente vd mujer? 24; Señale de todas estas fotos cuáles le resultan más atractivas sexualmente: ... Señala todas las fotos de hombres; De todos estos roles, señale aquellos que más se identifican con su personalidad: sumisión, agresividad, ...: sumisión", podrá decir "y por lo que responde vd, su afinidad sexual es femenina con una probabilidad de acierto del 99%".
Más datos, más datos: Quizá alguna vez en el futuro recibirá más datos como olores, tacto, temperatura radiada, velocidad de movimientos, enfin, todo lo que a los humanos nos hace enamorarnos de un flechazo. Solo así la probabilidad de acierto será del 100%, o al menos del 100% tal y como la consideramos los humanos.
Más datos, más datos: Para determinar el género, al ser éste una característica mental y subjetiva del individuo, no se puede hacer únicamente a partir del análisis de imágenes, sonidos, etc... Solo puede computarse completamente a partir de un cuestionario. El cuestionario y el algoritmo correcto lo tendrán que determinar analistas-programadores del colectivo LGTBs (lesbianas, gays, transexuales, bisexuales, intersexuales, queers, ... esta lista es imprecisa y es posible que crezca con el tiempo), para computar una salida L, o una salida G, ..., siempre con una determinada probabilidad de acierto. Por ej a partir de una foto de una entrepierna con un pene amputado no se puede inferir que el individuo sea transexual: hay además que preguntarle si lo és o no. De igual modo de un individuo de aspecto varonil con voz muy aguda se dice que "tiene voz de mujer" pero no se concluye que sea mujer, o del género G. Idem para aspecto de fémina con voz grave se dice que "tiene voz de hombre" pero no se concluye que sea un hombre, o del género L. Habrá que preguntarles en cada caso. De ahí que lo determinante sea las respuestas a un cuestionario.
Lo siento, ya sabemos que una imagen vale más que mil palabras, pero una imagen de un individuo no puede sustituir a un párrafo de mil palabras que exprese un sentimiento del individuo. La información no verbal es porcentualmente más volumétrica que la verbal en la comunicación humana, pero el gran volumen no verbal no sustituye al verbal, solo lo complementa. Si fuese de otra forma, nos entenderíamos sin pronunciar ni una palabra.
P.D. He intentado ser lo más preciso posible en esta exposición, como siempre hago. Pido disculpas si en algo he podido ofender a alguien. Esa nunca es mi intención. Gracias a quienes me anteceden y a quienes me suceden en la publicación de sus comentarios, en la búsqueda de la verdad y en la expresión formal y didáctica de la verdad.
(
basado en la lectura del foro a partir de https://www.xataka.com/inteligencia-artificial/polemica-torno-al-reconocimiento-facial-personas-transgenero-asi-afectan-guerras-culturales-al-debate-ia?utm_source=NEWSLETTER<AND>utm_medium=DAILYNEWSLETTER<AND>utm_content=POST<AND>utm_campaign=01_Mar_2019+Magnet<AND>utm_term=CLICK+ON+TITLE
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Y depende de ambas cosas al mismo tiempo.
Por ejemplo: si recibe los datos personales de los clientes de un comercio, puede suministrar un listado de clientes ordenado por tal atributo y clasificado por cual otro atributo. Pero no podrá darte un informe de lo que te debe cada uno. Porque para ello necesitaría también los datos comerciales de los clientes, o sea, las facturas expedidas por el comercio, y los pagos efectuados por dichos clientes a favor de la caja o el banco del comercio.
Otro ejemplo: si no memorizas las compras y solo registras las ventas, es imposible que el ordenador te lleve la gestión de existencias y que pueda generar pedidos automáticos por bajo stock.
Resumiendo, como decía Johnny 5 en la película Cortocircuito: Más datos, necesito datos, más datos... https://www.youtube.com/watch?v=HD2VJm8FP_o
El reconocedor facial que reciba imágenes de rostros solo podrá analizar las imágenes que recibe. Sea cual sea el algoritmo, solo podrá deducir de ellas como mucho lo que podría inferir un humano, basándose en conjeturas, estadísticas, etc... pero siempre con una cierta probabilidad de equivocarse en su apreciación, o sea, con una probabilidad de acertar en el cómputo.
Como cualquier ser humano, el ordenador podrá decir "por lo que veo, esta imagen corresponde a la cara de una persona de sexo femenino". Podrá añadir "con una probabilidad de acierto del 78%" Pero es evidente que no sabrá decir con seguridad cuál es su sexo.
Más datos, más datos: Si recibe, además, fotos de sus partes nobles, y las identifica con una vagina, podrá decir "Estas imágenes corresponden a una persona de sexo femenino con una probabilidad de acierto del 98%". Exactamente como lo haría un humano.
Más datos, más datos: Si recibe, además, las respuestas a un cuestionario dadas por el sujeto analizado mientras tiene implantados los electrodos de la máquina de la verdad, como "¿cuántas horas al día se siente vd mujer? 24; Señale de todas estas fotos cuáles le resultan más atractivas sexualmente: ... Señala todas las fotos de hombres; De todos estos roles, señale aquellos que más se identifican con su personalidad: sumisión, agresividad, ...: sumisión", podrá decir "y por lo que responde vd, su afinidad sexual es femenina con una probabilidad de acierto del 99%".
Más datos, más datos: Quizá alguna vez en el futuro recibirá más datos como olores, tacto, temperatura radiada, velocidad de movimientos, enfin, todo lo que a los humanos nos hace enamorarnos de un flechazo. Solo así la probabilidad de acierto será del 100%, o al menos del 100% tal y como la consideramos los humanos.
Más datos, más datos: Para determinar el género, al ser éste una característica mental y subjetiva del individuo, no se puede hacer únicamente a partir del análisis de imágenes, sonidos, etc... Solo puede computarse completamente a partir de un cuestionario. El cuestionario y el algoritmo correcto lo tendrán que determinar analistas-programadores del colectivo LGTBs (lesbianas, gays, transexuales, bisexuales, intersexuales, queers, ... esta lista es imprecisa y es posible que crezca con el tiempo), para computar una salida L, o una salida G, ..., siempre con una determinada probabilidad de acierto. Por ej a partir de una foto de una entrepierna con un pene amputado no se puede inferir que el individuo sea transexual: hay además que preguntarle si lo és o no. De igual modo de un individuo de aspecto varonil con voz muy aguda se dice que "tiene voz de mujer" pero no se concluye que sea mujer, o del género G. Idem para aspecto de fémina con voz grave se dice que "tiene voz de hombre" pero no se concluye que sea un hombre, o del género L. Habrá que preguntarles en cada caso. De ahí que lo determinante sea las respuestas a un cuestionario.
Lo siento, ya sabemos que una imagen vale más que mil palabras, pero una imagen de un individuo no puede sustituir a un párrafo de mil palabras que exprese un sentimiento del individuo. La información no verbal es porcentualmente más volumétrica que la verbal en la comunicación humana, pero el gran volumen no verbal no sustituye al verbal, solo lo complementa. Si fuese de otra forma, nos entenderíamos sin pronunciar ni una palabra.
P.D. He intentado ser lo más preciso posible en esta exposición, como siempre hago. Pido disculpas si en algo he podido ofender a alguien. Esa nunca es mi intención. Gracias a quienes me anteceden y a quienes me suceden en la publicación de sus comentarios, en la búsqueda de la verdad y en la expresión formal y didáctica de la verdad.
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basado en la lectura del foro a partir de https://www.xataka.com/inteligencia-artificial/polemica-torno-al-reconocimiento-facial-personas-transgenero-asi-afectan-guerras-culturales-al-debate-ia?utm_source=NEWSLETTER<AND>utm_medium=DAILYNEWSLETTER<AND>utm_content=POST<AND>utm_campaign=01_Mar_2019+Magnet<AND>utm_term=CLICK+ON+TITLE
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