Seguramente, alguna vez en tu vida te han dicho que "tienes cara de... (introducir profesión)." Esto no es más que pura inferencia, extraer unas conclusiones a partir de ciertas premisas. No solo los humanos somos capaces de asignar etiquetas a personas basándonos en nuestro conocimiento o creencias previas, la inteligencia artificial lleva años haciéndolo (o intentando hacerlo).

Un claro ejemplo lo tenemos en los smartphones, que cada vez intentan presumir más de lograr detectar cuándo estamos haciendo una fotografía a un animal, plato de comida, persona, etc, para así asignar ciertos valores predeterminados.

En el contexto de la exposición Training Humans, llevada a cabo por Kate Crawford (investigadora y profesora de IA) y Trevor Paglen (artista e investigador), se ha presentado ImageNet Roulette, un proyecto que se ha diseñado para mostrar lo ridículos que pueden llegar a ser los sistemas de clasificación de personas basados en redes neuronales. Con un conjunto de más de 2.500 etiquetas y una página web en la que cualquiera puede hacer pruebas, las conclusiones que se pueden sacar sobre este tipo de funcionamiento dan que pensar.

ImageNet Roulette muestra lo ridículos que pueden ser los sistemas de clasificación por etiquetas

Want to see how an AI trained on ImageNet will classify you? Try ImageNet Roulette, based on ImageNet's Person classes. It's part of the 'Training Humans' exhibition by @trevorpaglen & me - on the history & politics of training sets. Full project out soonhttps://t.co/XWaVxx8DMC pic.twitter.com/paAywgpEo4— Kate Crawford (@katecrawford) September 16, 2019

ImageNet es, …