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En las últimas Navidades, en casa del diseñador experto en inteligencia artificial Tom-Lucas Säger en Hamburgo (Alemania) vivieron un suceso excepcional. Trece años antes, su hermana, que cumplía en esos días 26, había lanzado desde un ferry al mar un mensaje con su dirección dentro de una botella. Ahora, en casa de sus padres, había una carta esperándola: “Te deseo con todo el amor del mundo un maravilloso cumpleaños y una feliz Navidad”. El mensaje en la botella había obtenido respuesta más de una década después. Y recordó a Säger otro caso del que había visto un vídeo en YouTube de febrero 2020 titulado “¿Puedes encontrar a este hombre?”
“Este hombre” había aparecido en una tarjeta de un juego de realidad alternativa llamado Perplex City creado en 2005 por una compañía londinense. Las tarjetas, que se vendían en paquetes de seis daban pistas que permitían progresar hasta resolver el juego, premiado con 100.000 libras (en la actualidad, 116.000 euros). Gracias a una caja enterrada en un bosque cerca de Leicester, en el centro de Inglaterra, Perplex City se resolvió y terminó en 2007.
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Pero los fans del juego, algunos muy amantes de las pistas sin resolver, quedaron intrigados por la última de las 256 tarjetas: era la foto de un joven japonés sobre un fondo de edificios, aparentemente en Centroeuropa, con un solo mensaje, “encontradme”. Las tarjetas estaban ordenadas por colores, de roja (fácil) a plata (difícil). Esta era color plata. Según una pista extra que salía en la web, el nombre del joven era Satoshi, pero no tenía nada que ver con el creador anónimo de Bitcoin, aunque la coincidencia pudo haber aumentado la leyenda.
A principios de 2020 la historia apareció en un canal de YouTube sobre misterios y fue visto más de 1,3 millones de veces. Entonces se relanzaron comunidades en la plataforma de mensajería Discord y en la red social Reddit. Pero nadie dio con él hasta que Säger, inspirado por el mensaje de la botella devuelto a su hermana, recordó el vídeo y se sentó al ordenador.
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Subió la tarjeta de Satoshi al buscador y la tercera imagen que le devolvió fue la un grupo de japoneses en una fiesta de compañeros de trabajo. Uno de ellos tenía una jarra de cerveza en la mano. Si era Satoshi, se notaba que habían pasado los años. Säger puso la foto en el Reddit de la comunidad. En un rato, Hall encontró otras imágenes de Satoshi y el nombre de su empresa. Escribió un correo en inglés y en japonés a Satoshi. Era él. “Sí, soy yo. Guau, había olvidado este juego de cartas completamente y nunca imaginé que alguien estaría aún buscándome”, escribió en el correo de respuesta. Satoshi recordó que debía dar un mensaje importante si algún participante se lo solicitaba, pero había olvidado cuál era. Los creadores del juego le habían contactado a través de una empresa que colaboraba con ellos en Los Ángeles y que le conocían de la ciudad de Nagano.
Esto no acaba aquí
La moraleja de esta historia no está en el esfuerzo de Hall o la perspicacia de Säger. Está en el enorme potencial del reconocimiento facial. “No sé por qué nunca había probado PimEyes o algo similar antes. Imagino que la gente probó la búsqueda de imágenes de Google y abandonó, porque por lo que sé Google solo analiza los píxeles de una imagen y no los rasgos de una cara, así que no daba buenos resultados”, explica Säger.
Esa es de hecho la gran diferencia. En enero de 2020 el New York Times sacó un largo reportaje sobre una empresa llamada Clearview AI, “la compañía que puede acabar con la privacidad tal y como la conocemos”, decían en el titular. Habían capturado millones de caras de la web y usaban un potente software de reconocimiento facial para encontrar a personas.
El Times denunciaba su uso por parte de cuerpos de policía o millonarios capaces de pagar sus tarifas y jugar a adivinar quién era el chico que salía con sus hijas solo a partir de una foto. Este redactor hizo incluso una petición de fotos a Clearview y tras varios meses de espera llegaron las imágenes de respuesta, con un increíble nivel de acierto.
Ahora PimEyes hace exactamente lo mismo en abierto y rastreando la red, sin capturar las imágenes primero. Incluso mejor. En menos de un segundo este periodista ha recordado cómo era hace 15 años en 42 imágenes repartidas en la web y en olvidados vídeos en la televisión catalana. Solo había un error entre todas las imágenes.
Para comparar el éxito, la misma foto de este periodista en Google Imágenes da estos resultados, con cero aciertos.
Algo similar ocurre con Yandex Imágenes, el buscador ruso, que a veces es elogiado como más fino que Google. Nada, ningún acierto. Así explica PimEyes la diferencia: “En nuestros resultados mostramos no solo imágenes similares a las que has subido al buscador sino fotos en las que apareces con otro fondo, con otra gente o incluso con un corte de pelo distinto. Esta mejora es posible gracias a nuestro buscador centrado en la cara, no en la imagen completa”, explican en su web. Es un buscador explícito de caras.
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No solo identifica a la misma persona en imágenes muy distintas, también en fotos sacadas con muchos años de diferencia. La sorpresa más extraordinaria del caso de Satoshi es la capacidad del programa de detectar cómo ha evolucionado el rostro de alguien en 15 años o más. Como se ve en las imágenes, no se parece tanto a la foto original. Sin embargo, es él.
PimEyes ofrece sus servicios en abierto en la web, aunque sucesivas búsquedas o más detalles requieran una suscripción. La empresa vende sus servicios como un avance para la privacidad: ponte una alerta siempre que alguien suba tu foto a la web y pídele que la retire. Es un argumento endeble cuando pueden hacer lo mismo cualquier cuerpo de policía, examante o enemigo.
