Algunos científicos del siglo XIX creían que era posible identificar criminales a partir de sus rasgos faciales, aunque sus teorías fueron desacreditadas por la comunidad científica internacional.
Ahora el tema vuelve a la mesa, ya que una nueva tecnología de inteligencia artificial está encontrando algunos factores comunes al analizar miles y miles de fotos de fichas de criminales, lo que podría abrir una nueva y polémica rama científica.
Los responsables por el estudio son Xiaolin Wu y Xi Zhang, de la Universidad Jiao Tong, de Shanghai, quienes han construido una red neuronal que nos dice si alguien es un criminal con solo mirarle a la cara.
Comentan en TNW que usaron una serie de algoritmos capaces de analizar rasgos de criminales y de no criminales, alimentando con casi 2.000 fotos de hombres sin pelo facial entre las edades de 18 y 56. Entre el grupo de fotos sólo la mitad tenían ficha en la policía, siendo esa la base de información utilizada para el entrenamiento del robot.
Una vez entrenado el sistema, la red neuronal pudo distinguir a los criminales de los no criminales con una precisión del 89,5%. El 10% de las fotos se usaron para las pruebas, de forma que analizando el 90% el ordenador fue capaz de decir si entre el 10% restante había algún criminal.
Según un análisis del MIT Technology, existen tres rasgos faciales que definen esta red neural para hacer sus clasificaciones: La curvatura del labio superior, que en promedio es un 23 por ciento mayor para los delincuentes que para los no criminales, la distancia entre las esquinas internas de los ojos, que es un 6 por ciento más corta y el ángulo entre dos líneas trazadas desde la punta de la nariz hasta las esquinas de la boca, que es 20 por ciento más pequeña.
Por supuesto, es pronto para llegar a conclusiones, ya que habría que probar con varias fotos, no solo con las que aparecen en fichas criminales, y hacerlo con una mayor base de datos de contenido, pero aún así, son resultados de lo más interesantes.