La mirada de las máquinas

A la tierra que fueres haz lo que vieres" dice el refrán. Si un sistema digital de seguridad debe actuar reconociendo patrones en un escenario, ¿cómo sabrá lo que es normal de lo que no lo es? El reto de lo que se ha llamado "software behaviométrico" estriba en dar esta facultad a la computadora, ya sea que lo que se observe sea a personas, animales u objetos. Uno de los métodos más efectivos para lograr esto es desde luego la observación y estudio de aquello que se planea supervisar. En pocas palabras una computadora debe saber lo suficiente de nosotros mismos como para poder cuidarnos.

El estudio del comportamiento humano en ambientes controlados siempre ha sido motivo tanto de interés científico como de abyecta trivialización. En nuestros días existe un programa de televisión llamado "Big Brother", sintonizado por millones de personas en todo el país, y que entre sus excusas para existir resalta su intención de servir como una suerte de estudio social. Tal "estudio" resulta frívolo entre otras cosas porque la gran mayoría de los elementos de comportamiento implicados resultan irrelevantes para la comprensión seria de las acciones humanas. ¿Dónde puede uno consultar, en todo caso, las conclusiones del referido estudio? En el reporte de ratings, quizá.

El aprendizaje de la computadora

El cerebro resulta ser sin duda una exquisita pieza para el proceso de información, descalificando lo que es irrelevante, enfocándose al tema de interés momentáneo (así no merezca más que un segundo), e incluso estudiando un gran número de patrones sucediéndose a un mismo tiempo. Para una computadora esto representa un verdadero problema. Si aprende de su entorno deberá diferenciar lo esencial de un cierto comportamiento, para, de una manera simple, brindar suficiente información estadística. A través de ella el cerebro de la computadora forma sus propias categorías llegando a una correcta toma de acciones y decisiones. Desde luego hablamos de un proceso de filtrado.

Diferenciar un objeto por encima del fondo en que se encuentra parado es algo que los humanos aprendemos a hacer durante los primeros años de nuestra vida mediante observación y experimentación. Dado que las computadoras carecen de semejante ventaja, hay otras cosas que pueden ofrecerse entre tanto. Elementos como la hora, el día, la dirección de movimiento y tamaño del objeto que se detecta conforman los fundamentales. Como escribe Erik Sherman en Technology Review, en un control de credenciales el movimiento hacia el frente puede ser normal, mientras que lo contrario no. Ver un camión entrando a la bodega puede ser elemento de alarma o de cotidianidad dependiendo del día y la hora.

Contrariedad para la computadora

La supervisión de una casa es un trabajo sorprendentemente arduo. Sensores infrarrojos detectan si alguien abre su cajón de medicinas, va a la cocina o visita en baño. La computadora compara esta información con un banco de datos preestablecido y genera un cálculo estadístico con base en algoritmos para saber el grado de "normalidad" en la actividad doméstica. Esto es especialmente engañoso cuando se recuerda la interminable mudanza de hábitos humanos, contrariedad que la computadora debe considerar (personalmente, recuerdo cuando de adolescente olvidaba las llaves y tenía que brincar una barda para llegar a mi cuarto). Aunque un uso extensivo de esta tecnología se observa todavía como algo remoto, sin duda sus primeras aplicaciones tendrán que ver con individuos sufriendo de algún mal crónico como diabetes, problemas cardiacos, o bien la supervisión de niños y ancianos. Sea como fuere la solución depende de nuestra habilidad para observarnos a nosotros mismos y decir a una computadora porqué hacemos lo que hacemos. Tal vez entonces también seamos capaces de explicarlo a nosotros mismos.