¿Qué tan memorable es una fototografía?

Fue bautizado como ‘MemNet'. Este algoritmo, engendrado por investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artifical (CSAIL, por sus siglas en inglés) del MIT puede predecir qué tan memorable –u olvidable– puede ser una imagen, de forma casi tan precisa como los humanos.

‘Es como tener un focus group al instante que te dice qué tan probable es que alguien vaya a recordar un mensaje visual', dijo Aditya Khosla, egresada del CSAIL al portal MIT News. El algoritmo, que puede ser probado gratuitamente desde el portal Memorability.csail.mit.edu elabora un mapa de calor para mostrar cuáles son las partes más memorables de una instantánea.

De hecho, los investigadores planean convertirla en una aplicación capaz de editar fotografías sutilmente, de modo que sean mucho más recordables. Pero, ¿qué hace realmente a una fotografía inolvidable? Aparentemente, lo disparatado y lo contrario a la intuición.

En el portal citado anteriormente aparecen las cinco fotografías más memorables analizadas por el algoritmo. Un hombre viéndose al espejo con una máscara de oso, tres controles remotos sobre el hogar, un letrero de ‘stop' con un ‘go' pintado en espray, un hombre vestido con un traje de sumo y una mano con una tijera en el aire. Lejos de paisajes espectaculares o deportes extremos congelados en el tiempo, las fotos más memorables parecen ser las más cotidianas.

LA PARTITURA DE LA MEMORIA HUMANA

Para este proyecto se hicieron primero pruebas con humanos. A la muestra se le enseñaron cientos de fotos y se les preguntó qué imágenes se les mostraría una segunda vez. Las que fueron escogidas, fueron consideradas memorables.

Lo interesante del proyecto es que sus resultados tienen una aproximación casi exacta a la reacción humana. Según el sitio de la universidad, esto se logró gracias a técnicas conocidas como ‘deep-learning' (aprendizaje profundo), un campo de la inteligencia artificial que utiliza sistemas llamados ‘neural networks' (redes neuronales) para enseñarle a las computadora a examinar cuidadosamente grandes cantidades de datos para encontrar patrones por su propia cuenta.

Esta tecnología no es nada ajena a las tendencias actuales. Son las mismas técnicas que utiliza Siri de Apple, el ‘auto-complete' de Google y el sistema de etiquetado automático de Facebook, y en las que se ha invertido una buena cantidad de dinero, de acuerdo con el portal MIT News .

Un artículo del Washington Post sobre este algoritmo, apunta que las características específicas que el sistema evalúa no son del todo conocidas. ‘Tal y como la naturaleza de la ‘deep-learning'... la columna vertebral de avances como ordenadores que pueden enseñarse a sí mismos a pintar como Pablo Picasso, y los coches que se conducen como seres humanos'.

No obstante, el talón de Aquiles del algoritmo podrían ser las fotos históricas, según el medio estadounidense. Al subir la foto conocida como ‘Tank Man' a la web de ‘MemNet', fue clasificada como ‘baja' en el nivel de memorabilidad. Lo mismo sucedió con fotos como la izada de bandera en Iwo Jima y la de George Washington cruzando el Río Delaware. Ante esto, Khosla dijo que hay ‘mucho significado' detrás de imágenes históricas de este calibre. No necesariamente deben ser altamente memorables.

De cualquier forma, una parte del equipo del MIT publicó hace dos semanas en el International Conference on Computer Vision celebrado en Chile, alrededor de 60 mil imágenes con información detallada sobre sus cualidades como popularidad e impacto emocional. Es hasta el momento el conjunto de datos sobre ‘memorabilidad e imagen' más grande del mundo, llamado LaMem. El documento fue coescrito por los egresados de la CSAIL, Aditya Khosla, Akhil Raju, el docente Antonio Torralba y la investigadora científica principal, Aude Oliva, a la cabeza del proyecto.

El escenario posible donde se puede aplicar un algoritmo que reconoce qué tan memorable es una foto va desde un perfeccionamiento del contenido visual en publicidad, y publicaciones en redes sociales, hasta el desarrollo de recursos para la enseñanza mucho más efectivos que los tradicionales. O incluso la creación de un propio ‘asistente saludable' que ayude al usuario a recordar cosas en su diario vivir, detalla el MIT News .

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60MIL

IMÁGENES

Fueron publicadas por el equipo del MIT, con información detallada sobre sus cualidades como popularidad e impacto emocional. El ‘stock' más grande de este tipo en el mundo.