Descubren qué hace especiales a las personas que nunca olvidan una cara: “El superpoder está en sus ojos”

Un camarero que reconoce a un cliente años después de servirle, un profesor que recuerda a cada alumno después de décadas, un aficionado al cine que reconoce a los extras en todas las películas. El poder de los superreconocedores de caras es tan extraordinario que la Policía Metropolitana de Londres reclutó a un grupo de ellos para formar un cuerpo especial de investigación y los neurocientíficos llevan años tratando de encontrar su secreto. 

En el año 2009, un equipo descubrió el fenómeno casualmente y los describió como personas “capaces de reconocer a alguien que estaba comprando a su lado hace dos meses, incluso si no hablaron entre ellos”. Ahora, un equipo liderado por James Dunn, de la Universidad de Nueva Gales del Sur (UNSW Sydney), asegura haber encontrado la clave gracias a una combinación de técnicas de seguimiento ocular (eye-tracking) y el uso de modelos de inteligencia artificial (IA) entrenados para el reconocimiento facial. 

Para el trabajo, publicado en la revista Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, Dunn y sus compañeros utilizaron datos de seguimiento ocular de 37 superreconocedores y 68 reconocedores típicos. “Pudimos ver los rostros a través de sus ojos, casi literalmente”, explica Dunn a elDiario.es. “Reconstruimos lo que los superreconocedores veían realmente al mirar un rostro y luego utilizamos un sistema de reconocimiento facial con IA para medir la utilidad de esa información en la identificación de personas”.

Saber dónde mirar

Lo que han visto los investigadores es que las personas con una capacidad de reconocimiento excepcional no solo observan más partes del rostro, sino que se fijan en las partes correctas. Incluso con la misma cantidad de información visual, la que recopilaban contenía más pistas que permitían identificar de forma única a una persona. “En otras palabras, sus ojos se dirigen de forma natural a las zonas del rostro más útiles para diferenciar a las personas”, resume Dunn. “Esto demuestra que su superioridad reside no solo en la cantidad de lo que ven, sino en la calidad de la información que captan”.

En una investigación anterior, el mismo equipo ya había comprobado que los superreconocedores exploran los rostros a partir de fragmentos y que su modo de mirar se parece más a armar un rompecabezas que a tomar una foto. “Pero eso solo nos indicaba dónde miraban, no por qué eso era importante”, explica el experto. Al combinar datos de seguimiento ocular humano con modelos de IA entrenados para el reconocimiento facial, pudieron comprobar la utilidad de la información visual específica que captan los superreconocedores. “Sus ojos saben dónde mirar, encuentran las pistas que hacen único a cada rostro, lo que les permite reconocer a las personas con mayor precisión que la mayoría de nosotros”, revela Dunn.

Los resultados también mostraron que, en todos los niveles de visibilidad, el rendimiento del sistema de IA fue mayor cuando se basó en información retinal de superreconocedores. “Nuestra investigación no solo nos ayuda a comprender las habilidades humanas excepcionales, sino que también tiene aplicaciones potenciales para mejorar la tecnología”, dice Dunn. “Los sistemas de IA no ven de la misma manera que los humanos. Esto puede servir de base para el diseño de sistemas de IA que imiten mejor las estrategias humanas, centrándose en las áreas significativas del rostro en lugar de tratar todos los píxeles por igual”.

Observadores de élite

Este equipo de investigadores de la UNSW Sydney lleva años indagando sobre el fenómeno y para ello ha desarrollado una prueba gratuita para ayudar a identificar a las personas con este superpoder (disponible en: UNSW Face Test). “La prueba se creó como una herramienta gratuita en línea para ayudar a identificar a personas con una gran capacidad de reconocimiento facial en la población general”, relata Dunn. “La han realizado cientos de miles de personas en todo el mundo”.

 Lo que han aprendido de estos resultados es que la capacidad de reconocimiento facial varía ampliamente. La mayor parte de las personas obtienen resultados promedio, pero una proporción muy pequeña, probablemente menos del 2% de la población, alcanza el nivel de superreconocedores. “La mayoría de nosotros reconocemos muy bien las caras conocidas, las de nuestros amigos, familiares o compañeros de trabajo, incluso en fotos de mala calidad o con solo verlas de pasada. Pero a la mayoría nos cuesta reconocer caras desconocidas”, explica el experto. 

Asimismo, cuando conocemos a alguien nuevo o vemos a un desconocido con otra iluminación o desde otro ángulo, a menudo nos cuesta darnos cuenta de que es la misma persona. Las personas con una capacidad de reconocimiento facial excepcional también destacan con rostros familiares, pero su desempeño general es muy superior. Lo que las distingue es que perciben los rostros desconocidos como familiares mucho antes, aprendiendo a reconocerlos de forma más rápida y eficiente que la persona promedio.

“Nuestros hallazgos demuestran que el reconocimiento facial es una forma de pericia perceptiva: una habilidad altamente refinada que varía enormemente entre individuos”, concluye Dunn. “Al igual que los atletas o músicos de élite desarrollan un control y una precisión notables en sus respectivos campos, las personas con una capacidad de reconocimiento excepcional parecen tener una habilidad naturalmente optimizada para extraer información significativa de los rostros”. 

Coreografías de la mirada

El neurocientífico Mariano Sigman cree que este trabajo es muy interesante y se complementa con ideas anteriores sobre la percepción visual. “En otros campos, como las técnicas de lectura rápida, se ha demostrado que uno puede entrenar para mirar de manera distinta, bastante deliberada y más efectiva”, señala.

Sigman y el artista Mariano Sardón llevan años estudiando y tratando de plasmar en distintos formatos cómo registran nuestros ojos la realidad y cómo produce lo que ellos llaman la “coreografía de la mirada”. En los registros mediante seguimiento ocular de cientos de individuos de las mismas imágenes hay zonas de intersección, donde transitan con más frecuencias los ojos del observador. “Estos mapas de saliencia predicen dónde vas a mirar en una cara, si hay un lunar, por ejemplo, o si hay un arito o un lugar donde el pelo cambia de color”, asegura el experto. “Son cosas que universalmente atraen la atención y la mirada”. 

Lo que ven Dunn y su equipo respecto a los superrreconocedores tiene especial interés para Sigman en este sentido. “Si bien todo el mundo tiene algo parecido, luego hay cierta idiosincrasia y una forma un poco más geométrica de mirar”, comenta. “Lo que este trabajo agrega, como idea, es que hay gente que tiene estrategias que son más efectivas que otras y que eso tiene que ver con su capacidad para mirar caras de una forma concreta, aunque no sabemos dónde lo aprendieron”.

Explicaciones alternativas

Luis Martínez Otero, investigador del Instituto de Neurociencias de Alicante (CSIC-UMH), destaca el valor del artículo por su método novedoso y el uso de redes neuronales profundas entrenadas. “Esto es muy potente, porque las investigaciones previas sobre reconocimiento facial o de otros objetos, utilizando el seguimiento de los movimientos oculares, carecían de medidas rigurosas del valor diagnóstico de las regiones observadas”, explica a elDiario.es. 

Lo más interesante, para el experto, es que los autores del estudio aseguran que las excepcionales habilidades de reconocimiento facial de los superreconocedores surgen ya desde el principio del procesamiento visual. Y esto va en contra de las teorías prevalentes que ubican las diferencias individuales principalmente en mecanismos representacionales de alto nivel en el cerebro, es decir, en el área visual y en fases posteriores al proceso de percepción ocular. 

“Según esto, los superreconocedores no solo captan más información, sino que captan información de mejor calidad” resume Martínez Otero. “Pero el estudio también tiene importantes limitaciones”. Por un lado, el uso de redes neuronales profundas simplifica excesivamente la visión humana. Además, la capacidad de reconocimiento y precisión visual podría igualmente deberse a que los sujetos poseen modelos internos y representaciones predictivas de alto nivel más eficaces, como una mejor memoria de trabajo para los rasgos visuales. “De ser así —concluye—, las diferencias observadas podrían ser solo una consecuencia, y no la causa, de la capacidad que los autores están registrando”.