En una estación de tren llena de gente, alguien levanta la vista un instante y reconoce a un compañero de la escuela, aunque tenga más arrugas y otro corte de pelo. No es magia ni memoria fotográfica: es una forma distinta de mirar. La Agencia de Noticias Científicas de la Universidad Nacional de Quilmes accedió a un estudio publicado en la revista científica Proceedings of the Royal Society B, realizado por investigadores de la Universidad de Nueva Gales del Sur (UNSW) y la Universidad de Wollongong, en Australia. Ese equipo de psicólogos analizó con precisión el llamado “instante cero”, es decir, la primera mirada a un rostro, y mostró que ahí se juega gran parte de la ventaja de un grupo muy particular de personas: los super-recognizers.
¿Quiénes son los super-recognizers? Los super-recognizers son personas con una capacidad fuera de lo común para reconocer caras. Pueden identificar a alguien al que vieron una sola vez, muchos años atrás, o reconocer un rostro en fotos sacadas con mala luz, desde ángulos raros o en las que solo se ve una parte de la cara.
La clave no está solo en la memoria. En estas personas, la ventaja aparece muy temprano, casi desde el primer parpadeo. Cuando miran una cara, sus ojos no se mueven al azar. Van directo a las zonas que más ayudan a diferenciar a una persona de otra, las que llevan más “información de identidad”. Esa forma de mirar les da, desde el inicio, una especie de ventaja informativa que el resto no tiene.
En varios países, personas con este tipo de capacidad colaboran con fuerzas de seguridad o controles de fronteras, porque pueden reconocer caras que para la mayoría pasan desapercibidas. El estudio australiano buscó entender, con herramientas objetivas, qué hacen distinto con la mirada y cómo se puede medir esa diferencia.
Qué se hizo en el experimento
Para investigar el fenómeno, los autores trabajaron con 37 super-recognizers y 68 personas con desempeño típico en reconocimiento de rostros. Mientras los participantes aprendían caras nuevas, el equipo registró sus ojos con una tecnología llamada eye-tracking, que permite saber con mucha precisión dónde y cuándo se fija la vista.
Con esos datos, los investigadores reconstruyeron, milisegundo a milisegundo, la “imagen retiniana” de cada mirada: una representación de lo que realmente llega a la retina cuando alguien fija los ojos en un punto. En esa imagen, el centro se ve más nítido y los bordes aparecen más borrosos, tal como ocurre en la visión humana de todos los días.
El paso siguiente fue usar esas pequeñas “ventanas visuales” como entrada para nueve redes neuronales de reconocimiento facial. A esas inteligencias artificiales se les pidió una tarea sencilla pero exigente: decidir si dos fotos eran de la misma persona o de personas distintas, basándose solo en la información contenida en esas imágenes retinianas.
Como resultado, las IA acertaron más cuando trabajaron con las imágenes que correspondían a lo que habían mirado los super-recognizers. Y esta ventaja se mantuvo incluso cuando se igualó la cantidad de información disponible entre grupos. En otras palabras, no se trató de mirar más tiempo, sino de mirar mejor. La diferencia estuvo en qué partes del rostro se miraron primero. El aporte es que se logró medir el “valor computacional” de cada vistazo y relacionarlo directamente con el desempeño de modelos de visión artificial. Es un puente poco común entre la psicología experimental y el mundo de la inteligencia artificial.
Lo que cambia para la tecnología
Hoy la mayoría de los sistemas de reconocimiento facial funciona de manera bastante distinta a un ser humano. Muchas veces, la máquina procesa la imagen completa “de corrido”, como si todos los píxeles fueran igual de importantes. Las personas, en cambio, y sobre todo los super-recognizers, hacen otra cosa: exploran la escena, mueven los ojos, dan prioridad a ciertas zonas y construyen una especie de mapa de relevancia. No todo el rostro importa por igual; ciertas partes aportan más pistas para saber quién es quién.
El estudio sugiere que, si los algoritmos aprendieran a priorizar desde el primer vistazo esas zonas más ricas en información —por ejemplo, determinados rasgos alrededor de los ojos o la relación entre distintos puntos de la cara—, podrían volverse más confiables en situaciones difíciles: fotos borrosas, personas con barbijo, ángulos complicados o imágenes incompletas. Varios puntos del trabajo destacan la posibilidad de tomar estrategias humanas de mirada selectiva y usarlas como inspiración para diseñar mejores sistemas de IA, que no solo “vean mucho”, sino que sepan qué vale la pena ver primero.
La investigación derriba una idea muy común: no se trata de tener “memoria fotográfica” ni de llenar la cabeza de caras. La ventaja de quienes casi nunca olvidan un rostro empieza antes del recuerdo, en esa primera mirada en la que los ojos se posan en los lugares más informativos. Si esa fijación inicial cae en las partes de la cara que más cambian entre personas, el cerebro recibe mejores datos y todo lo que viene después —recordar, reconocer, distinguir— se vuelve más sencillo.
Los autores también señalan que esto no se resuelve con un simple curso. El entrenamiento puede ayudar a prestar más atención o a organizar mejor la mirada, pero lo que hacen los super-recognizers parece funcionar como un reflejo automático: eligen bien qué mirar sin pensarlo demasiado. Hasta ahora no hay evidencia sólida de que cualquier persona pueda transformarse en super-recognizer solo practicando.
Con todo, mientras hoy los algoritmos quieren procesar cada píxel de cada imagen, la lección que deja este trabajo es simple: no se trata de mirar más, sino de acertar en la primera mirada. Cuando los ojos eligen bien, los nombres, las historias y el recuerdo de cada cara tienen muchas más chances de quedarse para siempre.
