Madrid, 17 Sep. (Portaltic/EP).- La clasificación que una inteligencia artificial (IA) hace de la imagen de un rostro humano no siempre es correcta ni precisa, e incluso a veces se encuentra con terminología misógina o racista, como pone de relieve el proyecto ImageNet Roulette, centrado en el entrenamiento de IA en la categoría de personas.	ImageNet Roulette emplea la base de datos ImageNet, «una de las más importantes e históricamente significativas», puesta en marcha inicialmente en 2009, que aloja millones de imágenes de entrenamiento para IA. Esta base de datos emplea la estructura semántica de Wordnet, una base de datos de palabras de clasificación creada por la Universidad de Princeton, como explican los responsables de este proyecto.	No obstante, y como señalan los responsables de ImageNet Roulette, la clasificación de una persona no está exenta de los problemas que presentan tanto ImageNet como Wordnet: «contiene una cantidad de categorías problemáticas, ofensivas o extrañas», o emplean terminología misógina o racista. Y no siempre acierta con lo que se muestra en la imagen. Así, una persona, según su selfi, puede ser clasificada como ‘piloto de combate’, ‘currante’, ‘sindicalista’, ‘enérgica’ o ‘miembro de una tribu’.	Para ello, una vez subida, la IA analiza la fotografía en busca de rostros. Si así ocurre, entonces los envía a Caffe (una herramienta de aprendizaje automático de código abierto) que realiza la clasificación. Posteriormente, la imagen regresa con etiquetas sobre las clasificaciones realizadas. Si no reconoce ningún rostro, entonces la imagen mostrará una etiqueta en la esquina superior izquierda.