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¿Sabías cómo la informática afectiva puede dar "empatía" a las máquinas?
La computación afectiva es la disciplina que estudia y desarrolla sistemas y dispositivos que pueden reconocer, interpretar, procesar y simular emociones humanas. Es un campo interdisciplinario que abarca la informática, la psicología y las ciencias cognitivas. Las primeras discusiones sobre las emociones se remontan al pensamiento filosófico humano sobre las emociones, pero la rama moderna de la informática comenzó con el artículo de Rosalind Pickard "Affective Computing" en 1995 y su libro del mismo nombre publicado en 1997. Una motivación importante en este campo es dotar a las máquinas de inteligencia emocional, incluida la empatía simulada, para que puedan comprender los estados emocionales humanos y ajustar su comportamiento en función de estas emociones, de modo que puedan dar respuestas emocionales adecuadas.
El objetivo de la computación afectiva es mejorar la interacción entre personas y máquinas y hacerla más humana.
Detección e identificación de información emocional
La detección de información emocional a menudo comienza con sensores pasivos que capturan el estado físico o el comportamiento del usuario sin interpretar los datos de entrada. Estos datos son similares a las señales que los humanos usan para sentir las emociones de los demás. Por ejemplo, las cámaras de vídeo captan expresiones faciales, posturas corporales y gestos, mientras que los micrófonos graban el habla. Otros sensores detectan señales emocionales midiendo directamente datos fisiológicos, como la temperatura de la piel y la respuesta electrocutánea.
Emoción en la máquina
Otra área importante reside en el diseño de dispositivos informáticos que puedan mostrar emociones intrínsecas o que puedan simular emociones de manera convincente. Las tecnologías actuales son capaces de simular emociones, especialmente en agentes conversacionales, que mejoran y facilitan las interacciones hombre-máquina. En The Emotional Machine, el pionero de la informática Marvin Minsky conectó las emociones con cuestiones más amplias de la inteligencia de las máquinas, señalando que las emociones "no son particularmente ajenas al proceso que llamamos 'pensamiento'". dimensión, incluidas las reacciones a ciertos estímulos emocionales y las correspondientes expresiones faciales y gestos.
La emoción en las máquinas a menudo involucra las emociones de los sistemas informáticos, todo lo cual ha dado lugar a los términos "IA emocional" e "IA emocional".
Tecnología en reconocimiento de emociones
En psicología, ciencia cognitiva y neurociencia, existen dos formas principales de describir cómo los humanos perciben y clasifican las emociones: el enfoque continuo y el enfoque categórico. En el proceso de reconocimiento de emociones, el uso de diversas tecnologías de modelos de clasificación y regresión de aprendizaje automático también es fundamental.
Voz emocional
Los cambios en el sistema nervioso autónomo pueden alterar indirectamente el habla de una persona y la tecnología de las emociones puede utilizar esta información para identificar emociones. Por ejemplo, el habla en estados de miedo, ira o alegría tiende a ser rápida, fuerte y clara, con un rango de tono más alto y más amplio, mientras que el cansancio, el aburrimiento o la tristeza a menudo resultan en un habla lenta, grave y arrastrada. . La tecnología de procesamiento del habla emocional puede identificar el estado emocional del usuario mediante el análisis computacional de las características del habla.
Algoritmo
El proceso de detección de emociones de voz/texto requiere la creación de una base de datos y una base de conocimientos confiables, y la selección de un clasificador eficaz para lograr un reconocimiento de emociones rápido y preciso. Con el desarrollo de la tecnología, se han propuesto diferentes algoritmos uno tras otro. El uso de clasificadores adecuados puede mejorar significativamente el rendimiento general del sistema.
Elegir un clasificador adecuado puede mejorar significativamente la precisión y eficiencia del reconocimiento de emociones.
Reconocimiento de emociones faciales
La detección y el procesamiento de expresiones faciales generalmente se implementan mediante métodos como el flujo óptico, modelos ocultos de Markov y redes neuronales. Además de la expresión facial en sí, se puede realizar el reconocimiento multimodal combinando melodías de voz, gestos y otra información para evaluar con mayor precisión el estado emocional del sujeto. Crear una base de datos de emociones es una tarea que requiere tiempo y esfuerzo, y la mayoría de las bases de datos de emociones públicas solo incluyen expresiones gestuales, lo que dificulta el reconocimiento de las emociones faciales.
Gestos corporales
Los gestos se pueden utilizar eficazmente como una forma de identificar el estado emocional específico de un usuario, especialmente cuando se combinan con el reconocimiento de voz y expresiones faciales. Los métodos de reconocimiento de gestos se dividen principalmente en dos enfoques basados en modelos 3D y apariencia. La computadora debería poder comprender estas acciones y dar respuestas apropiadas para promover la eficiencia de la interacción persona-computadora.
Monitoreo fisiológico
Esto puede detectar el estado emocional de un usuario monitoreando y analizando sus señales fisiológicas. Las señales fisiológicas incluyen cambios en la frecuencia cardíaca, respuestas de conducción de la piel, contracción de pequeños músculos faciales, cambios en el flujo sanguíneo, etc. Esta área ha recibido más atención recientemente y ahora estamos viendo que algunos productos reales ya adoptan estas tecnologías.
A medida que la tecnología se desarrolla, la computación afectiva juega un papel cada vez más importante en la vida diaria. ¿Serán las máquinas del futuro capaces de sentir verdadera empatía?
