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El secreto de las expresiones faciales: ¿Son realmente tan fáciles de identificar nuestras emociones?
Los avances en la tecnología moderna nos permiten comprender y decodificar cada vez más las emociones humanas. Las expresiones faciales, como forma de comunicación no verbal, se han considerado durante mucho tiempo fundamentales para la expresión emocional. Pero ¿podemos realmente comprender correctamente los sentimientos internos de otras personas basándonos únicamente en sus expresiones faciales?
La computación afectiva es un campo interdisciplinario que estudia y desarrolla sistemas y dispositivos que pueden reconocer, interpretar, procesar y simular las emociones humanas.
Las raíces de la computación afectiva se remontan a las primeras discusiones filosóficas, especialmente al artículo de 1995 de Rosalind Picard “Computación afectiva”, en el que proponía una visión de dotar a las máquinas de inteligencia emocional, permitiéndoles comprender y simular emociones humanas, e incluso mostrar empatía. .
En varios campos de la computación afectiva, un vínculo clave es detectar e identificar información emocional. Este proceso generalmente comienza con sensores pasivos que recogen datos sobre el estado fisiológico o el comportamiento del usuario. Los datos son similares a las señales que los humanos usan para detectar las emociones de los demás, como las expresiones faciales, las posturas corporales y las características de la voz.
La tecnología de computación afectiva puede identificar el estado emocional del usuario mediante el análisis de datos fisiológicos.
Por supuesto, el reconocimiento de expresiones faciales no solo se basa en expresiones obvias, sino también en cambios faciales más sutiles, como el arrugamiento del ceño o la elevación de las comisuras de la boca. Esto se puede lograr mediante técnicas de aprendizaje automático, que pueden extraer patrones significativos de los datos. El objetivo es generar etiquetas de emociones que coincidan con lo que un humano expresaría en la misma situación, ya sea "confundido" o "feliz".
En términos de tecnología, la simulación de emociones también se ha convertido en un tema candente. Muchos diseñadores de chatbots y humanos virtuales intentan que sus creaciones muestren emociones. Marvin Minsky, por ejemplo, ha señalado que las emociones no son fundamentalmente diferentes de los llamados procesos de “pensamiento”.
Otra dirección importante para expresar emociones en las máquinas es mejorar la capacidad de interacción humano-computadora.
En el contexto tecnológico actual, muchos sistemas de reconocimiento de emociones utilizan diversos tipos de aprendizaje automático para gestionar la naturaleza continua o categórica de las emociones. Estos sistemas pueden identificar emociones basándose en cambios en la voz y estudios han demostrado que su precisión es mayor que la de los humanos. El francés, la entonación y la velocidad del habla se consideran indicadores eficaces para el reconocimiento de emociones. Los informes de investigación indican que la precisión del reconocimiento de emociones basado en el habla puede alcanzar hasta el 80%.
Sin embargo, los sistemas que dependen de conjuntos de datos estándar para el entrenamiento también enfrentan desafíos. La mayoría de los datos existentes se obtienen de las actuaciones de los actores, y estas expresiones emocionales “sinuosas” pueden no reflejar con precisión el estado emocional en la vida diaria.
Los datos sobre los sentimientos naturales son difíciles de obtener, pero son muy valiosos en aplicaciones prácticas.
En el proceso de reconocimiento de emociones, el establecimiento de una base de datos de expresiones faciales también es crucial. Estas bases de datos contienen imágenes y vídeos de diversas emociones, que los investigadores pueden utilizar para mejorar los sistemas de reconocimiento. Sin embargo, las bases de datos tradicionales a menudo se componen de expresiones emocionales activas de los participantes, que pueden no tener el mismo efecto que las expresiones emocionales espontáneas.
Además, el reconocimiento de emociones también se puede realizar a través de los movimientos corporales y el seguimiento fisiológico. Este enfoque puede considerar de forma exhaustiva múltiples señales para analizar con mayor precisión los estados emocionales. Las señales fisiológicas como la frecuencia cardíaca y la respuesta galvánica de la piel pueden proporcionar información adicional.
En general, el desarrollo del reconocimiento de expresiones faciales y el cálculo emocional aún enfrenta muchos desafíos y dificultades. ¿Llegaremos alguna vez al punto en que las máquinas puedan comprender y adaptarse plenamente a las emociones humanas? ¿Afecta esto la forma en que pensamos acerca de las relaciones?
