La computación afectiva ya conoce tus emociones

COMPUTACIÓN EMOCIONAL, RAMA MÁS

MODERNA Y PROMETEDORA DE LA CIENCIA

Medir las emociones por medio de la tecnología ha dejado de pertenecer al ámbito de la ciencia ficción. Las máquinas empiezan a ser humanas, con ayudas de las nuevas tecnologías de la información. Ya hay infinitas aplicaciones relacionadas con la computación afectiva en todos los aspectos de la vida, así, por ejemplo, yo en mi imagen he utilizado Microsoft Cognitive Services.

Los orígenes de investigación sobre computación afectiva se pueden remontar al estudio filosófico de la emoción (afecto es un sinónimo de “emoción”), siendo la rama más moderna de la ciencia de la computación la originada por el estudio en 1995 de Rosalind Picard, fundadora y directora del Grupo de Investigación en Computación Afectiva en el Media Lab del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT).

Una motivación para la investigación es la capacidad de simular la empatía. La máquina debe interpretar el estado emocional de los humanos y adaptar su comportamiento a ellos, proporcionándoles una respuesta adecuada para estas emociones.

Las tecnologías de computación afectiva perciben el estado emocional de un usuario (a través de sensores, micrófonos, cámaras y la lógica del software) y responden mediante funciones de servicios .Si bien las emociones humanas, a menudo, se asocian con los aumentos de neuronas y otros neuropéptidos, las emociones en las máquinas deben estar asociadas con estados abstractos asociados con el progreso (o la falta de progreso) en los sistemas de aprendizaje autónomos.

Las dos categorías principales que se utilizará para describir las emociones en las máquinas serán el discurso emocional y la detección de las expresiones faciales.

El discurso emocional incluye: Algoritmos, bases de datos y descriptores de habla.

La detección de expresiones faciales incluye: Los gestos corporales y el control psicológico.

En el ámbito de la educación, que es elemento matriz en todo progreso, la computación afectiva intenta abordar uno de los inconvenientes principales del aprendizaje en línea frente al aprendizaje presencial: la capacidad de los profesores de adaptar la situación pedagógica, el estado emocional del estudiante en la clase. En las aplicaciones de aprendizaje electrónico, la computación afectiva se puede utilizar para ajustar el estilo de presentación de un profesor informatizado cuando un estudiante está aburrido, interesado, frustrado o contento.

En el caso de las empresas podrían utilizar la computación afectiva para deducir si los productos serán bien recibidos o no en el mercado correspondiente, puesto que los sistemas robóticos, capaces de procesar información afectiva, muestran más flexibilidad al trabajar en entornos complejos o inciertos.

Hay infinitas aplicaciones relacionadas con la computación afectiva en todos los aspectos de la vida; así, por ejemplo, yo en mi imagen he utilizado Microsoft Cognitive Services.

Microsoft Cognitive es una colección de interfaces de programación de aplicaciones inteligentes (API, por sus siglas en inglés) de transferencia de estado representacional (RESTful, por sus siglas en inglés) que permiten a los sistemas ver, oír, hablar, comprender e interpretar las necesidades de las personas mediante métodos de comunicación naturales. Los desarrolladores pueden usar estas API para hacer que sus aplicaciones sean más inteligentes, atractivas y reconocibles.

(Artículo escrito con base en el estudio de Ahmed Banafa sobre computación Afectiva).

La autora de esta nota es parte del consejo editorial de Ibercampus.