La inteligencia artificial es capaz de detectar emociones

La inteligencia artificial podría algún día comunicar nuestras emociones de una manera más eficiente de lo que nosotros mismos hacemos. EmoNet, un modelo neuronal desarrollado por investigadores de la Universidad de Colorado y la Universidad de Duke, fue capaz de clasificar con precisión las imágenes en 11 categorías diferentes de emociones.

Una red neuronal es un modelo de computadora que aprende a mapear señales de entrada a una salida de interés luego de aprender una serie de filtros, explica Philip Kragel, uno de los investigadores detrás del estudio. Por ejemplo, una red capacitada para detectar plátanos podrá aprender características únicas de esas frutas, como su forma y color.

EmoNet fue desarrollada usando una base de datos de 2,185 videos que simularon 27 categorías distintas de emociones, que iban desde ansiedad e interés hasta incluso tristeza y sorpresa. Si bien el modelo fue capaz de diferenciar imágenes relacionadas con "antojo", "deseo sexual" y "horror" a intervalos de "alta confianza", no fue tan eficaz al detectar emociones como "confusión", "asombro" y "sorpresa" que se consideraron emociones más abstractas. La red neuronal utilizó el color, los espectros de poder espacial, así como la presencia de objetos y caras en las imágenes para clasificarlos. Los hallazgos fueron publicados en la revista Science Advances a finales de julio.

El estudio podría proporcionar cierto valor a los investigadores que antes dependían de los participantes que informaban sobre sus emociones. Ahora, en lugar de depender solo con base en respuestas subjetivas, los científicos pueden centrarse en los patrones dentro de la corteza visual utilizando IA para comprender mejor los sentimientos de un sujeto. Diferentes patrones "decodificarán" diferentes experiencias emocionales.

"Cuando se trata de medir las emociones, por lo general todavía estamos limitados a preguntarles a las personas cómo se sienten", dijo Tor Wagner, otro investigador a cargo del estudio. "Nuestro trabajo puede ayudarnos a avanzar hacia medidas directas de los procesos cerebrales relacionados con las emociones".

Además de las nuevas formas de medir las emociones, el equipo de investigación agrega que la IA podría ayudar a eliminar las etiquetas en torno a la salud mental.

"Al alejarnos de etiquetas subjetivas como 'ansiedad' y 'depresión' y movernos hacia procesos cerebrales podría conducir en cambio a nuevos objetivos para terapias, tratamientos e intervenciones", explica Kragel.