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Cómo una máquina inteligente aprendió a reconocer las emociones humanas
Cuando se trata de comunicación, los humanos son muy sensibles a los estados emocionales de los demás. De hecho, la mayoría de la gente espera que sus corresponsales tengan en cuenta su estado emocional. Y cuando esto sucede, la comunicación tiende a ser más efectiva.
Entonces, si las computadoras alguna vez interactúan de manera efectiva con los humanos, necesitarán alguna forma de repetir este truco y evaluar el estado emocional de sus interlocutores. Comprender si un individuo tiene un estado mental positivo o negativo podría marcar una gran diferencia en la calidad de la respuesta que podría dar una computadora.
pero como hacer esto? Una forma de evaluar el estado mental de una persona es analizar las señales eléctricas producidas por el cerebro usando una máquina de EEG. Esto puede revelar de manera confiable varios aspectos del estado del cerebro, como el nivel de concentración o enfoque, etc.
Sin embargo, los estados emocionales de un cerebro son complejos y muchos trabajos anteriores han señalado que las ondas cerebrales asociadas con emociones específicas parecen cambiar con el tiempo. En consecuencia, nadie ha encontrado una forma de identificarlos de forma clara y fiable mediante ondas cerebrales.
Hoy, eso cambia gracias al trabajo de Wei-Long Zheng y sus amigos en la Universidad Jiao Tong de Shanghai. Estos chicos han encontrado una manera de identificar los estados emocionales del cerebro y repetirlos de forma fiable. Pusieron la técnica a prueba al identificar estados emocionales en los mismos sujetos semana tras semana al observar solo sus ondas cerebrales.
Wei-Long y compañía comenzaron creando una base de datos para estudiar. Para esto, pidieron a 15 estudiantes que miraran 15 clips de películas que estaban asociados con emociones positivas, negativas o neutrales.
Durante cada visualización, el equipo registró la cara del sujeto, así como las señales eléctricas de 62 electrodos conectados a la cabeza del sujeto. Luego se les preguntó si la película provocó una respuesta positiva, negativa o neutral y que calificaran sus niveles de excitación emocional en una escala del 1 al 5. De manera crucial, el equipo repitió el experimento con los mismos sujetos durante un período de semanas.
Luego, Wei-Long y compañía usaron un algoritmo de aprendizaje automático para analizar el conjunto de datos, buscando características comunes en las ondas cerebrales de personas en los mismos estados emocionales.
Efectivamente, el algoritmo encontró un conjunto de patrones que distinguían claramente las emociones positivas, negativas y neutrales que funcionaron para diferentes sujetos y para los mismos sujetos a lo largo del tiempo con una precisión de alrededor del 80 por ciento. El rendimiento de nuestro sistema de reconocimiento de emociones muestra que los patrones neuronales son relativamente estables dentro y entre sesiones, dicen.
Hay más por hacer, por supuesto. Los sujetos de este estudio eran todos estudiantes relativamente jóvenes de una universidad china. Wei-Long y compañía quieren ver cómo cambian los estados emocionales del cerebro con la edad, el género y la raza. Eso es para el futuro.
Por el momento, ese es un trabajo interesante que podría mejorar el estudio de las emociones y algún día podría ayudar a las máquinas inteligentes a comprender mejor los estados emocionales de los humanos con los que interactúan.
Ref: arxiv.org/abs/1601.02197 : Identificación de patrones estables a lo largo del tiempo para el reconocimiento de emociones a partir de EEG