EmoNet, un modelo neuronal desarrollado por investigadores de la Universidad de Duke y la Universidad de Colorado, ha demostrado cómo la IA podría llegar a detectar emociones mucho mejor que los humanos.

Un modelo neuronal es un tipo de computadora que aprende a mapear señales de entrada a una salida de interés tras aprender una serie de filtros. Si por ejemplo tuviéramos una red capacitada para identificar plátanos, esta aprendería las características únicas de los plátanos como su color o su forma, y sería capaz de clasificarlos. EmoNet en concreto ha sido capaz de clasificar 11 categorías distintas de emociones.

El funcionamiento de EmoNet

EmoNet se desarrolló mediante una base de datos de 2.185 videos donde se simulaban un total de 27 categorías distintas de emociones, entre estas emociones se encontraban sentimientos tan diversos como la tristeza, la sorpresa o la ansiedad.

Por su parte el programa informático tuvo más facilidad para identificar una serie de emociones y más dificultad para hacer lo mismo con otros sentimientos, algo muy similar a lo que nos ocurre a los humanos. En concreto nuestro amigo EmoNet fue capaz de identificar fácilmente emociones relacionadas con la “alta confianza”, el “deseo sexual”, el “horror” y el “antojo”, sin embargo no le resultó tan sencillo hacer lo mismo con sentimientos como “asombro”, “sorpresa” o “confusión”, ya que estas son emociones que se consideran más abstractas.

Para realizar la clasificación la red neuronal se sirvió de los colores, los espectros de poder espacial y la presencia de caras y objetos para clasificar las emociones. Pudimos ver estos hallazgos en la revista Science Advances a finales del mes de Julio del pasado año.

Este estudio es de gran valor para los investigadores que hasta la fecha dependen tan solo de que los participantes informen de sus emociones, con las características subjetivas que esto implica, y la reducción de objetividad de algunos experimentos científicos centrados en las emociones.

Gracias a avances como EmoNet los científicos ya no dependen solo de las respuestas subjetivas de los participantes, sino que pueden centrarse en los patrones de la corteza visual empleando inteligencia artificial, para identificar de forma certera los sentimientos del sujeto. Los diferentes patrones pueden decodificar diferentes experiencias emocionales.

Una implementación práctica

Tor Wagner, uno de los investigadores a cargo del proceso afirmó lo siguiente:

«Cuando se trata de medir las emociones, por lo general todavía estamos limitados a preguntar a las personas cómo se sienten», «Nuestro trabajo puede ayudarnos a avanzar hacia medidas directas de los procesos cerebrales relacionados con las emociones».

IA y sentimientos, un avance también en el área de salud mental

Esta forma más certera de medir las emociones puede ayudar también a eliminar las etiquetas que giran entorno a la salud mental. Si nos alejamos de etiquetas que, realmente son subjetivas, como “depresión” o “ansiedad” nos movemos hacia procesos cerebrales objetivos, lo que conduce, inevitablemente, a la creación de terapias e intervenciones más acertadas y eficientes.

No hay duda de que los beneficios “empáticos” de la IA pueden traernos grandes avances en nuestro mundo, aunque tampoco podemos negar las implicaciones filosóficas y morales que esto implica. Como amantes de la inteligencia artificial y el big data seguiremos muy de cerca estos avances desde Smartpanel.