Mantente al dรญa con el canal de WhatsApp de CriptoTendencia: Noticias al instante sobre Bitcoin, Altcoins, DeFi, NFT, Blockchain y Metaverso. ยกSuscrรญbete!
Un dilema que se ha manifestado desde la misma existencia de la humanidad es incapacidad de comprender a las personas, particularmente cuando se muestran las emociones mediante expresiones faciales, dando a lugar una serie de malentendidos durante toda la historia. La tecnologรญa de Inteligencia Artificial a llegado para romper este ciclo.
Son las personas de EmoNET, un centro de investigaciรณn de redes neuronales de la Universidad de Colorado y Duke las que han logrado avances significativos en esta รกrea, desarrollando una IA capaz de interpretar fotos e imรกgenes, con el objetivo de detectar emociones.
Para comprender esto, se debe explicar que una red neuronal es un modelo de computadora que aprende a mapear seรฑales de entrada a una salida de interรฉs al aprender una serie de filtros, segรบn Philip Kragel, uno de los investigadores del estudio. Por ejemplo, una red capacitada para detectar plรกtanos aprenderรญa caracterรญsticas รบnicas para ellos, como la forma y el color.
EmoNet, siendo el nombre de la plataforma a su vez, se desarrollรณ utilizando una base de datos que consta de 2.185 vรญdeos que se parecรญan a 27 categorรญas distintas de emociones, que iban desde ansiedad e interรฉs hasta tristeza y sorpresa. Si bien el modelo fue capaz de diferenciar imรกgenes relacionadas con ยซantojoยป, ยซdeseo sexualยป y ยซhorrorยป a intervalos de alta confianza, no fue tan fuerte al detectar ยซconfusiรณnยป, ยซasombroยป y ยซsorpresaยป que se consideraron emociones mรกs abstractas.
La red neuronal utilizรณ el color, los espectros de poder espacial, asรญ como la presencia de objetos y caras en las imรกgenes para clasificarlos.
El estudio podrรญa proporcionar valor a los investigadores que anteriormente dependรญan de los participantes que informaban sobre sus emociones. Ahora, en lugar de depender solo de respuestas subjetivas, los cientรญficos pueden centrarse en los patrones dentro de la corteza visual utilizando IA para comprender mejor los sentimientos de un sujeto. Diferentes patrones ยซdecodificarรกnยป diferentes experiencias emocionales.
ยซCuando se trata de medir las emociones, por lo general todavรญa estamos limitados a preguntarles a las personas cรณmo se sientenยป, dijo Tor Wagner, uno de los investigadores del estudio. ยซNuestro trabajo puede ayudarnos a avanzar hacia medidas directas de los procesos cerebrales relacionados con las emocionesยป.
Ademรกs de las nuevas formas de medir las emociones, el equipo de investigaciรณn agrega que la IA podrรญa ayudar a eliminar las etiquetas en lo que respecta a la salud mental.
ยซAlejarse de las etiquetas subjetivas como ‘ansiedad’ y ‘depresiรณn’ hacia los procesos cerebrales podrรญa conducir a nuevos objetivos para terapias, tratamientos e intervencionesยป, dijo Kragel.
Decodificar las emociones humanas es solo uno de los รบltimos ejemplos de cรณmo los investigadores estรกn explorando la IA.

















