La nueva revolución ya está aquí: máquinas que entienden de emociones

Las tecnologías emocionales (affective computing o emotional AI) consisten en el estudio y el desarrollo de sistemas y dispositivos que pueden reconocer, interpretar, procesar y simular los afectos humanos. Se trata de un campo interdisciplinar que abarca las ciencias de la computación, la psicología y la neurociencia. Aunque algunas de las ideas centrales de este campo se remontan a las primeras investigaciones filosóficas sobre las emociones, la rama más moderna de la informática se originó con el artículo de Rosalind Picard de 1995 sobre la computación afectiva y su libro 'Affective Computing', a partir de su trabajo en el Media Lab del MIT.

Una de las motivaciones de la investigación es la capacidad de dotar a las máquinas de inteligencia emocional, incluida la de simular la empatía. La máquina debería interpretar el estado emocional de los humanos y adaptar su comportamiento a ellos, dando una respuesta adecuada a esas emociones. Actualmente se aplica en innumerables campos desde la automoción, la salud, el marketing, los dispositivos 'wearables', los videojuegos, las redes sociales, la robótica, incrementándose su mercado potencial en un factor de cinco en los últimos años. Y la idea principal es desarrollar la tecnología alrededor del ser humano, que es un ser emocional, no solo cognitivo. De hecho es el lema de la Universidad Europea de Tecnología de la que forma parte la Universidad Politécnica de Cartagena desde julio del 2020: 'Think Human First'.

Según José Manuel Ferrández, catedrático de Arquitectura y Tecnología de Computadores de la UPCT, «las tecnologías emocionales ya son una realidad». El mercado comercial de computación afectiva, impulsado por las nuevas tecnologías y con el objetivo general de mejorar la interfaz persona-computador, ha pasado de los 9.350 millones de dólares en 2015 hasta los 42.510 millones de dólares en 2020, con una tasa de crecimiento anual del 35,4% anual.

Indica que se han desarrollado aplicaciones principalmente en los siguientes segmentos: Marketing y Publicidad, Salud, Formación y Educación, Automóvil y Electrónica de consumo. «En la actualidad», explica el experto, «existe un abanico de empresas que ofrecen soluciones desde sistemas de microprocesadores (Freesoft), 'hardware' de entrada (Cognitec) y 'software' de interpretación (Eyeris). Relacionado con este campo está el mercado de Internet de las Cosas desde dos aspectos principales: el deseo de mejorar la interfaz de usuario con los objetos de IOT y la previsible explosión de los 'wearables' que pueden proporcionar pistas fisiológicas, visuales y contextuales sobre el estado emocional harán que se integren en las soluciones de inteligencia emocional».

La gran industria se ha introducido en el mercado, ya sea desde el punto de vista del 'software' (Intel-Real SenseTechnology) o del 'hardware' (Apple-iWatch), con otras como Microsoft, IBM y PSA Peugeot Citroen, financiando y colaborando con grupos de investigación universitarios en este ámbito.

Ejemplos reales son los 'call centers' automatizados con análisis emocional de la voz, análisis de preferencias de usuarios a partir de sus expresiones faciales, desarrollo de apps basadas en respuestas fisiológicas de 'wearables', asistentes virtuales (Alexa, Siri) con motores emocionales de interacción, robots sociales con análisis emocionales (Aibo, Pepper, Nuka), domótica, inteligencia ambiental basada en estados emocionales, recursos humanos o fraude en seguros para detectar engaños y así, un sinfín de aplicaciones ya existentes. Se estima que un 10% de los dispositivos actuales cuentan con tecnologías emocionales.

Actualmente hay dos segmentos de aplicación en los que ya se está aplicando esta tecnología: la política y la robótica, y se está aprovechando durante la pandemia de la Covid-19.

En política, señala Ferrández, «entender el estado de ánimo general de la población es esencial. El auge de la IA de las emociones también ha creado nuevas asociaciones entre los proveedores de tecnología y los de cámaras de vigilancia. En Emiratos Árabes Unidos se ha puesto en marcha una iniciativa para conocer el estado de ánimo general de la población mediante cámaras de análisis de vídeo en lugares públicos así como para controlar aglomeraciones».

«Por otro lado», apunta, «las tecnologías emocionales se ha utilizado para el seguimiento/estimación de las reacciones de los ciudadanos: Los gobiernos o los candidatos políticos pueden monitorizar las redes sociales para medir la respuesta de su población a las propuestas y anuncios políticos. Las campañas políticas también pueden personalizar sus mensajes utilizando modelos psicométricos para optimizar la reacción emocional de los votantes».

En la vertiente robótica se han utilizado robots emocionales como Pepper para medir temperaturas en entradas a edificios, o para aconsejar que se coloquen la mascarilla en determinados lugares, o en su vertiente social para acompañar a personas aisladas. Y, precisamente en 2020, como consecuencia de la pandemia, hemos visto un boom con el teletrabajo, los eventos 'online', las interacciones a través de redes sociales, etc., algo que los investigadores de esta área han aprovechado.

Existen dos aproximaciones desde el punto de vista de las tecnologías emocionales. La primera de ellas es el análisis emocional de redes sociales, que implica el uso de análisis de lenguaje natural, uno de los campos actuales de la IA.

La segunda es el análisis emocional facial en tiempo real a través de videoconferencias. Microsoft ha incorporado recientemente a su plataforma Teams la capacidad de computación afectiva sobre el rostro de los asistentes. Como informa el profesor, «la empresa ha estrenado una IA llamada 'AffectiveSpotlight' que puede identificar los rostros de los participantes usando una red neuronal para clasificar sus expresiones en emociones como tristeza, felicidad y sorpresa, así como detectar movimientos como sacudir la cabeza y asentir». También utiliza un sistema de detección de cejas para detectar confusión, en forma de cejas fruncidas. Cada expresión se califica entre 0 y 1, y las respuestas positivas obtienen una puntuación más alta. Cada 15 segundos, la IA destaca al presentador a la persona con la puntuación más alta en ese período de tiempo. La finalidad es que el presentador tenga más información sobre las reacciones de su audiencia y pueda recibir retroalimentación sobre sus emociones.

Augura el investigador de la UPCT que «la computación afectiva ya es una realidad y su progresión será exponencial en los próximos años hasta cubrir la totalidad de aplicaciones que interaccionan con nosotros».