Estamos en una era convulsa emocionalmente hablando. Si hacemos un repaso por origen de las emociones, queda muy atrás esa empatía incipiente neandertal que intuimos por hallazgos (caso de Nandy- Shanidar I). Podemos decir, que aparecen los primeros indicios de una empatía humana genuina. Pero ahora, la empatía es artificial. Máquinas que captan emociones, interpretan, predicen e incluso fingen sentir. Contamos con la inteligencia artificial emocional (Emotion AI), también conocida como computación afectiva, una amplia gama de tecnologías que se utilizan para aprender y sentir las emociones humanas con la ayuda de la inteligencia artificial (IA). Emotion AI necesita datos para mejorar el rendimiento y comprender las emociones de los usuarios. Los datos varían de un caso de uso a otro, y diremos que esta información es muy rica. Datos sensibles, complejos.
Por ejemplo, aportamos datos procedentes de nuestra actividad en las redes sociales, del habla y las acciones en las grabaciones de vídeo, los sensores fisiológicos en los dispositivos, etc., se utilizan para comprender las emociones de la audiencia. Para el reconocimiento de emociones faciales, se pueden usar el movimiento de las cejas, la forma de la boca y la mirada para determinar si una persona está feliz, triste o enojada. Del mismo modo, el tono, el volumen y el tiempo en la detección de emociones basada en el habla pueden deducir si una persona está emocionada, frustrada o aburrida. Es decir, interpretan. Más tarde, estas funciones se preprocesan y se utilizan para entrenar a un máquina de aprendizaje algoritmo que puede predecir con precisión los estados emocionales de los usuarios. Finalmente, el modelo se implementa en aplicaciones del mundo real para mejorar la experiencia del usuario, aumentar las ventas y recomendar contenido apropiado. Podemos decir que se entrena a la máquina, primero se le introducen datos, reconocen expresiones emociones, se procesa e interpreta el resultado, se predice estados emocionales futuros.
Incorpora la empatía artificial en las máquinas para crear productos inteligentes que puedan comprender y responder a las emociones humanas de manera efectiva. Los modelos de simulación emocional diseñados para simular respuestas emocionales y generar empatía en humanos, robots sociales como Pepper o Paro que reaccionan emocionalmente al entorno para facilitar la interacción social. Modelos de regulación emocional que no solo detectan, sino que intentan influir en el estado emocional del usuario, así contamos con Coaching emocional (aplicaciones que usan la IA para guiar al usuario a través de ejercicios de regulación emocional, sistemas de aprendizaje adaptativo emocional (ajustan el contenido educativo según la motivación, estrés o la fatiga del estudiante). Las aplicaciones son muchas y variadas. Pero también sus riesgos, desafíos éticos y de privacidad. Sesgos algorítmicos que pueden afectar a la precisión de los resultados, y la igualdad en el trato hacia ciertos grupos. Ello exige cumplir con regulaciones de privacidad como GDPR en Europa, evitar sesgos entrenando modelos con datos diversos y revisando los resultados con frecuencia, y sobre todo transparencia en el uso de los datos para el análisis de los sentimientos. El debate está abierto ¿es ético que una máquina imite nuestras emociones? Precisamos sin duda, formación digital emocional indicando al humano que la máquina finge, no siente.
