La computación afectiva es el estudio y el desarrollo de sistemas y dispositivos que pueden reconocer, interpretar, procesar y estimular las emociones humanas. Es un campo interdisciplinario que abarca la ciencia, la psicología y la ciencia cognitiva de la computación. Mientras que los orígenes del campo se pueden remontar al estudio filosófico de la emoción (“afecto” es, básicamente, un sinónimo de “emoción”), la rama más moderna de la ciencia de la computación originada por el estudio de 1995 de Rosalind Picard engloba la computación afectiva. Una motivación para la investigación es la capacidad de simular la empatía. La máquina debe interpretar el estado emocional de los humanos y adaptar su comportamiento a ellos, proporcionándoles una respuesta adecuada para estas emociones.
Las tecnologías de computación afectiva perciben el estado emocional de un usuario (a través de sensores, un micrófono, cámaras y la lógica del software) y responden mediante funciones de servicios o productos predefinidas específicas, como, por ejemplo, cambiar un cuestionario o recomendar una serie de vídeos para que se ajusten al estado de ánimo del aprendiz.
Cuantos más ordenadores tengamos en nuestras vidas, más los querremos para comportarnos educadamente y ser inteligentes socialmente. No los queremos para que nos molesten con información poco importante. Este tipo de razonamiento de sentido común requiere un conocimiento del estado emocional de la persona.
Una forma de observar la computación afectiva es la interacción entre los humanos y los ordenadores en que un dispositivo tiene la capacidad de detectar y responder adecuadamente a las emociones de su usuario y otros estímulos. Un dispositivo de computación con esta capacidad puede dar pistas de las emociones del usuario desde una variedad de orígenes. Los cambios de las expresiones faciales, las posturas, la pronunciación, la fuerza o el ritmo de las pulsaciones de las teclas y la temperatura de la mano en un ratón pueden significar cambios en el estado emocional del usuario y los puede detectar e interpretar un ordenador. Una cámara incorporada captura imágenes del usuario y utiliza algoritmos para procesar los datos y ofrecer información significativa. El reconocimiento de gestos y de voz está entre otras tecnologías que se están explorando para las aplicaciones de computación afectiva.
El reconocimiento de información emocional requiere la extracción de muestras significativas de los datos recopilados. Se realiza mediante técnicas de aprendizaje automático que procesan modalidades diferentes, como el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural o la detección de expresiones faciales.
Emociones en las máquinas
Un ámbito principal de la computación afectiva es el diseño de dispositivos de computación propuestos para exhibir las capacidades emocionales innatas o que son capaces de estimular de una manera convincente las emociones. Un enfoque más práctico, basado en las capacidades tecnológicas actuales, es la simulación de emociones en los agentes de las conversaciones para enriquecer y facilitar la interactividad entre los humanos y las máquinas. Si bien las emociones humanas, a menudo, se asocian con los aumentos de neuronas y otros neuropéptidos, las emociones en las máquinas deben estar asociadas con estados abstractos asociados con el progreso (o la falta de progreso) en los sistemas de aprendizaje autónomos. Desde este punto de vista, los estados emocionales afectivos corresponden a los derivados del tiempo en la curva de aprendizaje de un sistema de aprendizaje arbitrario.
Las dos categorías principales que describen las emociones en las máquinas: el discurso emocional y la detección de las expresiones faciales.
El discurso emocional incluye: Algoritmos, bases de datos y descriptores de habla.
La detección de expresiones faciales incluye: Los gestos corporales y el control psicológico.
El futuro
La computación afectiva intenta abordar uno de los inconvenientes principales del aprendizaje en línea frente al aprendizaje presencial: la capacidad de los profesores de adaptar la situación pedagógica el estado emocional del estudiante en la clase. En las aplicaciones de aprendizaje electrónico, la computación afectiva se puede utilizar para ajustar el estilo de presentación de un profesor informatizado cuando un estudiante está aburrido, interesado, frustrado o contento. Los servicios psicológicos, es decir, la terapia, se beneficia de las aplicaciones de computación efectiva al determinar el estado emocional de un cliente.
Los sistemas robóticos, capaces de procesar información afectiva, muestran más flexibilidad al trabajar en entornos complejos o inciertos. Los dispositivos complementarios, como las mascotas virtuales, utilizan capacidades de computación afectiva para mejorar el realismo y proporcionar un grado más alto de autonomía.
Otras aplicaciones potenciales se centran en el control social. Por ejemplo, un coche puede controlar las emociones de todos los ocupantes y aplicar medidas de seguridad adicionales, como alertar a los otros vehículos si detecta que el conductor está enfadado. La computación afectiva tiene aplicaciones potenciales en la interacción entre los humanos y los ordenadores, como espejos emocionales que permiten al usuario ver cómo se comporta; los agentes de control de emociones que envían un aviso antes alguien envíe un correo electrónico agresivo; o incluso los reproductores de música que seleccionan las pistas según el estado emocional. Las empresas podrían utilizar la computación afectiva para deducir si los productos serán bien recibidos o no en el mercado correspondiente.
Hay infinitas aplicaciones relacionadas con la computación afectiva en todos los aspectos de la vida.
Ahmed Banafa
Experto en IC | Profesor | Autor | Orador
Fuente
La computación afectiva es el estudio y el desarrollo de sistemas y dispositivos que pueden reconocer, interpretar, procesar y estimular las emociones humanas. Es un campo interdisciplinario que abarca la ciencia, la psicología y la ciencia cognitiva de la computación. Mientras que los orígenes del campo se pueden remontar al estudio filosófico de la emoción (“afecto” es, básicamente, un sinónimo de “emoción”), la rama más moderna de la ciencia de la computación originada por el estudio de 1995 de Rosalind Picard engloba la computación afectiva. Una motivación para la investigación es la capacidad de simular la empatía. La máquina debe interpretar el estado emocional de los humanos y adaptar su comportamiento a ellos, proporcionándoles una respuesta adecuada para estas emociones.
Las tecnologías de computación afectiva perciben el estado emocional de un usuario (a través de sensores, un micrófono, cámaras y la lógica del software) y responden mediante funciones de servicios o productos predefinidas específicas, como, por ejemplo, cambiar un cuestionario o recomendar una serie de vídeos para que se ajusten al estado de ánimo del aprendiz.
Cuantos más ordenadores tengamos en nuestras vidas, más los querremos para comportarnos educadamente y ser inteligentes socialmente. No los queremos para que nos molesten con información poco importante. Este tipo de razonamiento de sentido común requiere un conocimiento del estado emocional de la persona.
Una forma de observar la computación afectiva es la interacción entre los humanos y los ordenadores en que un dispositivo tiene la capacidad de detectar y responder adecuadamente a las emociones de su usuario y otros estímulos. Un dispositivo de computación con esta capacidad puede dar pistas de las emociones del usuario desde una variedad de orígenes. Los cambios de las expresiones faciales, las posturas, la pronunciación, la fuerza o el ritmo de las pulsaciones de las teclas y la temperatura de la mano en un ratón pueden significar cambios en el estado emocional del usuario y los puede detectar e interpretar un ordenador. Una cámara incorporada captura imágenes del usuario y utiliza algoritmos para procesar los datos y ofrecer información significativa. El reconocimiento de gestos y de voz está entre otras tecnologías que se están explorando para las aplicaciones de computación afectiva.
El reconocimiento de información emocional requiere la extracción de muestras significativas de los datos recopilados. Se realiza mediante técnicas de aprendizaje automático que procesan modalidades diferentes, como el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural o la detección de expresiones faciales.
Emociones en las máquinas
Un ámbito principal de la computación afectiva es el diseño de dispositivos de computación propuestos para exhibir las capacidades emocionales innatas o que son capaces de estimular de una manera convincente las emociones. Un enfoque más práctico, basado en las capacidades tecnológicas actuales, es la simulación de emociones en los agentes de las conversaciones para enriquecer y facilitar la interactividad entre los humanos y las máquinas. Si bien las emociones humanas, a menudo, se asocian con los aumentos de neuronas y otros neuropéptidos, las emociones en las máquinas deben estar asociadas con estados abstractos asociados con el progreso (o la falta de progreso) en los sistemas de aprendizaje autónomos. Desde este punto de vista, los estados emocionales afectivos corresponden a los derivados del tiempo en la curva de aprendizaje de un sistema de aprendizaje arbitrario.
Las dos categorías principales que describen las emociones en las máquinas: el discurso emocional y la detección de las expresiones faciales.
El discurso emocional incluye: Algoritmos, bases de datos y descriptores de habla.
La detección de expresiones faciales incluye: Los gestos corporales y el control psicológico.
El futuro
La computación afectiva intenta abordar uno de los inconvenientes principales del aprendizaje en línea frente al aprendizaje presencial: la capacidad de los profesores de adaptar la situación pedagógica el estado emocional del estudiante en la clase. En las aplicaciones de aprendizaje electrónico, la computación afectiva se puede utilizar para ajustar el estilo de presentación de un profesor informatizado cuando un estudiante está aburrido, interesado, frustrado o contento. Los servicios psicológicos, es decir, la terapia, se beneficia de las aplicaciones de computación efectiva al determinar el estado emocional de un cliente.
Los sistemas robóticos, capaces de procesar información afectiva, muestran más flexibilidad al trabajar en entornos complejos o inciertos. Los dispositivos complementarios, como las mascotas virtuales, utilizan capacidades de computación afectiva para mejorar el realismo y proporcionar un grado más alto de autonomía.
Otras aplicaciones potenciales se centran en el control social. Por ejemplo, un coche puede controlar las emociones de todos los ocupantes y aplicar medidas de seguridad adicionales, como alertar a los otros vehículos si detecta que el conductor está enfadado. La computación afectiva tiene aplicaciones potenciales en la interacción entre los humanos y los ordenadores, como espejos emocionales que permiten al usuario ver cómo se comporta; los agentes de control de emociones que envían un aviso antes alguien envíe un correo electrónico agresivo; o incluso los reproductores de música que seleccionan las pistas según el estado emocional. Las empresas podrían utilizar la computación afectiva para deducir si los productos serán bien recibidos o no en el mercado correspondiente.
Hay infinitas aplicaciones relacionadas con la computación afectiva en todos los aspectos de la vida.
Ahmed Banafa
Experto en IC | Profesor | Autor | Orador
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