IA y computación Afectiva

Hace poco escribí de la computación cognitiva y de sus aplicaciones reales. Hoy hablaré de un campo de invitación que va incluso más allá de la computación cognitiva. Se trata de la computación Afectiva o de como la computación puede interpretar e incluso transmitir emociones.

Por: Oscar Trabazos / Data & AI

¿Qué es computación Afectiva?

La computación afectiva se ha convertido en un campo de investigación en constante crecimiento en los últimos años. Se trata de un área interdisciplinaria que combina la psicología, la neurociencia y la tecnología para desarrollar sistemas computacionales capaces de reconocer, interpretar y simular las emociones humanas.

Objetivos de su investigación

El objetivo principal de la computación afectiva es crear sistemas capaces de entender las emociones y las necesidades de los usuarios, y adaptarse a ellas para proporcionar una experiencia de usuario más satisfactoria. Esto se logra mediante el uso de tecnologías de procesamiento de lenguaje natural, reconocimiento de voz y análisis de datos, entre otras.

Los sistemas de computación afectiva se utilizan en una variedad de aplicaciones, desde robots y asistentes virtuales hasta videojuegos y aplicaciones de salud mental. Por ejemplo, los asistentes virtuales equipados con tecnología de computación afectiva pueden detectar el estado emocional del usuario y adaptar su respuesta en consecuencia, proporcionando una experiencia de usuario más personalizada. Los videojuegos pueden utilizar la tecnología de computación afectiva para adaptar el nivel de dificultad en función del estado emocional del jugador.

En el ámbito de la salud mental, los sistemas de computación afectiva se utilizan para detectar señales tempranas de problemas de salud mental, como la depresión y el estrés, y proporcionar apoyo y recursos para ayudar a los usuarios a manejar estos problemas. Además, se utilizan en terapias basadas en conversación con pacientes para ayudar a mejorar su bienestar emocional.

Ética respecto que las maquinas "tengan" sentimientos

Sin embargo, también existen desafíos y preocupaciones éticas en torno a la computación afectiva. Uno de los mayores desafíos es desarrollar sistemas que sean capaces de reconocer y procesar emociones humanas con precisión, ya que las emociones son complejas y subjetivas. Además, hay preocupaciones sobre el uso indebido de la tecnología de computación afectiva, como el espionaje emocional y la manipulación de las emociones de las personas.

Apliaciones reales en la actualidad

1. Asistentes virtuales: Los asistentes virtuales equipados con tecnología de computación afectiva, como Google Assistant y Amazon Alexa, pueden detectar el estado emocional del usuario y adaptar su respuesta en consecuencia. Por ejemplo, si el usuario parece estar enfadado o frustrado, el asistente virtual puede responder con un tono de voz más suave y tranquilizador.
2. Aplicaciones de salud mental: Existen aplicaciones de salud mental como Woebot o Moodfit, que utilizan la tecnología de computación afectiva para detectar señales tempranas de problemas de salud mental y proporcionar apoyo y recursos para ayudar a los usuarios a manejar estos problemas.
3. Robots de asistencia personal: Los robots de asistencia personal, como Jibo o Pepper, están equipados con tecnologías de computación afectiva y pueden interactuar con las personas de manera natural, reconociendo y reaccionando a sus emociones.
4. Videojuegos: Los videojuegos también pueden utilizar la tecnología de computación afectiva para adaptar el nivel de dificultad en función del estado emocional del jugador. Por ejemplo, si el jugador está enfadado o frustrado, el juego puede adaptar el nivel de dificultad para hacerlo más fácil, mientras que si el jugador está relajado y enfocado, puede aumentar la dificultad.
5. Aplicaciones para la atención al cliente: Las empresas están utilizando aplicaciones de computación afectiva para mejorar la atención al cliente. Utilizando técnicas de análisis de sentimiento, las empresas pueden detectar las necesidades y preocupaciones de los clientes y proporcionar una respuesta adecuada y personalizada.
6. Terapia basada en conversación: Existen terapias basadas en conversación, como Wysa, que utilizan la tecnología de computación afectiva para ayudar a pacientes a mejorar su bienestar emocional. Estas terapias pueden ser administradas a través de una aplicación móvil o un asistente virtual.
7. Control de emociones en vehículos autónomos: La tecnología de computación afectiva también se está investigando para controlar las emociones en los vehículos autónomos, en el sentido de que puedan detectar la emoción del conductor o pasajero y adaptar la velocidad o la ruta en consecuencia.

Empresas que la aplican

Hay muchas empresas que están utilizando la tecnología de computación afectiva en sus productos y servicios. Aquí te dejo unos cuantos ejemplos:

• Affectiva: Esta empresa ofrece una plataforma de análisis de emociones que utiliza la tecnología de reconocimiento facial y de procesamiento de lenguaje natural para detectar y analizar las emociones de los consumidores en tiempo real. La plataforma se utiliza en aplicaciones como el análisis de publicidad, la investigación de mercado y la atención al cliente.
• Beyond Verbal: Esta empresa desarrolla tecnología de análisis de voz que permite detectar las emociones en la voz humana. La tecnología se utiliza en aplicaciones como el análisis de sentimientos en redes sociales, la atención al cliente y la seguridad.
• Emotient: Antes de ser adquirida por Apple, Emotient era una empresa que ofrecía tecnología de reconocimiento facial que podía detectar y analizar las emociones humanas a través de la expresión facial. La tecnología se utilizaba en aplicaciones como el anális de publicidad, la investigación de mercado y la atención al cliente.
• IBM Watson: IBM ha desarrollado una plataforma de inteligencia artificial llamada Watson que incluye una serie de herramientas de computación afectiva, como el análisis de sentimientos y el reconocimiento de emociones. Estas herramientas se utilizan en aplicaciones como el análisis de redes sociales, la atención al cliente y el análisis de datos de salud.
• Microsoft: Han desarrollado una serie de tecnologías de computación afectiva, como el análisis de sentimientos en el lenguaje natural y el reconocimiento de emociones, que se utilizan en aplicaciones como el análisis de redes sociales, la atención al cliente y el análisis de datos de salud.
• Trawlingweb: Esta empresa de monitoreo de conversaciones (Big Data Social) utiliza técnicas afectivas para medir los sentimientos de las personas hacia marcas, empresas y personalidades. También como un valor importante dentro de sus sistemas de análisis de reputación de marca.
• Persado: Esta empresa utiliza la tecnología de computación afectiva para generar mensajes publicitarios que tienen un mayor impacto emocional en el público objetivo. Utilizando el análisis de sentimientos y el procesamiento del lenguaje natural, la plataforma de Persado puede crear mensajes publicitarios que provocan una respuesta emocional específica en el público objetivo.
• Hootsuite: La plataforma de gestión de redes sociales Hootsuite utiliza la tecnología de análisis de sentimientos para analizar los comentarios y opiniones de los usuarios en las redes sociales, con el objetivo de ayudar a las empresas a comprender mejor las emociones de sus clientes y a adaptar su estrategia de marketing en consecuencia.

Conclusiones

La computación afectiva es un campo de investigación en constante evolución con un gran potencial para mejorar la experiencia de usuario en una variedad de aplicaciones, desde la salud mental hasta el entretenimiento. Pero sobre todo, su gran campo de aplicación se centra en la salud mental y en el marketing.