¿Estamos felices?
¿Somos realmente felices?
Esta es probablemente una de las preguntas más aterradoras a las que nos hemos enfrentado los humanos. En un nivel filosófico profundo, ninguno de nosotros conoce la verdad sobre nuestra felicidad, lo que buscamos y lo que queremos. Tal vez por eso recurrimos a un modelo de inteligencia artificial para que nos ayude a comprendernos a nosotros mismos.
Cuando se introdujo el reconocimiento facial en los teléfonos inteligentes y otros dispositivos con acceso biométrico, el mundo quedó asombrado. Cuando nuestros teléfonos inteligentes detectaron rostros específicos e identificaron a nuestros amigos en nuestra galería, nos intrigamos aún más. Pero hoy, los modelos de inteligencia artificial bien entrenados tienen la capacidad de detectar realmente nuestras emociones, al menos las que expresamos superficialmente en nuestros rostros.
Las cifras parecen fascinantes, ya que los informes revelan una precisión de alrededor del 96 % en las emociones detectadas por los modelos de IA. Los modelos pueden detectar hasta siete emociones diferentes en nuestros rostros.
Por ejemplo, cuando nos sentamos a asistir a una entrevista en línea, el empleador del otro lado podría descubrir lo emocionados, nerviosos, confiados e incluso escépticos que estamos durante todo el proceso de entrevista.
Entonces, ¿cómo sucede todo esto? ¿Qué significa la detección de emociones en la IA? Vamos a analizarlo en este artículo.
Inteligencia artificial en el reconocimiento de emociones
Como dicen, el silencio transmite mucho más que las palabras. La IA puede detectar muchos de nuestros sentimientos y emociones innatos con solo mirarnos a nosotros o a nuestras fotografías o grabaciones. Mientras la comunidad tecnológica trabaja de manera persistente para cerrar la brecha entre la interacción entre las máquinas y los humanos, un nicho específico llamado Computación Afectiva en el ámbito de la visión artificial está logrando avances notables.
Esta rama de la IA ahora permite a las partes interesadas analizar e identificar la comunicación no verbal de los humanos a través de algunas expresiones que exhiben, como:
- Expresiones faciales y emociones.
- Lenguaje corporal
- Tonos de voz
- Y gestos
Al implementar redes neuronales profundas especializadas, los modelos de IA pueden detectar hasta 7 emociones diferentes, entre ellas:
Inteligencia artificial en el reconocimiento de emociones: principales casos de uso
La capacidad de las máquinas para comprender nuestras emociones subyacentes puede allanar el camino hacia avances que pueden mejorar la vida y el estilo de vida de las personas. Veamos algunos de los casos de uso más beneficiosos de esta tecnología.
Entender el bienestar emocional
Una de las preocupaciones más acuciantes a nivel mundial es la salud mental. Las estadísticas revelan que en la India, alrededor de 45 millones de personas sufren ansiedadAdemás, 10.6% de adultos En la India sufren de un trastorno mental.
La salud mental, que surge del estrés, el estilo de vida, el trabajo, la soledad y otros factores, es una preocupación cada vez mayor que también genera complicaciones físicas. Un modelo de IA que pueda ayudar a los terapeutas y consejeros a comprender el estado mental más profundo de una persona puede fomentar planes de tratamiento personalizados y, en última instancia, ofrecer una mejor curación. Un modelo de este tipo es increíblemente útil para:
- Realización de evaluaciones de salud mental
- Manejo del dolor y tratamiento de las inquietudes sobre el TEPT
- Diagnóstico de trastornos del espectro autista y más
Participación de los estudiantes en la tecnología educativa
- Participación y compromiso de los estudiantes para ayudar a los educadores a revisar las metodologías de enseñanza
- Formulación de experiencias de aprendizaje personalizadas
- Detectar casos de bullying y otras formas de malestar emocional y más
Juegos y entretenimiento
Seguridad y Vigilancia
Los modelos de IA pueden detectar con precisión emociones sospechosas y anomalías en las expresiones humanas, lo que permite a los profesionales de seguridad rastrear y clasificar a los sospechosos y monitorearlos mejor.
¿Cómo funciona el reconocimiento de emociones mediante IA?
El proceso de entrenamiento de modelos de IA para detectar emociones humanas es complicado pero sistemático. Si bien el enfoque depende de cada proyecto, existe un marco general que puede servir de referencia. A continuación, se muestra la secuencia general:
- Comienza con la recopilación de datos, donde se compilan volúmenes masivos de expresiones y rostros humanos. Marcas como Saip garantizar obtención ética de datos humanos.
- Una vez que se recopilan los conjuntos de datos, se anotan utilizando métodos de cuadro delimitador para aislar los rostros humanos para que las máquinas los comprendan.
- Los conjuntos de datos de imágenes de rostros detectados pasan por una secuencia de preprocesamiento que optimiza la fotografía para su uso en el aprendizaje automático. Esta etapa incluye técnicas de corrección de imágenes, como reducción de ruido, eliminación de ojos rojos, corrección de brillo y contraste, entre otras.
- Una vez que las imágenes están listas para la máquina, se introducen en clasificadores emocionales que se basan en modelos de redes neuronales convolucionales.
- Los modelos procesan las imágenes y las clasifican en función de sus expresiones.
- Los modelos se entrenan una y otra vez para optimizar el rendimiento.
Reconociendo los desafíos en el reconocimiento de emociones mediante IA
Como humanos, a menudo nos cuesta entender lo que está atravesando la persona que tenemos al lado. Para una máquina, este proceso es más duro y complicado. Algunos de los desafíos predominantes en este espacio incluyen:
- La variedad de emociones humanas hace que a las máquinas les resulte difícil detectar la expresión adecuada. A veces, las emociones humanas tienen matices. Por ejemplo, la forma en que sonríe un introvertido es completamente diferente a la de un extrovertido. A las máquinas les suele costar detectar las diferencias, aunque ambos puedan estar genuinamente felices.
- Siempre existen diferencias culturales y sesgos a la hora de detectar rostros humanos y sus innumerables emociones. Las expresiones y sus formas pueden ser diferentes en distintas regiones y a los modelos les resulta difícil comprender esos matices.
El camino a seguir
A medida que avanzamos rápidamente hacia la Inteligencia Artificial General, debemos fortalecer la comunicación entre máquinas y humanos. La visión artificial, en particular el reconocimiento de emociones, es una parte crucial de este camino.
Si bien existen desafíos, los avances están asegurados. Si está desarrollando un modelo para detectar emociones humanas y busca volúmenes masivos de conjuntos de datos para entrenar sus modelos, le recomendamos que se comunique con nosotros.
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