En 1995, Rosalind Picard publicó un artículo y un libro en el que esbozaba los fundamentos de la computación afectiva. La idea es dotar a los ordenadores de inteligencia emocional (EQ) además de la inteligencia analítica que los hace útiles en el día a día.
La computación afectiva permite a un sistema informático noticias /life/reconocimiento-facial-ventajas-peligros-revolucion-69441" target="_blank" title="Reconocimiento facial: ventajas y peligros de una revolución">escudriñar los indicadores emocionales de un ser humano, como la expresión facial, el tono vocal, el lenguaje corporal y las palabras, para obtener información sobre su estado anímico.
Una vez que el ordenador está seguro de lo que siente su usuario, reacciona de una manera que, con suerte, es beneficiosa para el usuario. Y es que los ordenadores podrían utilizar esta información de muchas maneras.
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noticias /tecnologia/microsoft-recupera-ayudantes-iconicos-solo-nostalgicos-windows-clasico-864735" target="_blank" title="Microsoft recupera uno de sus ayudantes más icónicos, solo para nostálgicos del Windows clásico">¿Recuerdas a Clippy, el asistente de Microsoft Office? Imagina que Clippy pudiera saber cuándo estás realmente frustrado y solo apareciera cuando realmente necesitas ayuda, en lugar de cuando solo estás intentando terminar tu trabajo. Así lo explican en How To Geek.
Los seres humanos muestran sus emociones de diversas maneras, pero nuestras caras son el principal lienzo donde pintamos nuestros sentimientos para que el mundo los vea.
Ni siquiera la mejor cara de póquer puede ocultar pequeñas microexpresiones, aunque todavía no está claro cómo deben interpretarse.
Cuando se escribió el artículo original sobre computación afectiva, el reto de conseguir que un ordenador reconociera e interpretara un rostro humano era realmente desalentador. Ahora tenemos en nuestros aparatos un hardware de aprendizaje automático eficiente que puede reconocer y mapear una cara en fracciones de segundo.
Por supuesto, se necesita algo más que la capacidad de reconocer y mapear un rostro para obtener información afectiva de él, pero al menos ahora podemos obtener la información facial en bruto con relativa facilidad (webcams, cámaras selfi...).
Esa misma tecnología de aprendizaje automático, combinada con montones de datos faciales, probablemente sacará la información más importante sobre las emociones que necesitamos para que la computación afectiva funcione bien. El futuro es apasionante... ¿o aterrador?
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