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Es común la discusión sobre los alcances de la tecnología en comparación con las habilidades del ser humano. Se habla de la posibilidad de que las máquinas superen la capacidad de las personas e, incluso, las reemplacen en algunas áreas. Sin embargo, aún hay elementos que las computadoras no son capaces de comprender totalmente, por ejemplo, el distinguir emociones y tomar decisiones a través de ellas... aunque, esto está por cambiar gracias a los avances de la llamada computación emocional.
Este tipo de sistemas surgen de la unión de varias disciplinas computacionales y ciencias cognitivas que, a simple vista, parecen opuestas pero que, al interactuar entre sí, permiten plantear soluciones a problemáticas complejas.
“Es tomar la ciencia computacional más allá del hecho de programar. Se trata de entender fenómenos de información para resolver problemas de manera escalable, distribuible y replicable. Esto permite darle estructura y sentido a los datos recabados por las ciencias cognitivas que implican disciplinas como la neurociencia y la filosofía, que tratan de entender la mente humana”, comentó Manuel Aragonés, CEO y fundador de Deep_dive México, firma de tecnología dedicada al análisis de datos, entre ellos, la “identificación de emociones”.
Aunque el análisis de información y la resolución de problemas son tareas que actualmente la Inteligencia Artificial ya es capaz de realizar, el comprender las emociones y estímulos de las personas podría ayudar a las empresas a determinar sus estrategias. “En términos de negocio, el cómputo emocional permite saber si estás haciendo las cosas bien o mal. Puedes saber si tu cliente está teniendo un buen rato, tal como lo hacen en los parques de Disney donde monitorean las emociones de sus asistentes. También se puede utilizar dentro de los salones de clases para determinar si a los alumnos les interesa el método aplicado por el profesor”, añadió Aragonés.
Identificar las emociones de quienes adquieren un producto, contratan un servicio o asisten a un evento puede significar una gran oportunidad para crear mejores experiencias para los usuarios, tal como sucedió en un experimento realizado por Deep_dive México durante el evento EmTech Digital LATAM 2019 en donde los rostros de los asistentes fueron capturados por una serie de cámaras instaladas en el auditorio para reconocer los temas que generaron distintas emociones como sorpresa, duda o felicidad.
“En lugar de poner a personas a analizar a la audiencia, usamos modelos de Machine Learning supervisado, un esquema de redes neuronales entrenado para detectar en qué parte del video está la cara para que solo extraiga esa parte de la imagen para formar una base de datos añadiendo el lugar y la hora en que fue capturada. De este modo puedo colorear los rostros de acuerdo a sus emociones; también saber si una persona asistió dos o más veces al evento, fue parte de todas las conferencias y otro tipo de indicadores”, señaló Aragonés.
Nativos no tan digitales
Añadir elementos cognitivos a los distintos análisis de información también puede ayudar en tareas de servicio al cliente volviendo más eficiente la interacción entre usuarios y empresas para determinar los temas que requieren de mayor atención y acción inmediata. Tal es el caso del sistema Speech Analytics, que es capaz de entender las conversaciones de las personas.
“Esto puede funcionar bastante bien en un call center. Tenemos el caso de una compañía que recibe 120 mil llamadas al mes, y supervisarlas por personal puede ser imposible pues requeriría de condiciones de trabajo complicadas. Pero esta tecnología permite transcribir las llamadas y sacar indicadores que le sirven a la empresa para ver si la atención es adecuada. La clasificación de estos temas dentro de las conversaciones deja ver en cuáles hay más silencios o incluso más enojo”, añadió Aragonés.
El sesgo humano. Pese a sus alcances, este tipo de computación, por estar conectada de manera tan estrecha al comportamiento humano, también está expuesta a diferentes desviaciones que se desprenden de las decisiones tomadas por quienes tienen el control ya que, si así lo quisieran, podrían tomar una dirección distinta a la esperada.
Asimismo, cuando se habla de aplicaciones de las neurociencias dentro de la computación, también es necesario tomar en cuenta los riesgos que se pueden desprender de este tipo de tecnologías, pues tener acceso a una masiva cantidad de información puede llevar a prácticas de ética dudosa, aun más si se aplican factores emocionales que podrían facilitar la manipulación de los mensajes para favorecer a unos cuantos.
Un ejemplo de lo anterior son las prácticas negativas que se han llevado a cabo en los últimos años en procesos sociales muy importantes como las campañas políticas de distintos países del mundo, en donde la neuropolítica ha ocasionado la generación de información manipulada dirigida a los votantes. “Esto es algo que ya se practica, aunque muchas veces en las campañas se diga que no. A través de sistemas de Big Data y microsegmentación se desarrollan mensajes políticos a medida para los electores”, aseguró Cecilia Nicolini, directora de Opinno Research Center.
Gadgets para el regreso a clases
La experta agregó que hoy es posible usar técnicas de reconocimiento facial para saber cuáles son las emociones que se activan, como la felicidad o el interés, al ver un anuncio político. “Si este está cargado de violencia haciendo referencia a temas como la migración, se puede entender que eso provoca miedo y, con ello, desarrollar mensajes políticos a la medida para aprovechar la incertidumbre de los ciudadanos y lograr influir en sus votos”, afirmó.
Otro de los métodos con los que se está experimentando son las más recientes técnicas de reconocimiento de texto para generar bots más realistas que no solo se dediquen a replicar tweets o mensajes de manera automática, sino que puedan iniciar conversaciones e, incluso, incitar discusiones entre personas reales sobre algún tema sensible.
“Algo que está por llegar son los bots de nueva generación. Con el avance de la Inteligencia Artificial y el procesamiento natural del lenguaje será posible tener pláticas con las personas y hasta contactar a los votantes de manera personal. Sin embargo, la escala que se le puede dar a eso es preocupante. Se tienen que establecer las reglas del juego en términos de campañas electorales pero también en el día a día de nuestras democracias”, finalizó Nicolini.
Cambios en la relación máquinas y humanos. La comunicación natural que tenemos a diario entre las personas poco a poco ha ido transfiriéndose a los modelos de solución de problemas de los diferentes dispositivos inteligentes que ocupamos. Sin embargo, el acceso a estos a través de complicadas interfaces puede significar todavía un problema para lograr la completa inclusión de la población a las herramientas digitales, y ese es uno de los principales objetivos que, a corto plazo, pueden solucionarse con la computación cognitiva.
“Uno de los problemas más importantes es el tema de la interfaz. La meta es vincularnos mejor con las herramientas para poder usarlas. Hay algunos ejemplos que ya hemos podido ver como el caso de las personas mayores a las que se les hace más sencillo usar un servicio de streaming de video que una computadora”, dijo Baltazar Rodríguez, evangelista tecnológico en IBM México.
Apps de próxima generación
De acuerdo con el especialista, dotar a la tecnología de elementos para poder entendernos es muy relevante para que sea mucho más fácil usarla. “El objetivo es que un asistente inteligente pueda identificar niveles de desesperación o urgencia, por ejemplo, para determinar la rapidez de atención y ofrecer mejores soluciones”, comentó.
Ello puede propiciar que nuestra percepción hacia este tipo de tecnología cambie con el tiempo y, lejos de ser el factor sorprendente que es ahora, llegue a volverse imperceptible gracias al grado de inmersión que puede alcanzar en la realización de tareas cotidianas y en la solución de los problemas.
“Nuestra relación con la tecnología ha cambiado desde la invención de la rueda. Cuando fue creada debió ser muy relevante pero, actualmente, cuando te subes a un auto, lo último en lo que piensas es en las ruedas, a menos de que se revienten. Así, parte de las cosas que hoy nos parecen sorprendentes se van a volver cotidianas”, añadió Rodríguez.
El aspecto ético. Hay un factor bastante importante que se debe tomar en cuenta conforme latecnología avanza y es la ética de quien tiene control de ella.
Si bien integrar factores emocionales a la computación tiene potencial para el desarrollo de soluciones más precisas y procedimientos más naturales, también abre la puerta para involucrar intenciones humanas en muchos de los procesos que hoy llevamos a cabo, cayendo en el terreno de la manipulación.
¡A la conquista del espacio!
“Veo mucho potencial y retos. Que una computadora sea capaz de comprender las emociones puede ser algo terriblemente poderoso. La tecnología es un proceso sin moral, pero la manera en que la usamos sí tiene implicaciones éticas. Para lograr una mejor relación con ésta debemos asegurarnos que haya un marco ético alrededor de cómo la estamos apalancando, pues estas nuevas capacidades pueden usarse para determinar dónde eres más vulnerable y, así, manipular tus decisiones y encaminarte hacia algún tipo de fraude, por ejemplo”, advirtió el experto de IBM.
Añadir comprensión emocional a los procesos computacionales puede llevar a un mejor entendimiento entre los humanos y las máquinas y generar una comunicación más eficiente y beneficios mayores que cubran nuestras necesidades. No obstante, como todo proceso donde está implicado el entender humano, deben existir pilares que determinen el buen camino que se le debe dar a este avance tecnológico, tal como finaliza Baltazar: “el cambio tecnológico es muy acelerado y cada vez es más rápido. Hoy estamos desarrollando soluciones a las que debemos añadir bases para evitar que alguien las utilice de una manera incorrecta. Tenemos que ser conscientes cuando trabajamos en esto, pues no solo se trata del avance de la tecnología, sino que tenemos que encaminarnos hacia un buen uso de ella”, concluyó.
EJEMPLOS DE SOLUCIONES BASADAS EN COMPUTACIÓN EMOCIONAL
A continuación te presentamos algunos de los proyectos que se están desarrollando dentro del MIT Media Lab, laboratorio de creación e investigación del Massachusetts Institute of Technology, dentro de la categoría Affective Computing.
BioEssence
Es un dispositivo que se puede llevar como un collar o sobre la ropa y monitorea el estado emocional de la persona a través de su respiración y las vibraciones en su pecho, lo cual permite identificar su ritmo cardíaco. De este modo, al momento de presenciar niveles de estrés, el dispositivo expulsa algunos aromas que ayuden al usuario a relajarse.
Vive un verano tecnológico
Objetivos: formar parte de los métodos para tratar la ansiedad, estrés o desórdenes del sueño.
Aplicaciones: reducir síntomas de depresión a través de sensaciones positivas generadas a través de aromas específicos, como los cítricos.
Funciona a través de una app que permite ajustar cada cuánto los aromas son expulsados, dependiendo del ritmo cardiaco.
BioEssence sigue en desarrollo. Consulta más detalles en: media.mit.edu/projects/bioessence
Affectiva Automotive AI
Este sistema monitorea la actividad de los usuarios dentro de un vehículo para determinar situaciones como cambios de humor o altos niveles de distracción para que el viaje sea más seguro.
Objetivos: aumentar la seguridad de los viajes evitando accidentes por emociones, sueño o distracción.
Aplicaciones: el auto puede determinar si tiene que tomar control de sí mismo para evitar accidentes.
A través de cámaras se identifican niveles de cansancio o distracción y se activan alertas sonoras o en el asiento para que la persona esté atenta.
Cuando se detectan altos niveles de estrés se pide al usuario detenerse y respirar mientras se reproduce música tranquila. El sistema ya está instalado en autos de marcas como Porsche o BMW. Puedes consultar todos los detalles en el sitio: go.affectiva.com/auto
retro está de moda... otra vez
ELSA
Elsa (Empathy Learning, Socially-aware Agents) es un chatbot bastante peculiar pues, dentro de sus pláticas, no solo se dedica a recibir y devolver información específica o precisa sobre algún dato o producto sino que motiva a los usuarios a platicar sobre aspectos de su vida cotidiana con el objetivo de lograr conversaciones más empáticas entre Inteligencia Artificial y humanos.
Objetivos: apoyar a la investigación y tratamientos de salud mental.
Aplicaciones: sugerir intervenciones con base en el comportamiento del paciente.
Realizar terapias conductual- cognitivas.
Detectar individuos en riesgo de depresión o suicidio. ELSA (Empathy Learning, Socially-aware Agents), sigue en estado de desarrollo. Puedes formar parte de sus pruebas ingresando al siguiente link: elsaneural.net
Comisión Ejecutiva de Atención a Víctimas
Esta comisión en México ha integrado elementos de cómputo cognitivo para, a través del análisis de texto, identificar y clasificar expedientes de múltiples casos y ayudar a víctimas del crimen a llegar a un juicio y dar con los responsables.
Objetivos: facilitar la revisión de expedientes e información de los casos para agilizar el proceso de juicio y la localización de los responsables.
Aplicaciones: convertir los documentos a imágenes en PDF y extraer el texto gracias a la Optical Character Recognition que identifica letras y las convierte en palabras.
Los nombres importantes son identificados gracias a procesos como el Name Identity Recognition para crear conexión entre los documentos y obtener conclusiones más precisas.
La herramienta ya está disponible y ha sido implementada por sus creadores: Deep_dive.
Tres tendencias en riesgos cibernéticos