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. Sin embargo, aún hay elementos que 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.
Esta surge de la unión de varias disciplinas computacionales y ciencias cognitivas que 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”.
MERCADO DE EMOCIONES
Aunque el análisis de información y la resolución de problemas son tareas que actualmente la Inteligencia Artificial ya puede realizar, el comprender las emociones y estímulos 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”, 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 cámaras instaladas en el auditorio para reconocer los temas que generaron distintas emociones.
“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.
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, aún 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.
RELACIÓN MÁQUINAS Y HUMANOS
La comunicación natural que tenemos a diario entre las personas 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 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.
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.
EL ASPECTO ÉTICO
Hay un factor bastante importante que se debe tomar en cuenta conforme la tecnología 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.
“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.
Texto: El Universal
Fotos: Cortesía
