Sus creadores dicen que es preciso el 71% de las veces.
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Si nos atenemos a una nueva investigación, es posible que un día llegues a casa del trabajo de mal humor y que tu altavoz inteligente analice automáticamente tus emociones y empiece a reproducir música relajante.
Este es uno de los casos de uso de una nueva red neuronal a la que los ingenieros de la Universidad Queen May de Londres han enseñado a interpretar automáticamente determinadas emociones humanas, emitiendo ondas de radio a las personas y captando señales emocionales como los cambios en los latidos del corazón. El algoritmo puede detectar sentimientos como el miedo, el asco, la alegría y la relajación con una precisión del 71%, según una investigación publicada a principios de este mes en la revista PLOS One. Está lejos de ser perfecto, pero es lo suficientemente impresionante como para que pueda tener alguna utilidad en el mundo real.
El algoritmo está entrenado para captar los cambios en los latidos del corazón de una persona, detectados por las ondas de radio, y los interpreta como sentimientos específicos, según Defense One. No es de extrañar que la publicación, centrada en el ámbito militar, se interesara por la posibilidad de utilizar el sistema en un entorno de interrogatorio, pero el autor principal e ingeniero del Queen Mary, Yang Hao, dijo que no se trataba de eso.
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«En cuanto a sus implicaciones para… la seguridad nacional, hay que seguir investigando, al igual que otras cuestiones relacionadas con la ética y el uso responsable de esta tecnología», dijo Hao a Defense One.
Por supuesto, un 71% de precisión no es lo ideal, pero la investigación muestra que la red neuronal supera significativamente a otras arquitecturas de IA menos sofisticadas.
Por ejemplo, según el estudio, un algoritmo de aprendizaje automático más tradicional sólo acertó un 40% de las veces. Así que, aunque no tengamos máquinas que entiendan la compleja y subjetiva experiencia de las emociones humanas, al menos nos estamos acercando a herramientas que nos ayuden a descodificarlas.
🔎 | Plos.org | DefenseOne
