Warning: strpos() expects parameter 1 to be string, array given in /home/site/wwwroot/wp-content/themes/twentynineteen-child/functions.php on line 163
Dentro de la inteligencia artificial se encuentran diversos parámetros que dictan órdenes a los dispositivos que ejecutan este sistema. Tales comandos se denominan algoritmos, y resultan en programaciones tan complejas que llegan a comprender las acciones del ser humano en su totalidad. Las emociones, creatividad y personalidad artificial hacen parte de ello, brindando una mayor cercanía de la tecnología al ser humano. Para poder entenderlo, es necesario basarse en ejemplos de algoritmos que han sido desarrollados por diferentes compañías:
Code of hope
Es un algoritmo desarrollado por Publicis España y WYSIWYG, para el Teléfono de la Esperanza. Fue desarrollado en colaboración con el partner de inteligencia artificial AP Exata. Este algoritmo detecta el comportamiento de personas con depresión de alto riesgo para prevenir consecuencias graves. Cuenta con el asesoramiento de Twitter para los formatos necesarios.
Esta nueva inteligencia artificial no se basa solamente en palabras clave y, a diferencia de otros algoritmos, señala más de 32 sentimientos que pueden llegar a identificar la intensidad de la tristeza de una persona, teoría desarrollada por el psicólogo Robert Plutchik. El suicidio es la primera causa de muerte no natural en España. Según datos de Teléfono de la Esperanza, cada año entre 3600 y 3700 personas se suicidan en el país.
Esto supone diez muertes al día, el doble de lo que ocurre con las muertes por accidentes de tráfico. Aun así, el tabú que siempre ha generado y la falta de información, ha provocado un desconocimiento profundo sobre la realidad de este grave problema. Con base en estos datos, se ha creado Code of hope, un algoritmo desarrollado por AP Exata desde noviembre de 2018, a partir de los estudios realizados en el Centro Algoritmi de la Universidad de Minho, en Braga, Portugal y que permite identificar perfiles con síntomas de depresión de alto riesgo. Entre la depresión y el suicidio está la soledad, por eso es importante que se les escuche.
EMPATH
Otro ejemplo es EMPATH compañía japonesa que ha desarrollado un programa de reconocimiento de emociones a través de las propiedades físicas de la voz. El algoritmo se ha desarrollado a partir de decenas de miles de muestras de voz y es capaz de detectar la emoción que muestra una persona con solo escuchar su voz en tiempo real y en cualquier idioma. Para ello, este algoritmo analiza las propiedades físicas de la voz para poder identificar y detectar cuatro emociones: alegría, calma, ira y tristeza.
Emotion recognition
Otro ejemplo es el algoritmo que detecta emociones humanas en fotografías grupales. Un equipo del departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de Delaware (Estados Unidos) ha diseñado un algoritmo capaz de detectar las emociones de las personas en una fotografía grupal. Lo han logrado gracias al uso del aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning) con redes neuronales.
El equipo, liderado por la estudiante de doctorado Xin (Cindy) Guo, obtuvo el primer puesto en una de las tres categorías del sexto desafío Emotion recognition in the wild (reconocimiento de emociones en la naturaleza): EmotiW 2018. Concretamente, en el apartado de “reconocimiento de emociones a nivel grupal”.
La prueba
A los equipos se les dio un conjunto de imágenes que representaban a un grupo de personas y se les asignó la tarea de desarrollar un algoritmo que pudiera clasificar a las personas en las fotos como felices, neutrales o negativas. Los equipos tuvieron un mes y medio y siete intentos para crear el algoritmo más preciso posible. El grupo, guiado por el presidente del departamento y asesor de Guo, Kenneth E. Barner, fusionó ocho modelos diferentes para desarrollar su solución ganadora. El algoritmo funciona en fotografías de varias resoluciones y fue publicada por la Association for Computing Machinery.
Aplicaciones
El objetivo del trabajo es clasificar automáticamente las imágenes subidas a sitios web. “Los usuarios verían las imágenes que están buscando porque el algoritmo se ejecutaría y etiquetaría si las personas están felices o no”, explica Guo en un comunicado. “Podría usarse, por ejemplo, para analizar las emociones de un grupo de personas fotografiadas en una protesta, una fiesta, una boda o una reunión. Esta tecnología también podría desarrollarse para determinar qué tipo de evento muestra una imagen dada”
El objetivo del trabajo es clasificar automáticamente las imágenes subidas a sitios web. “Los usuarios verían las imágenes que están buscando porque el algoritmo se ejecutaría y etiquetaría si las personas están felices o no”, explica Guo en un comunicado. “Podría usarse, por ejemplo, para analizar las emociones de un grupo de personas fotografiadas en una protesta, una fiesta, una boda o una reunión. Esta tecnología también podría desarrollarse para determinar qué tipo de evento muestra una imagen dada”.
Si la cara es el espejo del alma, un ordenador puede identificar hasta 22 emociones escritas en el rostro. Investigadores de Estados Unidos han diseñado un algoritmo matemático que diferencia los gestos que las personas hacen cuando sienten desde miedo hasta sorpresa, pasando por emociones más complejas y contradictorias como la de la tristeza enfadada o la de estar felizmente disgustado. Su grado de acierto es casi igual al de los humanos.
Desde Aristóteles, los griegos estudiaron cómo existía un número limitado de expresiones faciales que reflejaban las distintas emociones humanas. En un complicado juego entre los músculos faciales y el cerebro, salvo algún defecto o lesión, a cada expresión le corresponde una emoción. En siglo XIX, los científicos mantenían el carácter universal de esta conexión.
Creación de una personalidad: lenguaje, expresiones y contenido
La personalidad es algo esencial a la hora de tener un chatbot dado que esto permitirá que las personas vivan una experiencia muchísimo más amena. Se sabe que a las personas les gustan las personalidades agradables, por tanto tener un chatbot que sepa cómo tratarlas es maravilloso. Lo primero que se puede hacer es darle un nombre simpático o inteligente, teniendo en cuenta la audiencia objetiva.
Por ejemplo, si el sitio es un e-commerce de ventas de pasajes, se le puede llamar Ticketbot o Viajesbot; Si el sitio es una consultoría médica, se le puede llamar Doctorbot, etc. Esto permite que haya una mejor interacción, le da mucho más realismo y profundidad a la conversación e, incluso, puede que ni siquiera se note que se trata de un programa con respuestas precargadas.
La nueva tecnología desde el profesional
La modernidad está plagada de tecnología, y a diario podemos ver como el ser humano desarrolla más y más avances, facilitando así nuestra vida. Estos pasos en la tecnología han permitido que cada vez, se creen diferentes herramientas que nos permite desarrollar incluso, nuestras labores mucho más rápido. En el caso de los chatbots, se elimina la necesidad de una persona en el momento de contestar un mensaje, dejando así una tarea de lado.
TECH Universidad Tecnológica esta al tanto de las nuevas tendencias y surgimientos en tecnología. Por esta razón, cada uno de los programas ofertados en su portafolio está enfocado en el futuro profesional. Caso tal de ello es su Facultad de Ingeniería, en la que se pueden hallar programas tales como el Máster en Dirección de Administración Industrial y el Máster en Infraestructuras Inteligentes, Smart Cities. Sin embargo, para aquel profesional que busca dominar el campo de la nueva revolución tecnológica no cabe duda que su mejor elección será el Máster en Industria 4.0 y Transformación Digital.
