La computación afectiva y sus consecuencias en los negocios y la vida

En el intento de desarrollar la inteligencia artificial hay un aspecto que determina el éxito o fracaso de este trabajo. La capacidad de interpretación por parte de estas tecnologías de un aspecto que nos hace únicos, la capacidad de expresarnos y de sentir.

Una de las diferencias fundamentales entre las máquinas y los seres humanos es que las maquinas no pueden sentir emociones mientras que los seres humanos si, expresamos nuestra existencia y formamos la percepción del mundo a través de las emociones mientras que los computadores no.

Para muchas personas lo que distingue a lo seres humanos de las máquinas es que los seres humanos pueden sentir emociones mientras que las maquinas no pueden hacerlo. Es así como la existencia de las personas se expresa a través de las emociones. Los computadores no son seres vivos, no pueden entender lo que las personas sienten y no les importan lo que pueden sentir sus usuarios.

Las ciencias del comportamiento y la neurociencia social cognitiva han probado de manera relativamente reciente que la racionalidad es sólo un componente de los principios que determinan la toma de decisiones. El estado anímico nos afecta a la hora de tomar decisiones, desde qué comer en un día determinado hasta con quién nos relacionamos.

Como el lenguaje y las emociones juegan un papel importante en las decisiones que se toman, entenderlas tiene un gran potencial económico y por lo tanto las empresas y las universidades han gastado grandes cantidades de recursos para entender las particularidades de las emociones y el lenguaje y su relación con los computadores. Estas áreas de estudio son mejor conocidas como la computación afectiva y el procesamiento del lenguaje natural, veamos un poco de qué se tratan.

Procesamiento del lenguaje natural


Una nube de palabras, de los primeros pasos en el procesamiento de lenguaje natural
Fuente: Valuewalk.com

Este se caracteriza por ser de naturaleza cualitativa lo que implica que es más difícil de modelar por sus diferentes peculiaridades. En el trabajo diario de las empresas se estima que el 80 por ciento de la información se caracteriza por ser de naturaleza cualitativa: textos, imágenes, archivos de audio y otras formas no estructuradas, sólo el 20 por ciento es cuantitativa de la cual existe una teoría y modelos bastante robustos.

Esto deja el problema de cómo obtener resultados a partir de estas fuentes de datos no estructurados, es de esta manera que el procesamiento del lenguaje natural usa las técnicas del aprendizaje automático y la inteligencia artificial para entender este texto no estructurado y darle significado a este tipo de información. Estas permiten resumirla y categorizarla en tiempo real.

Para lograr esta interpretación de la información cualitativa, el procesamiento del lenguaje natural involucra las siguientes materias:

Procesamiento de señales que es la conversión de las palabras habladas en texto.

Análisis sintáctico que determina la estructura y la gramática de las frases.

Análisis semántico que determina el significado de las palabras y su lógica.

Pragmática la cual se encarga de determinar el contexto de las frases y cómo se relacionan con las otras frases.

Esta área ha recibido grandes cantidades de dinero para su avance, a cambio de esto el procesamiento del lenguaje natural ha permitido a las empresas y la academia entender de manera más profunda la percepción de los productos, servicios, marcas y empresas por ejemplo en las redes sociales.

Esta percepción se conoce como análisis de sentimiento, ya que tienen un rol fundamental a la hora de tomar decisiones, así como la habilidad de convertir el lenguaje en un formato que un computador pueda entender y obtener valiosas conclusiones de este.

Computación afectiva


Fuente: telegraph.co.uk

Esta se basa en la idea de que existen sutilezas en la comunicación de las personas que pueden reducirse a patrones comunes y extraer conclusiones generales. Los sentimientos pueden ser descifrados si están escritos, basados en la estructura de las palabras, el significado de la frase e incluso la velocidad en la que se comunican.

Pero no sólo expresamos nuestros sentimientos con las palabras, sino también con nuestros cuerpos. La computación afectiva trata de automatizar el proceso de interpretación de los gestos que utilizamos a la hora de expresar nuestros sentimientos. Esta es muy importante porque tratan de superar la barrera que existe entre las interpretaciones que hacen los seres humanos y la posibilidad de que una máquina pueda hacer la tarea.

La computación afectiva se define como el estudio y el desarrollo de sistemas y equipos que pueden reconocer, interpretar, procesar y simular los sentimientos humanos. En el desarrollo de esta área se han involucrado las ciencias de la computación, la psicología y la ciencia cognitiva que intentan conocer el estado emocional de un usuario gracias al uso de sensores y aprendizaje profundo (Deep learning).

En la computación afectiva un computador utiliza métodos parecidos a los del aprendizaje profundo para aprender la manifestación emocional de las expresiones faciales, p.j ira, alegría, indiferencia con cientos de miles de datos que representan la manera en que se ve una expresión de enojo, alegría o indiferencia para las personas sin ninguna clase de distinción.

Esta metodología se ha constituido en el paso hacia el análisis de emociones y sentimientos, esta afectará el mercadeo y el comercio para la venta de productos y posicionamiento de marcas. Es posible estudiar en tiempo real las palabras y las expresiones faciales se ha iniciado una era en la que las respuestas físicas hacia los estímulos pueden ser identificadas e incluso ser cuantificadas para de esta manera dirigir el curso de acción a seguir en algún plan predeterminado.

Existe una tendencia de las personas a usar medios como el chat p.j WhatsApp y otros medios escritos para comunicarse, esto ha dado estímulo al nacimiento de los chatbots que son programas utilizados para imitar conversaciones con las personas gracias a la inteligencia artificial. Esto ha representado una alternativa a los call centers y en el futuro reemplazar esta clase de trabajos por este tipo de herramientas por su mayor nivel de eficiencia a medida que sea perfeccionado.

Pero esto apenas empieza, el sueño de los empresarios es que algún día puedan monitorear todos los signos vitales de la persona para determinar si está o no en condiciones de trabajar.

Aunque esto es muy riesgoso puesto que esto puede ser utilizado para iniciativas nada positivas y dado que esto es así en la práctica dados los escándalos que pasan de manera discreta sobre el manejo adecuado de los datos no existe una garantía de que esto pueda beneficiar a todas las personas, pero el debate está abierto y cada día una de estas posiciones se impone, la pregunta es cuál será el efecto de estas tecnologías sobre la relación que tenemos con el mundo.

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