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Sociedad

Tercer Milenio

Reportaje

Computación afectiva. Máquinas con las que hacer buenas migas

Ya está en el mercado el primer robot emocional: Pepper, la evolución ‘emocional’ del robot NAO. Estudia el tono de voz, los gestos y el rostro de la persona que interactúa con él para tomar decisiones en la conversación que hagan sentir mejor a su interlocutor. Dependiendo de la emoción en cada momento, Pepper habla más alto o suspira, se relaja al estar con gente a la que conoce, está contento cuando se le alaba o se asusta cuando las luces se apagan. En su interior late la computación afectiva, que combina tecnología y emociones para mejorar la experiencia de usuario.

Pepper es el primer robot emocional comercial.
Pepper es el primer robot emocional comercial.
Collision Conf

Cada vez confiamos más en los sistemas informáticos, desde la reserva de las vacaciones, al seguimiento de nuestra salud o la búsqueda de la pareja ideal. Estos sistemas son solo una pequeña avanzadilla de un mundo en el que las máquinas nos ayudarán, enseñarán, aconsejarán, cuidarán y entretendrán. Uno podría imaginar agentes puramente racionales en estos roles, pero una interacción fría, por muy perfecta que sea, no termina de resultarnos atractiva, pues las emociones juegan un papel importante en nuestras decisiones, memoria y bienestar. Además, son fundamentales para facilitar la comunicación eficaz y las interacciones sociales. Por ello, hace años que está claro que hay que tener en cuenta el componente emocional a la hora de diseñar los sistemas informáticos.

Fue Rosalind Picard, investigadora del MIT, quien acuñó el término computación afectiva al publicar, en 1997, su libro ‘Affective Computing’, donde argumentó la necesidad de tener en cuenta los factores emocionales en el diseño del software.

El objetivo de la computación afectiva es desarrollar dispositivos y sistemas capaces de reconocer, interpretar, procesar y/o simular las emociones humanas para mejorar la interacción entre el usuario y la computadora. En el fondo, nada muy lejos de lo que hacemos los humanos: escuchar las emociones del otro y expresar las nuestras.

¿Para qué podemos querer hacer buenas migas con las máquinas? Más allá del márquetin y la publicidad, existen numerosas áreas que se pueden beneficiar de los avances de la computación afectiva.

Los asistentes personales se están volviendo omnipresentes en nuestra vida cotidiana. Desde servicios conocidos como Alexa de Amazon, Siri de Apple, Cortana de Microsoft o Google Assistant, hasta bots de chat para áreas como el servicio al cliente y la formación. Investigaciones recientes muestran que un asistente que puede detectar las señales sociales y afectivas de un usuario junto con su contexto, y responder adecuadamente, es valorado mejor, considerado más inteligente, y crea un mayor deseo por parte del usuario de interactuar con él.

La evaluación en tiempo real de emociones como el estrés, el aburrimiento o la distracción puede ser de gran valor en trabajos en los que se realizan tareas repetitivas pero al mismo tiempo la atención es crucial, como por ejemplo en el control de tráfico aéreo o la supervisión de una planta nuclear. En este ámbito, hay herramientas automáticas que permiten analizar si un conductor está enfadado, estresado o se está durmiendo. Dependiendo del caso, pone música, le habla para despertarlo o incluso emite alarmas.

Existen numerosas aplicaciones terapéuticas para ayudar a personas con problemas emocionales. Por ejemplo, se utilizan sensores fisiológicos para monitorizar el cuerpo y proporcionar información visual a personas con autismo para que sean capaces de reconocer su propio estado emocional y el de otras personas. En Japón, se utilizan con éxito robots emocionales para mitigar la soledad de los ancianos. Pero también las aplicaciones de seguimiento de la salud en enfermos crónicos o mayores mejoran su impacto al considerar no solo aspectos puramente fisiológicos, sino emocionales y anímicos.

En el ámbito de las plataformas educativas a distancia, la capacidad de entender las respuestas afectivas de los estudiantes es clave, al estar demostrado que la relación entre el tutor y el alumno juega un papel importante en la mejora de los resultados educativos.

Por último, la computación afectiva aporta mayor realismo e inmersión en las aplicaciones de entretenimiento, como juegos, exposiciones multimedia interactivas y espectáculos.

Un sistema de computación afectiva, paso a paso
Un sistema de computación afectiva, paso a paso
Affective Lab

Sistema de computación afectiva

Un sistema 'afectivo' debe ser capaz de:
1) Capturar y reconocer los estados emocionales del usuario a través de mediciones sobre señales generadas en la cara, la voz, el cuerpo o cualquier otro reflejo del proceso emocional que se esté llevando a cabo;
2) Procesar esa información clasificando, gestionando, y aprendiendo por medio de algoritmos que se encargan de recoger y comparar gran cantidad de casos, y que tienen en cuenta los estados emocionales del usuario y, en su caso, del ordenador;
3) Generar las respuestas y las emociones correspondientes, que pueden expresarse a través diferentes canales: colores, sonidos, robots, o personajes virtuales dotados de expresiones faciales, gestos, voz, etc.

Cómo puede una computadora saber qué emociones siente el usuario

A través de cámaras es posible capturar propiedades observables de las emociones, como el color de la piel, los movimientos corporales, gestos o incluso detectar expresiones faciales basándose en el análisis de movimientos musculares o de puntos característicos de la cara. Dispositivos especiales, como los ‘eye-trackers’, obtienen información de la dilatación y el seguimiento de las pupilas. Los micrófonos capturan el lenguaje y las variaciones en la entonación, tono o volumen de la voz. Por otra parte, es posible obtener información difícilmente observable utilizando sensores que registren medidas fisiológicas como la respiración, el pulso, la resistencia galvánica de la piel, la temperatura corporal o, por medio de electrodos, la actividad cerebral.

Detección de expresiones faciales a través de puntos y distancias.
Detección de expresiones faciales a través de puntos y distancias.
Affective Lab

La posibilidad de recoger y guardar todos estos datos permite detectar e identificar el estado emocional de la persona. Sin embargo, no es una tarea simple conseguir que el sistema adapte su comportamiento dependiendo de esa percepción.

Cómo puede un sistema comportarse de forma emocional

Una vez que se registran las diferentes entradas de la información del usuario, hay que clasificarlas. Normalmente se producen varias entradas en un mismo instante. ¿Cómo determinar cuáles son más importantes a la hora de procesarlas mediante técnicas de fusión multimodal y de gestionar la respuesta adecuada por parte del sistema?

Un sistema informático que actúe de forma emocional debe: entender y ser consciente de sus emociones; ser capaz de regularlas; y utilizarlas, junto a las ajenas, para modificar su comportamiento. La gestión de este tipo de comportamiento también constituye hoy en día un reto y se basa en el uso de arquitecturas cognitivas que, desde distintas perspectivas, intentan reproducir el funcionamiento de la mente humana y que hoy por hoy buscan incorporar modelos emocionales.

Personajes virtuales que expresan emociones a través de sus expresiones faciales.
Personajes virtuales que expresan emociones a través de sus expresiones faciales.
Affective Lab

Para que un ordenador sea capaz de exteriorizar sus emociones hay que implementar un sistema de procesamiento interno capaz de determinar el estado emocional del computador. A partir de esa información, se generará una salida utilizando los diferentes canales disponibles que permitan expresar ese estado afectivo: desde un simple emoticono, colores, luces, melodías o sonidos hasta un modelo antropomórfico representado por un personaje virtual (ya sea estilo dibujo animado o en 3D) con apariencia humana o incluso por un robot con apariencia humana o de animal. En estos últimos casos, las emociones se generan y expresan simulando las mismas características de las emociones en humanos, es decir, a través de las expresiones faciales, la voz, los movimientos o los gestos corporales.

Qué es una emoción

Hay mucho camino que recorrer en computación emocional. Para empezar ¿qué es realmente una emoción? No hay consenso entre los psicólogos en cómo definirlas y clasificarlas o en qué modelo las representa mejor.

Además, un sistema 'afectivo' recibe un bombardeo de información afectiva a través de voz, texto, imagen, canales fisiológicos... y debe seleccionar y fusionar los distintos canales de entrada y hacer un procesamiento multimodal de la información.

El sistema de reconocimiento debe ser sensible a captar información afectiva en cualquier individuo, de cualquier etnia, edad, género o fisionomía. Pero, para colmo, cada persona expresa sus emociones de forma distinta y, a la hora de detectar las de los otros, influye el propio estado emocional, el contexto y el entorno social.

Y esta detección y reconocimiento de emociones espontáneas debe desarrollarse en entornos reales –cuando la mayoría de los sistemas desarrollados funcionan en entornos ‘de laboratorio’, totalmente controlados– y también en tiempo real: el sistema debe monitorizar y responder al instante a los cambios emocionales de los usuarios.

Esa cámara que rastrea mi ánimo

La detección de señales afectivas también abre cuestiones éticas. Gran parte del hardware utilizado es pequeño y omnipresente (por ejemplo, micrófonos o webcams), de forma que las personas pueden no ser conscientes de que se está midiendo y respondiendo a su estado emocional.

Actualmente el mayor esfuerzo por desarrollar esta tecnología viene de grandes compañías, por lo que existe la preocupación de que la información emocional pueda ser usada para manipular a los usuarios y provocar en ellos ciertas reacciones.

Un agente afectivo puede elevar de forma engañosa las expectativas de los usuarios sobre la competencia o el sentido común de un sistema, dando lugar a problemas o frustración.

Por otro lado, si vamos a estar interactuando con agentes informáticos cada vez más, ¿existe la posibilidad de que cambiemos nuestro propio comportamiento para imitar el del sistema? Algunos datos apoyan esta idea, como los que muestran que las personas están cambiando la forma en que piensan como resultado de utilizar motores de búsqueda en internet.

Juguemos en Etopia. Espacios interactivos multisensoriales

Mesas táctiles, coloridas proyecciones que responden a los gestos, interacción con sonidos, agentes afectivos que invitan a jugar... Todo esto se combina en los espacios interactivos multisensoriales como el denominado ‘Juguemos en Etopia’, Centro de Arte y Tecnología del Ayuntamiento de Zaragoza, donde se desarrollan experiencias lúdicas y formativas para todos.

'Juguemos en Etopia', un espacio interactivo multisensorial
'Juguemos en Etopia', un espacio interactivo multisensorial
Affective Lab

Actualmente, en el marco del proyecto Pergamex, se busca desarrollar experiencias interactivas para grupos intergeneracionales en las que niños y mayores disfruten y aprendan juntos. En ello esta el Grupo de Investigación en Interfaces Avanzadas, Affective Lab, del Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A)

El diseño de ese tipo de experiencias en las que, por ejemplo, abuelos y nietos jueguen y se diviertan juntos con la tecnología es un reto tanto en el diseño de los juegos como en la evaluación emocional de sus reacciones y en el diseño de estrategias para la colaboración e integración de todos ellos.

El Affective Lab de la Universidad de Zaragoza investiga en el área de la interacción persona-ordenador, en particular en interacción tangible, multimodal, afectiva y accesibilidad. Los investigadores del grupo provienen de la ingeniería informática, la ingeniería electrónica, la educación, la psicología, la sociología y la medicina.

En el ámbito de la computación afectiva, su investigación se centra en el desarrollo de personajes 3D interactivos basados en sistemas cognitivo–afectivos que consideren aspectos como la empatía o la regulación emocional y hagan la interacción con los usuarios más creíble y natural; así como en el uso de dispositivos vestibles (‘wearables’) para la detección del estado emocional de todo tipo de usuarios (adultos niños y ancianos) en aplicaciones deportivas, terapéuticas, educativas y lúdicas.

Eva Cerezo, Sandra Baldassarri, José Ramón Beltrán Affective Lab, Instituto de Investigación en Ingeniería de Aragón (I3A)

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