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Una nueva inteligencia artificial podría revelar nuestras emociones internas a partir de tecnología inalámbrica como ondas WiFi o de radio en lo que sería un adelanto tan revolucionario como controvertido.
Tradicionalmente, el campo todavía en pañales de la detección de emociones mediante inteligencia artificial se ha basado en la evaluación de señales visuales como expresiones faciales, gestos corporales, movimientos oculares e incluso del habla. De hecho, tal y como nos recuerda el inmenso pozo de sabiduría que es nuestro refranero español, la cara es el espejo del alma.
Sin embargo, pese a las investigaciones al efecto, los métodos de reconocimiento de emociones a través de las expresiones faciales pueden resultar poco fiables cuando es una máquina las que ha de descifrarlas, y es por ello que los investigadores se hallan a la búsqueda de nuevas formas de conseguir que maquinas o robots logren interpretar nuestros estados de ánimo. Esto es precisamente en lo que se encuentra trabajando un equipo de científicos de la Universidad Queen Mary de Londres, quienes a través del la medición de variables como el ritmo respiratorio o la frecuencia cardíaca mediante ondas de radio o WiFi, pretenden desarrollar una inteligencia artificial capaz de revelar las emociones humanas. Los resultados de la investigación se publican esta semana en la revista PLOS ONE bajo el titulo ‘Deep learning framework for subject-independent emotion detection using wireless signals’.
Para llevar a cabo su investigación los investigadores realizaron un experimento en que se pidió a los participantes que visionaran un video seleccionado por su especial capacidad para evocar uno de los cuatro tipos básicos de emociones: ira, tristeza, alegría o placer. Mientras las personas observaban el vídeo, los investigadores se valieron de la emisión de señales de radio inofensivas como las transmitidas desde cualquier sistema inalámbrico -incluidos radar o WiFi- hacia los participantes, para posteriormente medir las señales que rebotaban en estos. Fue de este modo que al analizar los cambios en estas señales causadas por leves movimientos corporales, los investigadores pudieron acceder a una información hasta entonces “oculta” en la frecuencia cardíaca y respiratoria de los sujetos estudiados.
De la emoción a la e-moción
No se trata de una estrategia completamente innovadora, pues con anterioridad métodos similares no invasivos o inalámbricos de detección de emociones ya habían sido empleados en otras investigaciones. Sin embargo, la novedad en la presente investigación radica en que en esta ocasión, en lugar de valerse únicamente de un algoritmo capaz de identificar y clasificar los estados emocionales en un conjunto de datos, los científicos se valieron de una red neuronal la cual, gracias al aprendizaje profundo pudo aprender por si misma a interpretar las emociones de los participantes en tiempo real en base a sus constantes cardiorespiratorias, demostrando que podía detectar emociones con mayor precisión que los métodos tradicionales de aprendizaje automático.
“El aprendizaje profundo nos permite evaluar los datos de una manera similar a como lo hace un cerebro humano, rebuscando entre diferentes capas de información y haciendo conexiones entre ellas. La mayor parte de la literatura publicada hasta el momento utiliza el aprendizaje automático para medir las emociones de una manera dependiente del sujeto, registrando una señal de un individuo específico y usándola para predecir su emoción en una etapa posterior”, explica Achintha Avin Ihalagede la escuela de Ingeniería de Electrónica y Ciencias de la Computación de la Universidad Queen Mary de Londres. “Con el aprendizaje profundo hemos demostrado que podemos medir con precisión las emociones de una manera independiente del sujeto. Podemos observar una colección completa de señales de diferentes individuos, aprender de estos datos y usarlos para predecir la emoción de las personas”, añade.
En busca de señales invisibles
Como apuntábamos unas líneas atrás, los métodos de interpretación de emociones basados únicamente en el reconocimiento facial hasta el momento no han resultado lo suficientemente efectivos en estudios previos, por lo que los investigadores han orientado su mirada hacia constantes invisibles para los humanos, más no para la máquinas, en aras de tratar de detectar los diferentes estados de ánimo de las personas. Una de estas constantes elegidas ha sido la actividad eléctrica del corazón, las cuales pueden ser detectadas mediante un electrocardiograma.
Una prueba de electrocardiograma, además de medir la cadencia con la que late nuestro corazón, proporciona un vínculo entre el sistema nervioso y el ritmo cardíaco. Hasta la fecha, la medición de estas señales se ha realizado en gran medida utilizando sensores que se colocan en el cuerpo, pero recientemente los investigadores han estado buscando enfoques no invasivos que utilicen como ondas WiFi, de radio e incluso de radar para detectar estas señales. Ahsan Noor Khan, estudiante de doctorado en Queen Mary y coautor del estudio, expresa declara al respecto que: “ser capaz de detectar emociones utilizando sistemas inalámbricos es un método de creciente interés para los investigadores, ya que ofrece una alternativa a los sensores voluminosos actuales y podría ser directamente aplicable en futuros entornos de viviendas y edificios ‘inteligentes’. “En este estudio, nos basamos en el trabajo existente utilizando ondas de radio para detectar emociones y demostrar que el uso de técnicas de aprendizaje profundo puede mejorar la precisión de nuestros resultados”, añade.
“Ahora queremos investigar cómo podríamos emplear sistemas existentes de bajo costo, como enrutadores WiFi, para detectar las emociones de una gran cantidad de personas reunidas, por ejemplo, en una oficina o en un entorno de trabajo.” continua. “Este tipo de enfoque nos permitiría clasificar las emociones de las personas de forma individual mientras realizan sus actividades de rutina. Además, nuestro objetivo es mejorar la precisión de la detección de emociones en un entorno de trabajo utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje profundo”
Una nueva relación con la tecnología
A modo de corolario, el profesor Yang Hao, líder del proyecto y autor principal del artículo publicado en PLOS ONE, en una defensa de las bondades de su investigación ha declarado que: “este trabajo abre la puerta a muchas e innovadoras aplicaciones prácticas, especialmente en áreas como la interacción humano- robot, la atención médica y el bienestar emocional, que se ha vuelto cada vez más importante durante la actual pandemia de Covid-19″. También, según informan los autores, en el futuro el equipo planean trabajar con profesionales de la salud y científicos sociales sobre la aceptación pública y las preocupaciones éticas en torno al uso de esta tecnología.
Y es precisamente en punto, el de las implicaciones éticas de un tecnología que se desarrolla a un ritmo vertiginoso, en el que cabría hacer una pausa para la reflexión y plantearnos las que parecen unas preguntas más que necesarias: ¿queremos en realidad máquinas capaz de detectar nuestras emociones y en última instancia interactuar emocionalmente con los seres humanos? ¿Para qué exactamente? ¿Sería posible en el futuro que algunos de nosotros prefiriéramos relacionarnos con máquinas empáticas antes que con otros seres humanos? ¿Podría esto resultar, al contrario de lo que defiende el autor del articulo, Yang Hao, en una merma del bienestar emocional a largo plazo, más allá del inmediato chute dopamina que nos proporcionan las redes sociales y que cada vez más estudios relacionan con patologías como la ansiedad y la depresión?
Pero sobre todo, ¿estamos dispuestos a que un algoritmo y aquellos que lo controlan, más allá del acceso que ya tienen a nuestros gustos, hábitos y siendo malpensados, incluso a nuestras conversaciones privadas, tengan acceso a lo que sentimos en todo momento?
No cabe duda de que, pese a las presumibles buenas intenciones de sus creadores, esta nueva tecnología es susceptible de abrir la puerta de nuestras emociones a cualquiera con la tecnología adecuada para acceder a ellas. Un caballo de Troya quizá, al último rescoldo de intimidad del que aún somos dueños; la última frontera entre el mercado y las más inexplorada dimensión de nuestra privacidad. ¿Es esto realmente lo que esperamos de las máquinas y algoritmos del futuro?¿Estamos realmente preparados para ello? Puede que sea este el momento de hacernos esta y otras preguntas. Quizá luego sea demasiado tarde.
NationalGeographic
