En la actualidad mejoran la capacidad de computadoras para captar las emociones. En el área más activa de la computación afectiva; se están desarrollando robots y computadoras para estudiar expresiones del rostro, descifrar nuestras emociones y contestar en función de ello.
Dentro de las aplicaciones están, monitorear la salud mental y la armonía de una persona. Calcular el interés de un alumno en el aula, diagnosticar señales de algunos malestares; y desarrollar compañeros robots que nos auxilien.
Uno de los retos, es que las personas expresamos nuestras emociones de modo muy distinto, pendiendo de numerosos elementos. Las discrepancias frecuentes consiguen apreciarse entre culturas, géneros y grupos de edad.
Otras discrepancias son aún más finas: la hora del día, cuánto se ha dormido; o inclusive el nivel de confianza con aquella persona con la que conversamos, acarrean sutiles diferenciaciones en la manera en que nos expresamos.
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Computadoras mejoran la capacidad de captar nuestras emociones, pero no se asemejan al cerebro humano
Los cerebros humanos captan de modo automático estas emociones, a las máquinas todavía les cuesta bastante. Se desplegaron hace pocos años métodos de aprendizaje instintivo profundo que ayuda a captar estas emociones; sin embargo, no son tan exactas o tan configurables entre distintas poblaciones como pueden llegar a serlo.
Actualmente ha perfeccionado un modelo automático que destaca entre los sistemas habituales en la localización de estas mínimas diferenciaciones de expresión facial. Consiguiendo valorar mejor el estado de ánimo en humanos mientras se le instruye con miles de imágenes de fisonomías.
Este nuevo modelo automático accede a los computadores descifrar las emociones humanas de un modo muy semejante a como lo hace una persona humana. Empleando datos de instrucción añadidos; el modelo logra además ser adaptado para un grupo de personas totalmente nuevo, y de manera eficaz.
Estos nuevos desarrollos informáticos podrán descifrar nuestras emociones de una forma muy semejante a como lo hacemos de modo natural los humanos. El modelo capta las diferenciaciones sutiles de la expresión del rostro y gracias a ello mide mejor los estados de ánimo.
