Omar R. Goncebat EFE
Un jugador de póquer, un juego en el que es tan importante detectar las más mínimas reacciones y gestos de los contrincantes como esconder las propias intenciones a los ojos ajenos, tendría escasas posibilidades de ganarle a un ordenador, no solo por la prodigiosa capacidad de cálculo y memoria de estas máquinas, sino porque ahora son capaces de desvelar la psique humana.
Científicos de las universidades españolas Carlos III de Madrid (UC3M) y de Granada (UGR) desarrollan un nuevo sistema informático que permite a una máquina reconocer automáticamente el estado de ánimo de la persona que se comunica oralmente con ella.
El equipo dirigido por Mario Rojas, del Centro de Visión por Computador de la UAB, en colaboración con psicólogos de la Universidad estadounidense de Princeton, ha desarrollado un “software” capaz de predecir estos rasgos faciales, en algunos casos con una precisión que supera el 90 por ciento.
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El sistema creado por los investigadores del Grupo de Inteligencia Artificial Aplicada de la UC3M, y del Grupo de Sistemas de Diálogo Hablado y Multimodal de la UGR, puede emplearse para adecuar la respuesta de la máquina al estado de ánimo de quien la está usando.
“Gracias a este avance, la máquina podrá determinar cómo se siente el usuario (emoción) y cómo pretende continuar con el diálogo (intención)”, explica uno de sus creadores, David Griol, profesor del Departamento de Informática de la UC3M.
EMOCIONES
Para detectar el estado emocional del usuario, los científicos se han centrado en las emociones negativas que pueden hacer que una persona se frustre al hablar con un sistema automático, como el enfado, el aburrimiento y la duda.
“Para detectarlas automáticamente, se utiliza información sobre el tono de voz, la velocidad con la que se habla, la duración de las pausas, la energía de la señal de voz y así hasta un total de 60 parámetros acústicos distintos”, explica Griol.
“Que el sistema no haya reconocido bien varias veces lo que su interlocutor desea decirle o le haya pedido que repita información que ya le había proporcionado, pueden ser factores que hagan que la persona se enfade o se aburra de interactuar con el sistema”, señalan los investigadores de la UC3M y la UGR.
Además —señalan los autores— es importante que la máquina pueda prever cómo se va a desarrollar el resto de la charla. “Para ello, hemos desarrollado un método estadístico, que aprende de diálogos previos cuáles son las acciones más probables que puede tomar un usuario en cada momento”, destacan.
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