Una red neuronal llamada EmoNet ha sido diseñada para clasificar automáticamente los sentimientos de un individuo.
EmoNet fue creado por investigadores de la Universidad de Colorado y la Universidad de Duke y algún día podría ayudar a las IA a comprender y reaccionar ante las emociones humanas.
La red neuronal es capaz de clasificar con precisión las imágenes en 11 emociones, aunque algunas con mayor confianza que otras.
El "antojo", el "deseo sexual" y el "horror" se pudieron determinar con gran confianza, mientras que la IA luchó más con la "confusión", el "asombro" y la "sorpresa", que se consideraron emociones más abstractas.
Se utilizó una base de datos de 2,185 videos que representan 20 emociones para entrenar la red neuronal. Estas son las emociones específicas que se encuentran en los clips:
- Adoración
- Apreciación estética
- Diversión
- Ansiedad
- Temor
- Aburrimiento
- Confusión
- Ansia
- Asco
- Dolor empático
- Entrada
- Emoción
- Temor
- Horror
- Interesar
- Alegría
- Romance
- Tristeza
- Deseo sexual
- Sorpresa
Se extrajeron 137,482 cuadros de los videos para entrenar la red neuronal. Luego se convocó a 18 voluntarios y se midió su actividad cerebral cuando se mostraron 112 imágenes diferentes, para mejorar aún más el modelo.
Después de recibir capacitación, los investigadores utilizaron 25,000 imágenes para validar sus resultados.
La IA clasificó las emociones en las imágenes no solo analizando las caras en ellas, sino también el color, los espectros de poder espacial y la presencia de objetos en la escena.
Las aplicaciones potenciales para dicha tecnología son infinitas, pero es fácil imaginar que algún día sea de particular beneficio para ayudar a detectar afecciones de salud mental y ofrecer una intervención que puede salvar vidas.
Sin embargo, podríamos estar lejos antes de que la IA sea confiable para aplicaciones como la salud mental. Un artículo separado que se publicó a principios de este mes afirmó que no se puede confiar en el reconocimiento emocional por parte de la IA, según una revisión de otros 1,000 estudios.
El documento completo para EmoNet se puede encontrar aquí.
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