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Una máquina predice las emociones que vive un humano estudiando su cerebro

Nadie sabía cómo identificarlas, pero este algoritmo ha extraído patrones que aciertan el 80% de las veces gracias a sus electroencefalogramas

The Physics arXiv Blog 02/02/2016


Cuando se trata de la comunicación, los humanos somos altamente sensibles a las emociones de los demás. De hecho, la mayoría de las personas espera que su estado emocional sea tenido en cuenta. Y cuando sucede, la comunicación tiende a ser más eficaz.

Así que si los ordenadores van a llegar a interactuar eficazmente con los humanos, necesitarán disponer de alguna manera de reproducir este truco para evaluar el estado emocional de sus interlocutores. Entender si un individuo tiene un estado mental positivo o negativo podría representar una enorme diferencia en la calidad de la respuesta que podría proporcionar un ordenador.

Pero, ¿cómo lograrlo? Una manera de evaluar el estado mental de una persona es analizar las señales eléctricas producidas por el cerebro con electroencefalograma (EEG). Esto puede desvelar varios aspectos del estado del cerebro, como el nivel de concentración entre otras cosas.

Sin embargo, los estados emocionales de un cerebro son complejos y muchos trabajos previos han señalado que las ondas cerebrales asociadas con emociones concretas parecen cambiar con el tiempo. Por lo tanto, nadie ha encontrado la manera de identificarlas claramente y de manera fiable mediante ondas cerebrales.

Hoy, eso cambia gracias al trabajo de Wei-Long Zheng y sus compañeros de la Universidad Jiao Tong de Shanghái (China). Han encontrado una manera de identificar los estados emocionales del cerebro y replicarlos con fiabilidad. Probaron la técnica al detectar estados emocionales en los mismos sujetos semana tras semana al evaluar sólo sus ondas cerebrales.

Wei-Long y su equipo empezaron con la creación de una base de datos de estudio. Para ello, pidieron a 15 alumnos que vieran 15 vídeos asociados con emociones positivas, negativas o neutras.

Durante cada vídeo, el equipo grabó la cara además de las señales eléctricas procedentes de 62 electrodos colocados sobre la cabeza del sujeto. Entones se les preguntaba si el vídeo había evocado una respuesta positiva, negativa o neutra y que los sujetos puntuasen los niveles de estimulación emocional en una escala del 1 al 5. De forma crucial, el equipo repitió el experimento con los mismos sujetos durante un período de semanas.

Entonces el equipo de Wei-Long empleó un algoritmo de aprendizaje de máquinas para analizar el conjunto de datos, en busca de características comunes en las ondas cerebrales de las personas con los mismos estados emocionales.

Efectivamente, el algoritmo descubrió un conjunto de patrones que diferenciaba claramente las emociones positivas, negativas y neutrales que se presentaban en diferentes sujetos y para los mismos sujetos en el tiempo con una fiabilidad de aproximadamente el 80%. "El rendimiento de nuestro sistema de reconocimiento de emociones demuestra que los patrones neuronales son relativamente estables dentro de cada sesión, y entre sesiones", afirman.

Queda más por hacer, claro. Los sujetos de este estudio eran todos alumnos relativamente jóvenes de una universidad china. Wei-Long y su equipo quieren examinar cómo cambian los estados emocionales de los cerebros con la edad, el género y la raza. Eso queda para el futuro.

De momento, es un trabajo interesante que podría ayudar a mejorar el estudio de las emociones y algún día podría posibilitar que las máquinas inteligentes entendan mejor los estados emocionales de los humanos con los que interactúan.

Ref: arxiv.org/abs/1601.02197 : Identifying Stable Patterns over Time for Emotion Recognition from EEG

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