Empatía artificial - Artificial empathy

Empatía artificial ( AE ) o la empatía computacional es el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial - como compañero robot o agentes virtuales - que son capaces de detectar y responder a los humanos emociones en un empático manera. Según los científicos, aunque muchas personas pueden percibir la tecnología como aterradora o amenazante, también podría tener una ventaja significativa sobre los humanos en profesiones que tradicionalmente están involucradas en juegos de roles emocionales, como el sector de la atención médica. Desde la perspectiva del cuidador, por ejemplo, realizar un trabajo emocional más allá de los requisitos del trabajo remunerado a menudo resulta en estrés crónico o agotamiento, y el desarrollo de una sensación de insensibilidad hacia los pacientes. Sin embargo, se argumenta que el juego de roles emocional entre el receptor del cuidado y un robot en realidad puede tener un resultado más positivo en términos de crear las condiciones de menos miedo y preocupación por la propia situación, mejor ejemplificado por la frase: "si es solo un robot que me cuida, no puede ser tan crítico ". Los académicos debaten el posible resultado de dicha tecnología utilizando dos perspectivas diferentes. O bien, el EA podría ayudar a la socialización de los cuidadores o servir como modelo a seguir para el desapego emocional.

Una definición más amplia de empatía artificial es "la capacidad de los modelos no humanos para predecir el estado interno de una persona (p. Ej., Cognitivo, afectivo, físico) dadas las señales que emite (p. Ej., Expresión facial, voz, gesto) o para predecir un la reacción de la persona (incluidos, entre otros, estados internos) cuando se expone a un conjunto determinado de estímulos (por ejemplo, expresión facial, voz, gesto, gráficos, música, etc.) ".

Áreas de investigación

Artículos principales: Filosofía de la inteligencia artificial y Ética de la inteligencia artificial

Hay una variedad de preguntas filosóficas, teóricas y aplicativas relacionadas con la EA. Por ejemplo:

  1. ¿Qué condiciones deberían cumplirse para que un robot responda de manera competente a una emoción humana?
  2. ¿Qué modelos de empatía pueden o deben aplicarse a la robótica social y asistencial?
  3. ¿La interacción de humanos con robots tiene que imitar la interacción afectiva entre humanos?
  4. ¿Puede un robot ayudar a la ciencia a aprender sobre el desarrollo afectivo de los seres humanos?
  5. ¿Los robots crearían categorías imprevistas de relaciones no auténticas?
  6. ¿Qué relaciones con los robots se pueden considerar verdaderamente auténticas?

Ejemplos de investigación y práctica de EA

Los seres humanos a menudo se comunican y toman decisiones basadas en las inferencias de los estados internos de los demás (por ejemplo, estados emocionales, cognitivos y físicos) de las diversas señales emitidas por la persona, como la expresión facial, los gestos corporales, la voz y las palabras. En términos generales, el dominio de la EA se centra en el desarrollo de modelos no humanos para lograr objetivos similares utilizando los datos emitidos o mostrados a los humanos.

Flujos de investigación de EA

El concepto de EA se ha aplicado en diversas disciplinas de investigación, incluida la inteligencia artificial y los negocios. Específicamente, ha habido dos corrientes principales de investigación en este dominio: primero, el uso de modelos no humanos para predecir el estado interno de una persona (p. Ej., Cognitivo, afectivo, físico) dadas las señales que emite (p. Ej., Expresión facial, voz , gesto); en segundo lugar, el uso de modelos no humanos para predecir la reacción de una persona cuando se expone a un conjunto determinado de estímulos (por ejemplo, expresión facial, voz, gestos, gráficos, música, etc.).

La investigación sobre computación afectiva , como el reconocimiento de voz emocional y la detección de expresiones faciales , se encuentra dentro de la primera corriente de EA. Los contextos que se han estudiado incluyen entrevistas orales, interacción persona-computadora del centro de llamadas, argumentos de venta e informes financieros. La segunda corriente de EA se ha investigado más en contextos de marketing, como publicidad, marca, reseñas de clientes, sistema de recomendación en la tienda, películas y citas en línea.

Aplicaciones de AE ​​en la práctica

Con el creciente volumen de datos visuales, de audio y de texto en el comercio, ha habido muchas aplicaciones comerciales que utilizan AE. Por ejemplo, Affectiva analiza las expresiones faciales de los espectadores a partir de grabaciones de video mientras ven anuncios de video para optimizar el diseño de contenido de los anuncios de video. HireVue, una firma de inteligencia de contratación, ayuda a las empresas a tomar decisiones de contratación mediante el análisis de la información de audio y video de las entrevistas en video de los candidatos. Lapetus Solutions desarrolla un modelo para estimar la longevidad, el estado de salud y la susceptibilidad a enfermedades de un individuo a partir de una foto de la cara. Su tecnología se ha aplicado en la industria de seguros.

Empatía artificial y servicios humanos

Aunque todavía no se ha demostrado que la IA reemplace a los propios trabajadores sociales, la tecnología ha comenzado a hacer olas en el campo. Social Work Today publicó un artículo en 2017 que describe la investigación realizada en la Universidad Estatal de Florida. La investigación involucró el uso de algoritmos informáticos para analizar registros de salud y detectar combinaciones de factores de riesgo que podrían indicar un futuro intento de suicidio. El artículo informa que "el aprendizaje automático, una frontera futura para la inteligencia artificial, puede predecir con una precisión del 80% al 90% si alguien intentará suicidarse en un plazo de dos años. Los algoritmos se vuelven aún más precisos a medida que una persona intenta suicidarse". se acerca. Por ejemplo, la precisión sube al 92% una semana antes de un intento de suicidio cuando la inteligencia artificial se centra en los pacientes del hospital general ".

En este momento, la inteligencia artificial no ha podido reemplazar por completo a los trabajadores sociales, pero las máquinas algorítmicas como las descritas anteriormente pueden tener beneficios increíbles para los trabajadores sociales. El trabajo social opera en un ciclo de compromiso, valoración, intervención y evaluación con los clientes. Esta tecnología puede hacer que la evaluación del riesgo de suicidio pueda conducir a intervenciones más tempranas y de prevención, salvando así vidas. Estos investigadores esperan que la tecnología se implemente en nuestro sistema de salud moderno. El sistema aprendería, analizaría y detectaría factores de riesgo, alertando al médico de la puntuación de riesgo de suicidio de un paciente (equivalente a la puntuación de riesgo cardiovascular de un paciente). En este punto, los trabajadores sociales podrían intervenir para una evaluación adicional e intervención preventiva.

Ver también

Referencias