Computação Afetiva: Como as máquinas podem aprender emoções humanas para dar empatia aos robôs

Thursday, 13 de January de 2022

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Como vimos no blog "Heartbroken by a robot. Is that possible?" as máquinas podem ser pré-programadas para interagir com os seres humanos e por meio de algoritmos de machine learning podem aprender palavras que podem magoar o sentimento humano.

Para tanto, hoje iremos nos aprofundar um pouco mais nessa tecnologia e vamos abordar um novo campo de estudo da informática e da neurociência, a computação afetiva.

A computação afetiva é um campo multidisciplinar que visa mimetizar as emoções humanas utilizando redes neurais artificiais programadas e com capacidade de aprendizagem. Ela abrange o desenvolvimento e integração de sistemas robóticos ou avatares que são capazes de detectar, reconhecer, responder, influenciar e emular sentimentos humanos.

O primeiro passo para criar uma máquina afetiva é utilizar softwares e hardwares com sensores que permitam reconhecer emoções. Para tanto, os algoritmos devem ser capazes de reconhecer padrões e sinais da atividade facial, postura, gesto, tensão das mãos, atividade vocal, textual e eletrodérmica (EDA). Dessa forma, o sistema é capaz de reconhecer emoções básicas, como: raiva, nojo, medo, felicidade, tristeza e surpresa.

Vale salientar que o sistema utiliza algoritmos de machine learning, sendo capazes de aprender com os usuários e melhorar o seu desempenho. Portanto, não são redes pré-programadas para executar ações. Para tanto, o software também deve ser capaz de reconhecer padrões de voz para diferenciar estados de humor.

“Making an AI machine play

and be naturally curious is key.”

Mark Sagar

Atuando no campo de Affetive Computing, o engenheiro e CEO da empresa Soul Machine, Mark Sagar, que também é diretor do Laboratório de Tecnologias de Animação do Instituto de Bioengenharia de Auckland está desenvolvendo avatares virtuais realísticos que são capazes de emular sentimentos humanos e aprender em tempo real, como o BabyXAvatar. A ideia de Sagar é redefinir a interação entre humanos e a inteligência artificial.

Para saber mais sobre inteligência artificial, redes neurais, processamento de sinais e neurociência acesse o nosso site.

Referência:

Daily, S. B.; James, M. T.; Cherry, D.; Porter, J. J.; Darnell, S. S.; Isaac, J.; Roy, T. Affective Computing: Historical Foundations, Current Applications, and Future Trends. Emotions and Affect in Human Factors and Human–Computer Interaction. Elsevier Inc, 2017. http://dx.doi.org/10.1016/B978-0-12-801851-4.00009-4

IBM. CEO of AI avatar start-up Soul Machines explains the power of pairing biologically-based models with AI. Disponível em: <https://www.ibm.com/watson/advantage-reports/future-of-artificial-intelligence/mark-sagar.html>. Acesso: 02.02.2020

The content published here is the exclusive responsibility of the authors.

Autor:

Tamara Nunes

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