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 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.
Detección automática de 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.
Cuando se han detectado, tanto la emoción como la intención, los científicos proponen adaptar automáticamente el diálogo a la situación que atraviesa el usuario. «Por ejemplo, si tiene dudas, se le puede dar una ayuda más detallada; si se aburre, esto puede ser contraproducente».
Los autores han definido las pautas para conseguir esta adaptación mediante una evaluación práctica con usuarios reales, en la que se demuestra que el sistema funciona mejor cuando produce diálogos más cortos y es percibido como algo factible por los usuarios.
Investigadores de la Universidad de Columbia (CU, por sus siglas en inglés) en EE.UU. desarrollan herramientas informáticas que analizan la entonación, el acento, la forma de expresarse y otros elementos paraverbales para detectar el engaño en cualquier comunicación.
Su objetivo es conseguir un método para identificar falsedades más fiable que el polígrafo o la intuición humana, cuyo nivel de acierto apenas supera la simple casualidad.
Los estudiosos de la CU neoyorquina centran sus trabajos en los elementos paraverbales, para crear un sistema informático más exacto para distinguir entre lo verdadero y lo falso. Para ello, han analizado los detalles que la gente trasmite de forma inconsciente mientras habla y que difícilmente puede controlar.
Ordenadores cazadores de mentirosos
La profesora de informática y experta en lenguaje hablado Julia Hirschberg, que dirige el equipo de investigación, considera que los aspectos paraverbales de la comunicación son uno de los indicadores más fiables para saber si alguien intenta mentir.
La experta de Columbia solicitó a 32 voluntarios que intentaran convencer a un entrevistador de que eran grandes empresarios, cuando en realidad no lo eran. Mientras «hacían el papel» de personas con éxito, debían presionar un pedal oculto cuando decían la verdad y otro cuando la falseaban.
Las entrevistas fueron grabadas y alineadas con los resultados de los aparatos de pedal, mediante una aplicación informática que analizaba las características del habla y el lenguaje de los participantes, indicando así cuando faltaban a la verdad, a través de signos como pausas, risas o cambios en el tono de la voz.
Con esta información, Hirschberg y su grupo efectuaron clasificaciones mediante técnicas de aprendizaje automático, con las que lograron un 70 por ciento de precisión al diferenciar la verdad del engaño, un porcentaje de acierto alto, si se considera que los jueces y otros profesionales alcanzan un promedio del 58 por ciento de eficacia al analizar los mismos datos.
Otra investigación de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB) ha desarrollado una nueva herramienta informática que ayuda a los ordenadores a determinar si una cara entra dentro de la categoría de «atractiva», «tacaña» o «amenazadora».
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.
Según Rojas, «las características del rostro juegan un papel clave en nuestros juicios diarios sobre otras personas» y «la percepción de dominancia es una parte importante de los roles sociales en diferentes etapas de la vida e interviene en la selección de la pareja».
El grupo de la UAB estudió qué parte de la información proveniente de la cara podía ser aprendida informáticamente, para intentar predecir nueve juicios basados en rasgos faciales: atractivo, competente, fiable, dominante, tacaño, miedoso, extrovertido, amenazador y simpático.
Para ello, utilizaron técnicas de aprendizaje de máquinas, una rama de la inteligencia artificial que utiliza ejemplos para enseñar a un programa cómo funcionar.
Los investigadores entrenaron y probaron sus algoritmos en un grupo de imágenes faciales sintéticas, generadas en anteriores estudios, cada una de las cuales estaba asociada a rasgos de la personalidad específicos, como la fiabilidad o la dominancia.
Para su trabajo, los expertos utilizaron una serie de estas imágenes, junto con sus etiquetas, para «enseñar» al ordenador cómo interpretar las caras, y comprobar su capacidad de predicción en el resto de las imágenes.
Así, las máquinas lograron predecir, con una eficacia de entre el 91 y el 96 por ciento, tres atributos de la personalidad de un individuo -dominante, amenazador y tacaño- en base a las características del rostro de dicha persona.