"Emotion Markut Languaje 1.0 tiene como objetivo encontrar el equilibrio entre la aplicación práctica y el orden bien fundamentado científico. El lenguaje es concebido como un lenguaje "plug-in" válido para su uso en tres áreas distintas: anotación manual de los datos; reconocimiento automático de los estados emocionales del comportamiento del usuario; y generación de un sistema de comportamiento emocional".
Se pueden lograr metas como que los avatares reflejen los gestos de las personas a quienes representan, que los servicios de atención al cliente detecten cuando la persona al otro lado está realmente enfadada, que durante la máquina ajuste los patrones a las reacciones del jugador de videojuegos o, simplemente, que sepa cuando le dices sí y cuando no con la cabeza. En general, que la máquina sea capaz de discernir cómo actuar en función de las sensaciones del humano que tiene delante.
EmotionalML supera las barreras del reconocimiento facial La comunicación entre la persona y la máquina debe ir más allá de los emoticonos e incluso del reconocimiento facial o del de las sensaciones básicas como felicidad, tristeza o enfado, explica el doctor Marc Schröder, líder del proyecto. "¿Cuán intensa es una emoción? ¿qué tipo de sentimiento es? ¿activo o pasivo? ¿positivo o negativo? ¿poderoso o asistencial?", ese es el tipo de cuestiones que esperan responder.
Además del problema tecnológico que supone hacer una correcta lectura de cada persona o dar una respuesta acertada, en la comunidad científica no hay acuerdo sobre las categorías emocionales, por lo que EmotionML no incluye posiciones predefinidad. Cada cual debe fijar explícitamente sus parámetros.
La computación afectiva aplicada Aunque sigue siendo experimental, la computación afectiva no está tan lejos. Rosalind Picard, una de las mayores expertas en este campo, ha levantado una startup llamada Affectiva que vende el dispositivo Q Sensor, un biosensor inalámbrico capaz de detectar en emociones como la ansiedad, la emoción o la atención a través de la piel.
Probablemente con más sencillez, la compañía de videojuegos Nintendo también está explorando el campo. Hace más de un año que presentó su producto Wii Vitality Sensor, capaz de incorporar a los videojuegos diversas sensaciones humanas. No está a la venta ni se conoce qué software hará uso de él, pero un gigante como Nintendo tiene potencial para llevar algo tan innovador al público general.
Que las computadoras aprendan a entender a los humanos, que se adapten a ellos, es el primer paso para una mayor integración. Pero no son pocos los riesgos que entraña que una computadora pueda controlar incluso los sentimientos humanos, desde los sociopoliciales a los comerciales. La evolución de la computación afectiva es un camino hacia lo desconocido aunque mil veces imaginado.
Se pueden lograr metas como que los avatares reflejen los gestos de las personas a quienes representan, que los servicios de atención al cliente detecten cuando la persona al otro lado está realmente enfadada, que durante la máquina ajuste los patrones a las reacciones del jugador de videojuegos o, simplemente, que sepa cuando le dices sí y cuando no con la cabeza. En general, que la máquina sea capaz de discernir cómo actuar en función de las sensaciones del humano que tiene delante.
EmotionalML supera las barreras del reconocimiento facial La comunicación entre la persona y la máquina debe ir más allá de los emoticonos e incluso del reconocimiento facial o del de las sensaciones básicas como felicidad, tristeza o enfado, explica el doctor Marc Schröder, líder del proyecto. "¿Cuán intensa es una emoción? ¿qué tipo de sentimiento es? ¿activo o pasivo? ¿positivo o negativo? ¿poderoso o asistencial?", ese es el tipo de cuestiones que esperan responder.
Además del problema tecnológico que supone hacer una correcta lectura de cada persona o dar una respuesta acertada, en la comunidad científica no hay acuerdo sobre las categorías emocionales, por lo que EmotionML no incluye posiciones predefinidad. Cada cual debe fijar explícitamente sus parámetros.
La computación afectiva aplicada Aunque sigue siendo experimental, la computación afectiva no está tan lejos. Rosalind Picard, una de las mayores expertas en este campo, ha levantado una startup llamada Affectiva que vende el dispositivo Q Sensor, un biosensor inalámbrico capaz de detectar en emociones como la ansiedad, la emoción o la atención a través de la piel.
Probablemente con más sencillez, la compañía de videojuegos Nintendo también está explorando el campo. Hace más de un año que presentó su producto Wii Vitality Sensor, capaz de incorporar a los videojuegos diversas sensaciones humanas. No está a la venta ni se conoce qué software hará uso de él, pero un gigante como Nintendo tiene potencial para llevar algo tan innovador al público general.
Que las computadoras aprendan a entender a los humanos, que se adapten a ellos, es el primer paso para una mayor integración. Pero no son pocos los riesgos que entraña que una computadora pueda controlar incluso los sentimientos humanos, desde los sociopoliciales a los comerciales. La evolución de la computación afectiva es un camino hacia lo desconocido aunque mil veces imaginado.
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