La naturalesa va trigar milions d’anys a arribar a aconseguir éssers intel·ligents com ho som els humans (encara que del nostre grau d’intel·ligència, per a certs espècimens, hi hauria molt per discutir). Però fa només unes dècades que nosaltres juguem a ser déus amb els ordinadors per a generar artificialment aquesta intel·ligència, i no ho estem fent tan malament, vists els assoliments que hem aconseguit. Ara ha arribat el torn de les emocions.
No obstant això, hi ha una àrea que s’escapa de la comprensió d’aquests algorismes: les emocions humanes. Encara que ja s’ha investigat en aquesta àrea, queda un llarg camí.
Precisament, recentment la CNN explicava la història de Rana el Kaliouby, una enginyera i emprenedora egipci-nord-americana, filla d’un matrimoni en el qual tots dos eren programadors informàtics, que es va formar en la Universitat de Cambridge, i que va treballar en el MIT en projectes pioners de la intel·ligència artificial lligada al reconeixement i tractament de les emocions.
Entre aquests projectes tenim, per exemple, una tecnologia de reconeixement d’expressions facials que ajuda les persones amb autisme a interpretar el llenguatge no verbal dels seus interlocutors, explicant-los què signifiquen i recomanant com respondre, la qual va sortir al mercat l’any 2017 per a ulleres de realitat augmentada com les Google Glass.
Aquesta tecnologia va ser llançada per Affectiva, l’empresa que va fundar en 2009 com una spin-off del MIT Mitjana Lab i que el maig passat va ser adquirida per Smart Eye, amb la qual ara està integrant la seva tecnologia.
Un dels futurs usos del reconeixement d’emocions i expressions per part d’intel·ligències artificials interessa a la indústria d’automotors, ja que aquesta podrà detectar quan un conductor està cansat i actuar en conseqüència.
Segons la Unió Europea, un 90% dels accidents de trànsit que es produeixen són a causa d’errors humans, molts dels quals són provocats pel cansament al volant. Per tant, aquest ús de la Intel·ligència Artificial permetrà salvar vides.
També pot canviar l’experiència d’ús, adaptant-la als passatgers del vehicle. Per exemple, si detecta una persona amb somnolència, pot abaixar el volum de la música i la intensitat de la llum interior per a facilitar-li la son.
No obstant això, l’article de la CNN també assenyala el perill inherent a qualsevol càmera que ens apunti, ja que es pot convertir en un indesitjat dispositiu de vigilància.
