¿Una cámara puede saber cómo te sientes? El IPN abre la discusión sobre IA, cuerpo y emociones
Sales del Metro, entras a una tienda o llegas a una oficina y probablemente pasas frente a varias cámaras sin notarlo. La mayoría de nosotros da por hecho que están ahí para grabar lo que sucede. Pero ¿qué pasaría si además intentaran interpretar nuestro estado de ánimo?
Esa pregunta estará en el centro del seminario “Retos y beneficios de la inferencia de rasgos fisiológicos y de emociones complejas mediante visión por computadora”, organizado por el Centro de Investigación en Computación del IPN para el jueves 10 de septiembre.
Aunque el título suena complejo, el tema está mucho más cerca de nuestra vida cotidiana de lo que parece.
La visión por computadora es una tecnología que permite enseñar a una máquina a identificar patrones dentro de fotografías y videos. Puede reconocer movimientos, objetos, rostros, posturas o cambios muy pequeños que una persona quizá no detectaría a simple vista.
Cuando se habla de “inferir” una emoción, no significa que la cámara realmente entienda cómo nos sentimos. El sistema observa algunas señales y hace una estimación. Por ejemplo, puede detectar una sonrisa, la dirección de la mirada o la posición del cuerpo y relacionarlas con palabras como alegría, tristeza, cansancio o nerviosismo.
El problema es que una expresión no siempre cuenta toda la historia.
Sonreímos cuando estamos felices, pero también por cortesía, incomodidad o nervios. Mirar hacia abajo no necesariamente significa tristeza. Cruzar los brazos tampoco demuestra enojo. El contexto, la personalidad y la cultura cambian la forma en la que cada persona expresa lo que siente.
Una amplia revisión científica encabezada por la investigadora Lisa Feldman Barrett encontró que no existe una relación exacta y universal entre un movimiento del rostro y una emoción. En otras palabras, una cámara puede reconocer un gesto, pero eso no significa que conozca lo que pasa dentro de una persona.
Aun así, esta tecnología puede tener usos positivos. Podría ayudar a detectar cansancio en conductores, observar cambios físicos relacionados con la salud o crear sistemas que respondan mejor a las necesidades de cada usuario.
La situación cambia cuando esas estimaciones se utilizan para tomar decisiones. Una escuela podría intentar medir la atención de sus estudiantes. Una empresa podría evaluar el supuesto entusiasmo de una persona durante una entrevista. Un comercio podría analizar si alguien parece interesado o nervioso. En seguridad, un comportamiento podría marcarse como sospechoso sin que realmente lo sea.
También existe el riesgo de los sesgos. Si una inteligencia artificial aprendió principalmente con imágenes de cierto tipo de personas, puede equivocarse más al analizar edades, tonos de piel, discapacidades o formas de expresión que conoce menos. El error deja de ser un detalle técnico cuando afecta una contratación, una evaluación o una intervención de seguridad.
A esto se suma una pregunta básica. ¿Dimos permiso para ese análisis? Aceptar que una cámara grabe un espacio no significa autorizar que un programa trate de deducir nuestra salud, estrés o estado emocional. La Unión Europea incluso ha prohibido algunos usos de esta tecnología en escuelas y centros de trabajo, salvo ciertas excepciones médicas o de seguridad.
El seminario será impartido por el doctor Marco Antonio Moreno Armendáriz, investigador del CIC-IPN especializado en visión por computadora y redes neuronales. El programa detallado ubica la ponencia de 12:00 a 13:00 en la Biblioteca del Centro, aunque la página principal muestra un horario general de 12:00 a 14:00.
La sede está en avenida Juan de Dios Bátiz, esquina con Miguel Othón de Mendizábal, cerca del Metro Politécnico. El sitio todavía no especifica costo, registro ni modalidad, así que conviene confirmar directamente con el CIC antes de asistir.
La gran pregunta no es solamente si una cámara puede decir que estamos tristes, distraídos o nerviosos. Es qué puede ocurrir cuando se equivoca y alguien decide creerle. Una ciudad inteligente no debería ser la que más sabe sobre sus habitantes, sino la que entiende hasta dónde puede observarlos.
