Uma inteligência artificial que pode detectar com precisão até 11 emoções diferentes

Postado em


Já vimos diferentes iniciativas que buscam interpretar emoções humanas a partir de vídeos ou da câmera móvel. Por exemplo, entre os serviços da Microsoft Cognitives Services, encontramos a Emotion API, para a detecção de emoções (como raiva, surpresa, felicidade, etc.) a partir da expressão facial.

Seguindo essa mesma linha, pesquisadores da Duke University e da Universidade do Colorado desenvolveram uma inteligência artificial que pode detectar até 11 emoções, apenas olhando para uma fotografia:

Leia também: GOOGLE DESENVOLVE UMA FERRAMENTA DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA AJUDAR PESSOAS COM DEFICIÊNCIA DE FALA

A tecnologia de Machine Learning está se tornando muito boa para reconhecer o conteúdo das imagens, decifrando que tipo de objeto é […] Queríamos perguntar: você poderia fazer o mesmo com as emoções? A resposta é sim.

Para treinar essa rede neural, chamada EmoNet, usaram mais de 20.000 vídeos e imagens classificando as emoções mais relevantes (dentre uma série de estímulos) em diferentes categorias. Esses treinamentos passaram por diferentes fases para que a IA estivesse criando padrões a partir das amostras.

Embora os resultados fossem encorajadores, notaram que a IA tinha certas limitações com algumas emoções. Por exemplo, você pode prever emoções como desejo ou raiva, mas não tem esse nível de precisão com outros conjuntos de reações. Emoções com estímulos semelhantes, como alegria ou assombro, confundem a IA.

Leia também: STORMLY, UMA PLATAFORMA DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL QUE FUNCIONA COMO CONSULTOR DE DADOS

Isso reabre o debate sobre a eficácia da inteligência artificial para o reconhecimento emocional. Não é nem mesmo fácil para um humano detectar algumas expressões emocionais das pessoas, uma vez que todos têm formas diferentes de manifestá-las.

Como os criadores deste projeto expressaram, embora o EmoNet ainda precise ser aperfeiçoado, sem dúvida, contribuirá para a pesquisa de emoções, tanto do lado da inteligência artificial quanto da percepção humana.