Definiendo la computación afectiva

Me encantan los territorios fronterizos del conocimiento. Así que, el sólo hecho de oír el término 'computación afectiva', me motiva.

¿Qué es eso de la computación afectiva? En efecto, se trata de una disciplina ecléctica que mezcla computación con psicología.

Me encuentro leyendo, en ese afán por explorar fronteras, el libro 'Cyberpsycology and the brain' de Thomas D. Parsons. En el primer capítulo dedica un espacio a explicar lo que es la computación afectiva. Allí, menciona a Rosalind Picard quien acuñó en 1997 este término y que definía de esta forma:

a discipline that pulls from computer science, engineering, psychology and education to investigate how affect impacts interactions between humans and technology.

Dra. Rosalind Picard

Dos observaciones sobre esta definición. Por un lado, el carácter multidisciplinar de ésta rama del saber, puesto que integra conocimiento de la psicología, computación, ingeniería y educación. Por otra parte, que su área de investigación es cómo la emoción impacta en las interacciones entre personas y tecnologías. 

Unas líneas más adelante, nos explica qué buscan los investigadores de este nuevo campo y ese objetivo nos aclara más, quizá, que la propia definición:

Researchers in affective computing aim to design machines that can recognize human emotions and respond accordingly

Muy claro... y muy interesante y ambicioso: diseñar máquinas que reconozcan las emociones humanas y se comporten conforme a ellas. Recuerda a una especie de test de Turing emocional: que la máquina se comporte, emocionalmente, como un ser humano. Pero, una advertencia: 

Affective computing researchers do not need to build computers that actually feel emotions in the same way that humans do. Instead, it is enough that affective computers express emotions.

Esto es muy importante: no se aspira a que la máquina 'sienta' (suponiendo que siquiera fuésemos capaces de decir qué es eso de sentir exactamente), sino que reconozca y exprese emociones. Si se quiere, la emoción se encuentra en la interfaz con el humano, no en el interior de la máquina.

Un campo, como se puede ver, interesantísimo y que parece prometedor dados los avances actuales, y los que cabe esperar en el futuro próximo, de tecnologías como la inteligencia artificial, el machine learning, deep learning o Big Data.

Continuaremos explorando...