Intel·ligència artificial emocional: El que les màquines mai no podran aprendre

L'article de María Isabel Montserrat Sánchez-Escribano i Xavier Varona Gómez va participar en el II Concurs de Divulgació Científica de la UIB

Un dels principals avenços tecnològics actuals és l'anomenat aprenentatge automàtic de sistemes intel·ligents: vehicles autònoms, drons no tripulats, robots que pinten quadres o escriuen cançons; en definitiva, màquines que emulen les persones imitant la intel·ligència humana. No obstant això, fins fa uns anys, aquesta equació tecnològica ha passat per alt un dels aspectes més essencials de la intel·ligència humana: la intel·ligència emocional. De fet, cada decisió de l'ésser humà gravita sobre les emocions; ens condicionen i ens influeixen. Així, si volem que una màquina reprodueixi el comportament humà, sembla evident que, per aconseguir-ho, ens hauríem d’assegurar que la màquina pogués sentir el que un humà sent en cada moment precís a l'hora de prendre una decisió. I és llavors quan sorgeix la pregunta: pot una màquina arribar a sentir, a ser empàtica o a emocionar-se?

A priori, per a algú fora del món de la intel·ligència artificial, atribuir una emoció a una màquina pot semblar estrany i fins i tot desgavellat. Podem acceptar, potser, que la màquina reconegui, a través de la interpretació de gestos i actituds humanes, quina emoció sentim en cada moment o quin és el nostre estat d'ànim [1], però en cap cas és lògic o imaginable que puguin sentir i, encara menys, adoptar una decisió d'acord amb aquest sentiment, aprenent i evolucionant a causa de les seves decisions. Doncs bé, l'aprenentatge automàtic, branca de la intel·ligència artificial, permet que la màquina resolgui tot tipus de problemes, en la majoria dels casos, millor que els humans [2], utilitzant mètodes que els permeten trobar la millor solució i aprendre de manera autònoma, i que, a més, està plenament implantada en els sectors productius i d'oci.

Des d'aquesta perspectiva, els models d’aprenentatge automàtic requereixen l'ús d'una enorme quantitat de dades que, a la vegada, es basen en un esquema completament apriorístic: sempre hi ha un humà que decideix com introduir les dades dins la màquina i com es classificaran i s’etiquetaran, determinant el seu valor de destinació perquè li serveixin de guia en successives decisions. Així, en principi, excepte errada humà en l'entrada i/o classificació de les dades, la màquina hauria de donar sempre la mateixa resposta per a cada entrada. No obstant això, en els éssers humans les emocions fan que, amb freqüència, en una mateixa situació, aquell valor de resposta sigui diferent depenent del seu estat d'ànim. I aquí és on les màquines no poden resoldre el problema. Per tant, una màquina podrà representar amb un ampli marge de realitat un estat emocional, però només serà un reflex, com un retrat, de situacions reals viscudes prèviament per l'ésser humà. I fins aquí.  

A més, encara que les màquines poguessin aprendre emocions, sentiments o desitjos, també haurien de tenir en compte, en aquest procés per “etiquetar" del qual hem parlat abans, els factors indesitjables inherents a tot sentiment, ja que, si no, s'obtindrien models esbiaixats (models que prioritzen una part del problema) i la realitat no s'imitaria de manera autèntica. Aquesta qüestió converteix el tema que tractam en un tema particularment complex que ens recorda el que va passar en el mateix sentit amb una altra ciència, el dret.

El dret apareix a la societat, com la intel·ligència artificial, per organitzar i millorar l’ésser humà, per regular-ne la convivència i dir com s’ha de comportar, intentant evitar conflictes entre les persones. Però, per aconseguir-ho, es veu obligat a prendre com a punt de referència els aspectes més negatius de les relacions humanes. L’exemple més paradigmàtic el constitueixen, en aquest efecte, les relacions de parella, on se suposa que l’emoció predominant és l’amor. Si reflexionam una mica sobre aquest tema, ens adonam que el dret i l’amor poc o res tenen a veure, i que tots dos neixen d’una idea diametralment oposada. En les relacions humanes, l'amor es percep com un compromís d’entrega i acceptació mútua, mentre que el dret actua com si fos una màquina, un àrbitre que intenta assegurar que la relació amorosa entre dues persones es desenvolupi de manera sana i recíproca, i que no hi hagi desigualtats ni ús avantatjós de cap de les parts, sobretot en cas de ruptura i, especialment, en casos de violència de gènere [3], on l'amor genera la situació més trista que un es pot imaginar: l'afectivitat en la qual pressuposam que consisteix l’amor es torna tòxica per als membres de la parella; tant és així que el dany que es causen pot provocar, de vegades, que un d'ells acabi amb la vida de l'altre.

Com es veu, ni tan sols el dret, que existeix des de fa milers d’anys, ha aconseguit definir aquest sentiment de manera positiva; només de manera negativa (del que consideram socialment que no és amor). Això es deu al fet que el dret ha intentat eliminar els aspectes emocionals de l'amor per tal de regular-los. Si a això li sumam que l'amor és l'estat emocional més estès i menys explicat científicament —malgrat els recents avenços en neurobiologia [4]— a causa de la dificultat que comporta la intervenció de factors biològics, especialment hormonals, aleshores és difícil que no passi el mateix quan s’intenten modelar les emocions de manera computacional a través de la intel·ligència artificial. Com podem, llavors, ensenyar-li a una màquina què és l'amor o qualsevol altre sentiment o emoció?

La conclusió a tot això es resumeix en el fet que, si encara no podem definir científicament les emocions, no se les podem ensenyar tampoc a una màquina i que, per tant, avui en dia no és possible crear una intel·ligència artificial emocional. Tal com deia la Dra. Amelia Brand a Interestellar, “l’amor és la força més gran de l’Univers”, i, com molts altres misteris, encara ens queda molt per poder ensenyar a les màquines a aprendre-ho, si és que això, entenem, és realment possible.

Referències

[1] Varona, J. et al. Método y sistema para el reconocimiento del estado de ánimo por medio de análisis de imagen. Patent Espanyola, No. ES-2633152-B1, 2018-05-03.

[2] Silver D. et al. A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play. Science, Vol. 362, Issue 6419, pp. 1140-1144, 2018.

[3] Montserrat Sánchez-Escribano, M. I. Las relaciones de análoga afectividad sin convivencia en la violencia de género: un problema con gran trascendencia práctica, (en premsa), Thomsons Reuters Aranzadi.

[4] Ortigue S., et al. Neuroimaging of love: fMRI meta-analysis evidence toward new perspectives in sexual medicine. J Sex Med 2010;7:3541–3552.

Data de publicació: Wed Nov 03 08:16:00 CET 2021