La inteligencia artificial (IA) ha transformado innumerables aspectos de la vida moderna, pero hasta ahora ha carecido de un componente esencial: la capacidad de sentir emociones. Este desafío es el centro de la investigación liderada por Alberto Hernández Marcos, doctorando de la Universidad de Granada (UGR). Su proyecto, titulado LOVE (Latest Observed Values Encoding, o Codificación de los Últimos Valores Observados), propone un marco para que los sistemas de IA puedan aprender y expresar emociones de manera autónoma. Según Hernández Marcos, “este desarrollo marca un hito hacia la creación de sistemas de IA más humanos y funcionales”.
Las emociones, esenciales en la evolución de los seres vivos, son mecanismos clave para la supervivencia. Sin embargo, replicarlas en máquinas ha sido una tarea compleja. Tal como señala Hernández Marcos, “los modelos actuales suelen depender de enfoques rígidos y específicos que dificultan la generalización y adaptación de las emociones en sistemas artificiales”. Para superar esta limitación, su trabajo busca una base científica que permita la emergencia espontánea de emociones en agentes artificiales a partir de sus percepciones del entorno. Además, plantea un sistema que identifica y valida las emociones aprendidas basándose en patrones documentados en estudios psicológicos, a través de experimentos que incluyen la evaluación de observadores humanos.
LOVE combina principios de aprendizaje por refuerzo y aprendizaje no supervisado, dos técnicas avanzadas de la inteligencia artificial, para analizar datos clave del entorno de un agente, como recompensas recientes, expectativas futuras y estados anticipados. Una red neuronal entrenada con datos sin etiquetar actúa como el núcleo del sistema, identificando patrones temporales que se asocian con emociones básicas. Esta red funciona como un sistema límbico artificial, generando lo que Hernández Marcos define como “emociones sintéticas”.
El sistema no solo analiza datos, sino que también los interpreta, permitiendo que las emociones emerjan como respuesta a las condiciones del entorno. Este enfoque crea una interacción más natural entre los agentes artificiales y su entorno, lo que amplía sus capacidades adaptativas y facilita la validación de sus estados emocionales.
LOVE cuenta con la colaboración de la Facultad de Psicología de la UGR, lo que ha permitido validar los resultados a través de experimentos rigurosos. En uno de los estudios, un agente de IA diseñado para alunizar una nave en un paisaje rocoso adquirió ocho patrones emocionales diferentes, entre ellos miedo, satisfacción y sufrimiento. Estas emociones fueron evaluadas por su coherencia con la situación y su similitud con las dinámicas emocionales humanas.
En este proceso, un grupo de participantes humanos analizó las emociones simuladas mediante un estudio de atribución emocional, en el que se midió la correspondencia de estas emociones con las dimensiones clásicas de placer, activación y dominancia. Los resultados mostraron que los observadores pudieron identificar con alta precisión los estados emocionales del agente, lo que demostró una correlación estadística significativa con las referencias académicas del campo psicológico.
Los experimentos realizados confirman que el sistema desarrollado por Hernández Marcos identifica emociones básicas mediante patrones situacionalmente relevantes y coherentes, reproduciendo de manera fiel dinámicas emocionales humanas. Estos hallazgos tienen un gran potencial en aplicaciones prácticas.
Entre las posibles aplicaciones destacan los robots sociales, que podrían adaptarse mejor a las necesidades emocionales humanas, y los sistemas conversacionales, como asistentes virtuales, que ofrecerían respuestas más naturales y empáticas. En el ámbito de la salud, los robots emocionales podrían mejorar la interacción con pacientes, ayudando a su bienestar emocional. En la educación, tutores virtuales equipados con esta tecnología podrían personalizar su enseñanza al estado emocional del estudiante. Incluso en el sector del entretenimiento, este avance permitiría crear personajes virtuales más realistas y dinámicos.
Además de los beneficios inmediatos, este marco abre la puerta a investigaciones más complejas en el campo de la IA emocional. Hernández Marcos prevé que el sistema LOVE pueda evolucionar para incluir emociones más sofisticadas y aplicarse en contextos avanzados, como la robótica autónoma o la inteligencia colectiva. Esto permitiría un desarrollo aún mayor de sistemas artificiales que no solo interactúen con las personas, sino que también comprendan y respondan de forma adecuada a sus emociones.
Con LOVE, la inteligencia artificial no solo avanza tecnológicamente, sino que también se aproxima a una comprensión más profunda de lo que significa ser humano. Este proyecto posiciona a la UGR como pionera en la intersección entre tecnología y emociones, marcando un antes y un después en la evolución de la inteligencia artificial.
