Aunque parezca sacado de una historia de ciencia ficción, cada día nos acercamos más a una realidad en la que una computadora podrá identificar, interpretar y responder en tiempo real, sea vía escrita, oral, visual o auditiva, a la amplia gama de emociones de una persona como si se tratara de otro ser humano.

Esta tecnología, conocida como Inteligencia Artificial Emocional, tiene como fin reconocer emociones y comprender cómo piensa y siente un ser humano para recrear sus sentimientos y las respuestas asociadas a estos desde un punto de vista informático.

Si bien en la actualidad esta tecnología ya existe y todavía tiene un alcance relativamente limitado, siendo los chatbots un ejemplo de ello, las investigaciones continúan para crear máquinas más poderosas que pueden llegar a niveles de precisión humana. Para hacerlo posible, se están invirtiendo importantes recursos, estimándose que el mercado de Inteligencia Artificial (IA) y reconocimiento de emociones alcanzará los 2301.3 millones de dólares en 2027, según el sitio MarketDigits.

Con esto, la demanda de profesionales que sepan diseñar, implementar y mejorar herramientas de Inteligencia Artificial emocional se incrementará en los próximos años. Por tanto, si aún eres estudiante o ya eres un profesional en activo interesado en desarrollarte en esta disciplina, Juan Gabriel Gomila, instructor de la plataforma de aprendizaje Udemy, comparte los conocimientos a desarrollar para convertirse en un experto:

1)    Fundamentos de programación, matemáticas avanzadas, estadística y de ingeniería informática o mecatrónica.

2)    Si domina lo anterior, deberá conocer como la palma de su mano:

• Lenguaje de programación Python con librerías de TensorFlow.

• Open AI, librería para automatizar tareas a través de la IA.

• Keras o Pytorch como librerías de redes neuronales.

3)    Como siguiente paso, necesitarás profundizar en conceptos y tecnologías asociadas a:

• Machine learning: subárea de la inteligencia artificial que permite a un sistema aprender de los datos que ingresan en vez de un proceso de programación previamente definido, es decir, es la puesta en práctica de algoritmos que dan respuesta a problemas de predicción o clasificación.

• Deep learning: son redes neuronales artificiales queemulan el aprendizaje humano con base en algoritmos estructurados o diseñados para que el sistema mismo sea capaz aprender con base en etapas previas de entrenamiento.

• Procesamiento de lenguaje natural (PLN): su objetivo es entablar una buena comunicación entre computadoras y humanos con base en el uso del  lenguaje natural de estos, por escrito o de forma oral, considerando los contextos en los que se enuncian.

• Aprendizaje profundo por refuerzo: procesos mediante los cuales una computadora aprende por sí misma a base de prueba y error, e implementa soluciones según los resultados arrojados por sus acciones.

• Políticas de gradiente: se trata la estrategia evolutiva de la inteligencia artificial que conforme pasa el tiempo tienen “hijos”, de los cuales solo sobreviven los más aptos y son mejores respecto a generaciones anteriores, acumulando el conocimiento obtenido.

Para efectos prácticos, esto es lo que un experto en inteligencia artificial emocional necesita dominar: