Modelos de Emociones en la IA

Modelos de Emociones en la IA

• Las emociones se pueden representar como disposiciones a la acción, pudiendo coexistir varias y tener un carácter gradual.
• Su manifestación depende de la articulación entre percepción, contexto y experiencia.
• Algunas arquitecturas emocionales, como TABASCO, usan un "modelo emocional interactivo" basado en la teoría de Frijda.

Problemas y Limitaciones de las Arquitecturas Emocionales

• Las emociones, en muchos modelos, son estados prefijados y formalizados como conceptos, funcionando como perturbaciones que interrumpen el proceso de deliberación.
• Estos modelos suelen basarse en conceptos predefinidos para cada emoción, generando un comportamiento prefijado y características típicas.
• El contenido representacional de las emociones se formaliza como conceptos.
• El contenido no representacional modela emociones como señales de alarma.
• Existe capacidad reactiva en tiempo real, con mecanismos de vigilancia e interrupción.
• Las emociones pueden ser vistas como motivaciones, a través de un mecanismo de filtro variable.

Características faltantes de los Modelos

• Los modelos deben generar estructuras del sentimiento (“mood”) de las emociones.
• Deben generar procesos de adaptación emocional (aprendizaje emocional).
• Los modelos deben favorecer procesos de decisión.
• La falta de emociones en sujetos inteligentes puede ser fuente de irracionalidad.

Posibles Soluciones para Emociones Más Complejas

• Se sugiere profundizar en teorías neurofisiológicas sobre emociones, que ofrecen un enfoque diferente a los modelos basados en conceptos.
• La irracionalidad, ligada a instintos y corazonadas, debe ser un mecanismo interno en los procesos de toma de decisiones.
• Estos modelos deberian permitir un cambio en la mentalidad para el diseño de sistemas inteligentes que estén en sintonía con la neurofisiología actual.

Modelo Unificado Emociones-Razones

• La figura 5 muestra un modelo de alto nivel que refleja el cambio necesario en la mentalidad de diseño para incorporar las emociones.
• La irracionalidad es un mecanismo interno que participa en la toma de decisiones.

Conclusiones sobre el Análisis de Emociones

• La interpretación naïf de las emociones por parte de los investigadores ha causado vaguedad en su análisis.
• Este artículo promueve un enfoque distinto sobre las emociones para el desarrollo de arquitecturas de inteligencia artificial.
• El rol de la autonomía añadido por las emociones hace a los sistemas inteligentes más adaptativos.
• Incluir emociones en sistemas artificiales no busca simular emociones humanas, sino utilizarlas como mecanismos de toma de decisiones priorizando aspectos relevantes del entorno para una respuesta inteligente.