Los ni\u00f1os con trastornos del espectro autista tienen a menudo problemas para reconocer los estados emocionales de las personas a su alrededor;\u00a0<\/b>por ejemplo, distinguir una cara feliz de una temerosa.<\/p>\n
Para remediar esta situaci\u00f3n, algunos terapeutas usan un robot amigable para los ni\u00f1os con el fin de demostrar esas emociones y hacer que ellos las imiten y respondan de manera apropiada.<\/p>\n
Sin embargo, este tipo de terapia funciona mejor si el robot puede interpretar sin problemas la conducta del ni\u00f1o, ya sea que est\u00e9 interesado, entusiasmado o prestando atenci\u00f3n durante la terapia.<\/p>\n
Investigadores del Media Lab del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en ingl\u00e9s), en Estados Unidos, han desarrollado un tipo de aprendizaje autom\u00e1tico personalizado que ayuda a los robots a estimar el compromiso y el inter\u00e9s de cada ni\u00f1o durante estas interacciones, utilizando datos que son \u00fanicos para ese ni\u00f1o. Armada con esta red personalizada de aprendizaje profundo,\u00a0la percepci\u00f3n de los robots de las respuestas de los ni\u00f1os estuvo de acuerdo con las evaluaciones de expertos humanos,<\/b>\u00a0con una puntuaci\u00f3n de correlaci\u00f3n del 60 por ciento, seg\u00fan informaron los cient\u00edficos en un art\u00edculo publicado recientemente en la revista \u2018Science Robotics\u2019. Puede ser un desaf\u00edo para los observadores humanos llegar a altos niveles de acuerdo sobre el compromiso y el comportamiento de un ni\u00f1o.<\/p>\n
Sus puntuaciones de correlaci\u00f3n suelen ser de entre 50 y 55 por ciento. Rudovic y sus colegas sugieren que\u00a0los robots entrenados en observaciones humanas, como en este estudio, podr\u00edan proporcionar alg\u00fan d\u00eda estimaciones m\u00e1s s\u00f3lidas de estos comportamientos.<\/b><\/p>\n
\u201cEl desaf\u00edo de crear aprendizaje autom\u00e1tico e inteligencia artificial que funcione en el autismo es particularmente irritante, porque los m\u00e9todos habituales de IA requieren una gran cantidad de datos que son similares para cada categor\u00eda que se aprende. En el autismo, donde reina la heterogeneidad, los enfoques de IA normal fallan\u201d, dijo Rosalind Picard, coautora de art\u00edculo y profesora del MIT.<\/p>\n
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