Un científico creó una IA de reconocimiento de emociones para animales

de reconocimiento facial podría utilizarse para identificar y medir el estado emocional de los animales de granja. Si estás imaginando una máquina que te dice si tus cerdos son alegres o tus vacas son gruñón... estás en el lugar.

Por adelantado: Hay poca evidencia que crea que los llamados sistemas de "reconocimiento de emociones" realmente funcionan. En el sentido de que los seres humanos y otras criaturas a menudo pueden reconocer con precisión (como en: adivinar) las emociones de otras personas, una IA se puede entrenar en un conjunto de datos etiquetado por humanos para reconocer la emoción con una precisión similar a la humana.

Sin embargo, no hay verdad sobre el terreno cuando se trata de emociones humanas. Todo el mundo experimenta e interpreta las emociones de manera diferente y la forma en que expresamos la emoción en nuestros rostros puede variar enormemente basada en características biológicas culturales y únicas.

En resumen: Los mismos sistemas de conducción "científicos" que dicen ser capaces de decir si alguien es gay a través del reconocimiento facial o si una persona es probable que sea agresiva, está detrás del reconocimiento de emociones para las personas y los animales de granja.

Básicamente, nadie puede decir si otra persona es gay, o agresiva con sólo mirar su cara. Puedes adivinarlo. Y puede que tengas razón. Pero no importa cuántas veces tengas razón, siempre es una conjetura y siempre estás operando en tus definiciones personales.

Es imposible "entrenar" una computadora para reconocer emociones porque las computadoras no piensan. Se basan en conjuntos de datos etiquetados por humanos. Los humanos cometen errores. Peor aún, es ridículo imaginar que dos humanos mirarían un millón de caras y llegarían a un consenso ciego sobre el estado emocional de cada persona vista.

Los investigadores no entrenan la IA para reconocer emociones o hacer inferencias de los rostros. Entrenan la IA para imitar las percepciones de los humanos específicos que etiquetaron los datos que están usando.

Dicho esto: Crear un motor de reconocimiento de emociones para animales no es necesariamente algo malo.

La IA para el monitoreo del ganado es una bestia completamente diferente. En lugar de reconocer signos específicos definidos de enfermedad en árboles relativamente inmóviles, el investigador está tratando de decir en qué estado de ánimo están un montón de animales.

¿Funciona? Según el investigador, sí. Pero según la investigación: un poco. El periódico hace afirmaciones de una precisión increíblemente alta, pero eso es cuando se compara con los observadores humanos.

Así que aquí está la cosa: Crear una IA que pueda decir lo que los cerdos y las vacas están pensando casi con tanta precisión como los principales expertos humanos del mundo es muy parecido a crear un alimento tan delicioso que impresiona a un chef. Tal vez al próximo chef no le guste, tal vez a nadie más que a ese chef le guste.

El punto es: este sistema utiliza la IA para hacer un trabajo ligeramente más pobre que un agricultor puede para determinar lo que una vaca está pensando mirándola. Hay valor en eso, porque los granjeros no pueden mirar a las vacas todo el día y la noche esperando a que uno de ellos haga muecas de dolor.

He aquí por qué esto está bien: Porque hay un ligero potencial de que los animales puedan ser tratados un poco mejor. Si bien es imposible decir exactamente lo que un animal está sintiendo, la IA ciertamente puede reconocer signos de angustia, incomodidad o dolor lo suficientemente bien como para que valga la pena emplear este sistema en lugares donde los agricultores podrían e intervendrían si pensaran que sus animales estaban en incomodidad.

Desafortunadamente, la razón principal por la que esto importa es porque el ganado que vive con relativa comodidad tiende a producir más.

Es una bonita fantasía imaginar una pequeña familia de granja a mesa instalando cámaras en todas sus enormes instalaciones ganaderas de corral. Pero, lo que es más probable, sistemas como este ayudarán a los agricultores corporativos a encontrar el punto dulce entre empacar animales y mantener sus niveles de estrés lo suficientemente bajos como para producir.

Pensamientos finales: Es imposible predecir cuáles serán los casos de uso del mundo real para esto, y definitivamente hay algunos fuertes. Pero enturbia el agua cuando los investigadores comparan un sistema que monitorea el ganado con un sistema de reconocimiento de emociones para los seres humanos.

Si una vaca recibe un poco de consuelo antes de ser sacrificada o como pasa toda su vida conectada a la maquinaria láctea no es la misma clase de problema que lidiar con el reconocimiento de emociones para los seres humanos.

Consideremos el hecho de que, por ejemplo, los sistemas de reconocimiento de emociones tienden a clasificar los rostros de los hombres negros como más enojados que los blancos. O las mujeres, por lo general, califican el dolor más alto al observar su existencia percibida en personas y animales. ¿Con qué sesgo entrenamos la IA?

Porque, basándose en el estado actual de la tecnología, no puedes entrenar una IA sin sesgo a menos que los datos que estás generando nunca sean tocados por manos humanas, e incluso entonces estás creando una categoría de sesgo independiente.