Reconhecimento de Emoções por IA: Como as Máquinas Aprendem a Ler Nossos Rostos

Em uma entrevista, Björn Schuller, engenheiro e pesquisador da Universidade Técnica de Munique e do Imperial College London, descreve como sistemas de IA reconhecem emoções por meio de modelos matemáticos. Ele explica que sua equipe utiliza um modelo tridimensional de emoções: excitação, valência e dominância, que ajuda a mapear categorias discretas, como as seis emoções básicas: raiva, nojo, tristeza, surpresa, medo e alegria. Schuller observa que os psicólogos discordam sobre as definições, e seus sistemas, que estão em desenvolvimento há mais de 25 anos, focam na análise da fala. Esses sistemas usam aprendizado profundo e dados de treinamento em que humanos avaliam emoções, o que significa que as máquinas aprendem a partir de julgamentos humanos e ainda não conseguem superar os humanos, alcançando tipicamente 60-70% de precisão. Críticos como Lisa Feldman Barrett, da Universidade Northwestern, questionam a base científica de tais sistemas de reconhecimento. Apesar disso, o mercado está crescendo: no ano passado, startups e empresas como Amazon, Microsoft e IBM geraram mais de US$ 40 bilhões globalmente em reconhecimento de emoções, com projeções de mais que triplicar até 2034. As aplicações incluem coaching de psicoterapia, pesquisa de mercado e detecção de mentiras em agências de segurança. Schuller observa que grandes modelos de linguagem e modelos multimodais estão lentamente entrando nesse mercado, mas um estudo da Universidade de Berna mostrou que eles superam os humanos em testes de inteligência emocional. Além disso, uma pesquisa da DAK Gesundheit e do Centro Médico Universitário de Hamburgo constatou que um em cada dez adolescentes prefere confiar em um chatbot a confiar em um amigo.