¿Puede la IA mapear las emociones igual que los humanos?

¿Qué tan cerca están la “alegría” y la “sorpresa” ? ¿Qué distancia separa la “serenidad” de la “rabia”? Estas preguntas, que la psicología lleva décadas intentando responder, tienen ahora en la inteligencia artificial una herramienta inesperada.

Investigadores del Instituto Nacional de Biología Básica de Japón lograron que el modelo de lenguaje GPT-4 trazara un mapa espacial de 99 términos emocionales, y los agrupamientos que produjo se alinearon estrechamente con los de personas reales, un resultado que los métodos computacionales tradicionales no habían logrado igualar.

La psicología de las emociones trabaja desde hace tiempo con la idea de que los estados afectivos pueden representarse como posiciones dentro de un espacio con varias dimensiones continuas.

Tres de ellas concentran la mayor atención: el placer , que indica si una emoción se percibe como agradable o desagradable; la activación emocional , que mide el grado de excitación o calma que acompaña a esa emoción; y la dominancia , que refleja si la persona se siente con control sobre la situación o desbordada por ella.

Mapear esa estructura para un vocabulario amplio había requerido, hasta este trabajo, tantas comparaciones que la tarea resultaba prácticamente inviable con participantes humanos.

Fue justamente ese obstáculo el que motivó el trabajo publicado en la revista Scientific Reports .

El equipo, integrado por la profesora asistente con designación especial Ke Han y el profesor asociado Eiji Watanabe , del Laboratorio de Neurofisiología del NIBB , diseñó una tarea experimental en la que tanto personas como GPT-4 debían ubicar términos emocionales en una cuadrícula según la similitud de significado entre cada par de términos.

Cómo se diseñó la prueba El procedimiento consistía en presentar tres términos al mismo tiempo, como “ alegría ”, “ sorpresa ” y “ tristeza ”, y pedir que los más similares quedaran más cerca en la cuadrícula.

Cada prueba expresaba así tres relaciones a la vez, lo que reducía la carga de comparaciones sin perder información.

En la primera etapa, 89 participantes humanos y GPT-4 realizaron la misma tarea con seis emociones básicas: alegría, sorpresa, ira, miedo, asco y tristeza .

Los resultados se compararon además con los de la representación vectorial de palabras, una técnica que traduce el significado de cada término a valores numéricos y agrupa las palabras más cercanas en significado.

El análisis reveló una diferencia llamativa.

Tanto los participantes como GPT-4 agruparon “alegría” con “sorpresa” por un lado, e “ira”, “miedo”, “asco” y “tristeza” por el otro.

La representación vectorial, por su parte, colocó “alegría” en el mismo grupo que “ira”, un resultado distinto al de los participantes.