La inteligencia artificial está transformando múltiples aspectos de nuestra vida, pero hasta ahora ha carecido de una dimensión crucial: la emocional. La investigación doctoral de Alberto Hernández Marcos en la Universidad de Granada aborda ese desafío con el desarrollo de un marco de autoaprendizaje emocional para agentes de inteligencia artificial (IA), diseñado para que aprendan y expresen patrones emocionales de manera autónoma. Hernández Marcos considera "que este avance representa un paso importante hacia sistemas de IA más humanos y efectivos". El estudio tiene por título LOVE, acrónimo de Latest Observed Values Encoding o, en español, Codificación de los últimos valores observados.
Las emociones son fundamentales en la naturaleza de los seres vivos, evolucionando como un mecanismo clave para la supervivencia. Sin embargo, los investigadores que han intentado dotar a las máquinas de esta ventaja natural, explica Hernández Marcos, "carecen de un marco claro para implementar emociones desde principios básicos. De hecho, los modelos actuales suelen basarse en soluciones específicas y rígidas que limitan mucho su capacidad de generalización". A partir de ahí, su investigación se propuso establecer una base científica sólida que explique cómo las emociones pueden emerger espontáneamente de percepciones de agentes artificiales en su entorno, lograr su interpretación con un sistema para identificar las emociones aprendidas con patrones emocionales documentados en la literatura científica de manera automática y validar estos patrones emocionales a través de experimentos con observadores humanos.
El marco de trabajo combina principios de aprendizaje por refuerzo y aprendizaje no supervisado para analizar datos cruciales del entorno de un agente, como recompensas recientes, expectativas futuras y estados anticipados. A través de una red neuronal entrenada con datos sin etiquetar, el sistema identifica patrones temporales que se asocian a emociones básicas. Esta red neuronal actúa como codificador emocional, una especie de sistema límbico artificial para la IA, que genera emociones sintéticas durante su funcionamiento.