La inteligencia artificial ya interpreta emociones complejas como los humanos

Un estudio liderado por el Dr. Raúl Alelú-Paz, desde el Laboratorio de Investigaciones Biológicas Profesor Giacomo Rizzolatti, demuestra que varios sistemas de inteligencia artificial son capaces de interpretar estados mentales humanos complejos —como intenciones, juicios morales o niveles de confianza— con una precisión prácticamente equivalente a la de las personas.

El trabajo, publicado en la prestigiosa revista británica Royal Society Open Science, ha analizado el comportamiento de 230 participantes humanos y lo ha comparado con el de cinco de los modelos de inteligencia artificial más avanzados disponibles en la actualidad.

Los resultados muestran que algunos sistemas de IA responden de forma casi idéntica a los humanos cuando deben interpretar situaciones sociales complejas a partir de información limitada, como expresiones faciales obtenidas de cuadros del pintor Diego Velázquez o de prestigiosos fotógrafos profesionales.

"Estamos viendo que la inteligencia artificial no solo es capaz de reconocer emociones, sino que empieza a razonar sobre ellas, lo que supone un cambio cualitativo con importantes implicaciones", explica el Dr. Raúl Alelú-Paz, Director del Laboratorio e investigador principal del estudio. El análisis también revela diferencias relevantes entre modelos: mientras algunos tienden a interpretar las situaciones de forma más positiva o confiada, otros muestran patrones más conservadores, lo que sugiere que la comprensión de la mente humana por parte de la IA depende en gran medida de su diseño y entrenamiento.

Este avance abre nuevas oportunidades en ámbitos como la salud mental, la educación o las tecnologías sociales. Sin embargo, también plantea interrogantes fundamentales sobre la naturaleza de estos sistemas: si realmente comprenden a las personas o si simplemente replican patrones de respuesta humanos.

El estudio completo está disponible en: https://royalsocietypublishing.org/rsos/article/13/4/251314/481273/Towards-functional-social-cognition-in-machines?searchresult=1

DOI: https://doi.org/10.1098/rsos.251314