Buscan enseñar a leer emociones a computadores mediante GIFs animados

Dos estudiantes de posgrado en el MIT tienen como objetivo crear un traductor de texto a GIF, como parte de un proyecto en curso, lo que también podría revelar diferencias culturales respecto a las emociones.

Kevin Hu y Travis Rico crearon un sitio web llamado GIFGIF, que presenta a los usuarios dos archivos GIF animados y les pide que elijan el que mejor expresa una de las 17 emociones (como el desprecio, placer o sorpresa). Actualmente hay unos 4.000 GIFs en el sistema GIFGIF.

Este proceso crea un conjunto de definiciones que otros programas pueden usar para traducir texto emocional corto, como un soneto de Shakespeare, en GIFs. Esto no da a las computadoras la capacidad de leer las emociones, pero se acerca.

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GIFGIF también podría ayudar a recomendar una película que corresponde con un estado de ánimo específico basado en un GIF. Los dos cofundadores planean crear una API abierta para que otros investigadores puedan acceder a los resultados.

El esfuerzo fue en parte inspirado por el proyecto Place, también una empresa MIT, cuyo objetivo era cuantificar las percepciones de la gente sobre diferentes ciudades.

Fuente: Mashable