{"id":5395,"date":"2021-11-12T12:36:22","date_gmt":"2021-11-12T12:36:22","guid":{"rendered":"https:\/\/transferencia.tec.mx\/?p=5395"},"modified":"2023-09-11T03:09:00","modified_gmt":"2023-09-11T03:09:00","slug":"los-humanos-digitales-son-el-futuro-de-la-interaccion-con-las-computadoras","status":"publish","type":"divulgacion-ciencia","link":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/divulgacion-ciencia\/los-humanos-digitales-son-el-futuro-de-la-interaccion-con-las-computadoras\/","title":{"rendered":"\u00bfLos humanos digitales son el futuro de la interacci\u00f3n con las computadoras?"},"content":{"rendered":"

Por\u00a0<\/span>Carlos L. Vilchis,\u00a0<\/strong>Miguel Gonz\u00e1lez-Mendoza<\/a>, Leonardo Chang\u00a0<\/a><\/strong><\/span><\/p>\n

Si tuvieras que recordar la interacci\u00f3n que experimentaste entre tu computadora y las necesidades que resolviste en l\u00ednea durante la cuarentena del COVID-19, \u00bfqu\u00e9 mejorar\u00edas? El comercio electr\u00f3nico, la atenci\u00f3n al cliente o soporte t\u00e9cnico remoto recibieron la prueba m\u00e1s dura durante esta contingencia en el 2020. Desde las soluciones basadas en videoconferencia, el enrutamiento de llamadas por <\/span>callcenter<\/span><\/i>, la log\u00edstica de reparto hasta los <\/span>chatbots<\/span><\/i> en l\u00ednea, formaron parte del conjunto de soluciones para atender nuestras necesidades a trav\u00e9s de dispositivos en l\u00ednea. Particularmente este \u00faltimo recurso; los asistentes de chat basados en texto, han sido los m\u00e1s utilizados, en donde vimos todo un repertorio de herramientas y algoritmos basados en <\/span>Artificial Intelligence<\/span><\/i> (AI) para poder interactuar con nosotros a trav\u00e9s de un chat de texto.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, esto no fue suficiente. El ser humano por naturaleza est\u00e1 habituado a hablar y sentir una mayor empat\u00eda a trav\u00e9s de otra entidad que simula ser un ser humano. Si bien en el pasado los humanos hemos tratado de generar una conexi\u00f3n emocional con los robots, se presenta una barrera que evita lograrlo de manera exitosa, fundamentado en un concepto llamado \u00abUncanny Valley\u00bb, propuesto por Masahiro Mori en 1979. Muchos ejemplos se pueden mencionar de robots o androides que a fines de la d\u00e9cada pasada intentaron robar nuestra atenci\u00f3n, pero segu\u00eda existiendo esa \u00abinc\u00f3moda\u00bb sensaci\u00f3n de hablar con algo que no era lo suficientemente humano o emp\u00e1tico para construir un v\u00ednculo como el que construyes con un amable y sonriente empleado en una tienda departamental.<\/span><\/p>\n

\r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture><\/span><\/p>\n

Por esta raz\u00f3n, en los \u00faltimos a\u00f1os la cantidad de investigaci\u00f3n centrada en este modelo, conocido como la relaci\u00f3n humano-computadora (<\/span>Computer Human-Interaction<\/span><\/i>) a trav\u00e9s de la representaci\u00f3n de un \u00abavatar\u00bb fotorrealista, inteligente y emp\u00e1tico, dio como resultado la convergencia de tecnolog\u00edas en ciencias computacionales que ahora conocemos como humanos digitales. Por un lado, los <\/span>computer graphics<\/span><\/i> han tenido una evoluci\u00f3n acelerada gracias a la industria interactiva de los videojuegos, el VR\/AR, los gr\u00e1ficos en tiempo real empleados en la industria del entretenimiento en general,\u00a0 y por el otro lado, la Inteligencia Artificial (AI) como la disciplina que ha permitido solucionar operaciones y c\u00e1lculos l\u00f3gicos de gran escala a trav\u00e9s, particularmente, del Aprendizaje de M\u00e1quinas (<\/span>Machine Learning<\/span><\/i>), que permite extraer informaci\u00f3n a partir de un conjunto de ejemplos sin necesidad de que un humano tenga que darle una soluci\u00f3n u opci\u00f3n a la infinidad de circunstancias a las que se enfrente.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 elementos componen a un humano digital?<\/h2>\n

Entendamos que la suma total de estas tecnolog\u00edas, m\u00e9todos y aplicaciones son, por el momento, prototipos funcionales de lo que hace a un humano digital tener vida. A esto lo conocemos como un <\/span>framework<\/span><\/i>, pues propone una soluci\u00f3n integral que comprende desde la creaci\u00f3n del humano hasta su interacci\u00f3n mediante t\u00e9cnicas de gr\u00e1ficos computacionales, hasta su interacci\u00f3n en vivo con otros seres humanos utilizando visi\u00f3n computacional (<\/span>computer vision<\/span><\/i>), que es un subconjunto de la inteligencia artificial que busca entender y automatizar tareas relacionadas a observar el entorno. Panorama dif\u00edcil de entender, \u00bfcierto? Procedamos a explicar paso a paso el estado del arte de los humanos digitales.<\/span><\/p>\n

\u00a0\r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture><\/span><\/p>\n

Modelo de un humano 3D fotorrealista<\/h2>\n

Los modelos 3D que representan humanos fotorrealistas ha sido un tema de investigaci\u00f3n durante los \u00faltimos 30 a\u00f1os desde el primer Andy que vimos en <\/span>Toy Story<\/span><\/i> en 1994, hasta los personajes realistas de la \u00faltima entrega de <\/span>The Last of Us 2<\/span><\/i> en el Playstation 5. La industria de los gr\u00e1ficos computacionales se ha apoyado en el <\/span>research<\/span><\/i> tecnol\u00f3gico que a\u00f1o con a\u00f1o ayuda mediante nuevas t\u00e9cnicas computacionales, como la reconstrucci\u00f3n de escaneo 3D de humanos por fotogrametr\u00eda polarizada, t\u00e9cnicas de <\/span>rendering<\/span><\/i> en real time para piel humana realistas, iluminaci\u00f3n y reflejos basados en <\/span>raytracing c<\/span><\/i>omputacional, hasta la simulaci\u00f3n de ropa y cabello mediante f\u00edsica y colisiones.\u00a0<\/span><\/p>\n

Actualmente la soluci\u00f3n m\u00e1s adecuada para crear un humano digital realista es a partir de otro humano real, es decir, la ingenier\u00eda inversa; y requiere que la persona que cede su imagen permite la digitalizaci\u00f3n de decenas de expresiones de su rostro para describir el desempe\u00f1o de los m\u00fasculos de la cara. A esta lo conocemos como \u00abcodificaci\u00f3n facial\u00bb y un m\u00e9todo muy realista es la codificaci\u00f3n <\/span>Facial Actor Code System<\/span><\/i> (FACS), el cual proviene de un estudio desarrollado por el Dr. Paul Ekman hace 3 d\u00e9cadas, y que permit\u00eda desarmar nuestro rostro, como si se tratase de un juego de Lego, a fin de poder conocer todas las combinaciones que existen de nuestras cejas, p\u00f3mulos, labios y ojos. De esta manera, la gran cantidad de informaci\u00f3n proveniente de un rostro y sus diferentes combinaciones pueden ser analizados, combinados y reconocidos en vivo mediante t\u00e9cnicas de Aprendizaje M\u00e1quina y visi\u00f3n computacional para conocer con precisi\u00f3n el rostro de este humano real\u00a0 y transferirlo al humano digital.<\/span><\/p>\n

\u00a0\r\n \r\n \"\"\r\n <\/picture><\/span><\/p>\n

Sistema de animaci\u00f3n corporal\/facial<\/h2>\n

Comprender el comportamiento real de un humano, es clave para poder representarlo en un humano virtual. Una de las maneras de adquirir esta informaci\u00f3n de nuestro desempe\u00f1o corporal, es a trav\u00e9s del <\/span>Motion Capture<\/span><\/i>. Hemos visto en infinidad de <\/span>\u00abmaking of\u00bb<\/span><\/i> de pel\u00edculas c\u00f3mo los actores act\u00faan con trajes negros con peque\u00f1as esferas blancas. As\u00ed como utilizar unos cascos con c\u00e1maras que registran el movimiento de sus rostros todo el tiempo. La adquisici\u00f3n de nuestros movimientos se ha llevado casi 2 d\u00e9cadas de investigaci\u00f3n a trav\u00e9s de m\u00e9todos basados en reconstrucci\u00f3n infrarroja (esas peque\u00f1as bolitas blancas son para reflejar esta luz) o trajes con sensores magn\u00e9ticos\/inerciales id\u00e9nticos a los que utilizan los <\/span>smartwatches<\/span><\/i> para medir nuestra actividad en el gimnasio.<\/span><\/p>\n

Por otro lado, est\u00e1n todas aquellas tecnolog\u00edas utilizadas para entender nuestro rostro. Ejemplos claros son las c\u00e1maras que no solo capturan imagen, sino eval\u00faan la profundidad (<\/span>RGB-Depth<\/span><\/i>), justo tal como lo hace la c\u00e1mara de tu iPhone mediante <\/span>Apple FaceID<\/span><\/i>. De esta forma es posible obtener cada detalle, inclusive la deformaci\u00f3n que nuestro rostro genera de una manera volum\u00e9trica-3d, y transferir de manera eficiente la forma que nuestro rostro genera las combinaciones de ese juego de \u00ablego\u00bb antes mencionado, que son conocidos como <\/span>Emotional FACS<\/span><\/i> (emFACS): Feliz, triste, asustado, sorprendido, asco, neutral y enojo.<\/span><\/p>\n

Interacci\u00f3n en vivo<\/h2>\n

Hemos hablado de c\u00f3mo darle \u00abcuerpo\u00bb y \u00abcomportamiento\u00bb a ese humano digital a trav\u00e9s del modelo 3D y el <\/span>motion capture<\/span><\/i> a trav\u00e9s de una gran cantidad de m\u00e9todos computacionales. Pero llega el momento de darle un \u00abhabla y alma\u00bb, el cual es un componente crucial en el \u00faltimo paso de un <\/span>framework<\/span><\/i> de humanos digitales: la entrega o <\/span>performance<\/span><\/i>.<\/span><\/p>\n

Sabemos claro que interactuar con una computadora se volvi\u00f3 algo cotidiano desde hace un par de a\u00f1os gracias a los dispositivos Alexa y el asistente Siri en nuestros tel\u00e9fonos, pero entender la manera en la que los humanos nos comunicamos a trav\u00e9s del lenguaje, la construcci\u00f3n de oraciones y el sentido que estas tienen se logra mediante un m\u00e9todo\u00a0 llamado <\/span>Natural Language Processing<\/span><\/i> (NLP), as\u00ed como es posible que la computadora entendiendo nuestras solicitudes (Natural Language Understanding) y genere para nosotros respuestas coherentes de la manera m\u00e1s adecuada posible (Natural Language Generation). Todos estos m\u00e9todos de lenguaje requieren del uso de algoritmos y m\u00e9todos para procesar ese \u00abhabla\u00bb, que surge como la soluci\u00f3n m\u00e1s objetiva para articular la boca de los humanos digitales. En efecto, Siri o Alexa, tarde o temprano tendr\u00e1n un rostro con el cual interactuaremos.<\/span><\/p>\n

Conclusi\u00f3n<\/h2>\n

Entender la manera correcta en la que los humanos nos sentimos c\u00f3modos con una instancia digital, ya sea que construyamos una relaci\u00f3n emp\u00e1tica, amable y c\u00f3moda, nos sintamos atra\u00eddos por su aspecto f\u00edsico, por el comportamiento con el que se mueve mientras habla con nosotros o si somos capaces de creerle o sentir que miente, es uno de los retos m\u00e1s grandes de la investigaci\u00f3n en percepci\u00f3n aplicada en la interacci\u00f3n humano-computadora.\u00a0<\/span><\/p>\n

El poder desarrollar <\/span>frameworks<\/span><\/i> de trabajo, mucho m\u00e1s estandarizados, homologados y abiertos para cualquier investigador, es parte del reto que existe en la investigaci\u00f3n y desarrollo de las Ciencias Computacionales a trav\u00e9s del <\/span>Machine Learning, Computer Vision y Computer Graphics<\/span><\/i>. De esta manera, cualquier persona como un emprendedor o estudiante podr\u00e1 construir humanos digitales realistas, emp\u00e1ticos y que ayuden a nuestra sociedad digital a mejorar la manera en la que integramos los humanos digitales en nuestras vidas.<\/span><\/p>\n

Este proyecto es un patio de experimentaci\u00f3n de la empresa Eugenia, la cual es la primera empresa de humanos digitales en habla hispana y recientemente gan\u00f3 una convocatoria en Estados Unidos con un premio de 60 mil d\u00f3lares.<\/p>\n

Autores<\/h2>\n

Carlos Vilchis<\/strong><\/p>\n

Empresario, Ingeniero y Maestro. Director en Tecnolog\u00eda. Estudi\u00f3 una maestr\u00eda en Animaci\u00f3n 3D en Espa\u00f1a, Madrid, a su regreso trabaj\u00f3 en Televisa, Genoma Lab , UVM y Universidad An\u00e1huac, universidades bajo las cuales colabor\u00f3 para dise\u00f1ar programas de licenciatura enfocados a gr\u00e1ficos en 3D y videojuegos. Hoy en d\u00eda estudia un Doctorado en Ciencias Computacionales en el Tecnol\u00f3gico de Monterrey. Actualmente es socio fundador y Director de Tecnolog\u00eda y Research de Eugenia Digital Humans, la primera empresa de humanos digitales en habla hispana.<\/p>\n

Miguel Gonzalez-Mendoza<\/strong><\/p>\n

Posee el grado de PhD y un postdoc en Inteligencia artificial por la INSA y LAAS-CNRS Toulouse, France en 2003 y 2004 respectivamente. Tiene 15 a\u00f1os de experiencia en investigaci\u00f3n en el Tecnol\u00f3gico de Monterrey enfocado en Machine Learning, semantic web y big data. Fue presidente de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial del 2017-2019. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SIN) nivel II.<\/p>\n

Leonardo Chang-Fernandez<\/strong><\/p>\n

Es originario de La Habana, Cuba recibe su y Ph.D. en Ciencias de la Computaci\u00f3n del Instituto Nacional de Astrof\u00edsica, \u00d3ptica y Electr\u00f3nica (INAOE) de M\u00e9xico en 2010 y 2015, respectivamente. Fue Investigador en CENATAV, Cuba durante 2007-2015, y Jefe del Grupo de Reconocimiento Facial de la misma instituci\u00f3n de 2015 a 2017, donde dirigi\u00f3 y contribuy\u00f3 a investigaciones aplicadas para sistemas comerciales de reconocimiento facial. Actualmente, es Profesor Investigador de tiempo completo en el Tecnol\u00f3gico de Monterrey, as\u00ed como miembro del Sistema Nacional de Investigadores, nivel C. Sus intereses de investigaci\u00f3n incluyen biometr\u00eda (principalmente enfocada al reconocimiento facial), reconocimiento de objetos y aplicaciones de videovigilancia.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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