La naturalesa va trigar milions d'anys a arribar a aconseguir éssers intel·ligents com ho som els humans (encara que del nostre grau d'intel·ligència, per a certs espècimens, hi hauria molt per discutir). Però fa només unes dècades que nosaltres juguem a ser déus amb els ordinadors per a generar artificialment aquesta intel·ligència, i no ho estem fent tan malament, vists els èxits que hem aconseguit. No obstant això, hi ha una àrea que s'escapa de la comprensió d'aquests algorismes: les emocions humanes. Encara que ja s'ha investigat en aquesta àrea, queda un llarg camí.

Precisament, recentment la CNN explicava la història de Rana el Kaliouby, una enginyera i emprenedora egípcia-nord-americana, filla d'un matrimoni en el qual tots dos eren programadors informàtics, que es va formar a la Universitat de Cambridge, i que va treballar en el MIT en projectes pioners de la intel·ligència artificial lligada al reconeixement i tractament de les emocions. Entre aquests projectes tenim, per exemple, una tecnologia de reconeixement d'expressions facials que ajuda les persones amb autisme a interpretar el llenguatge no verbal dels seus interlocutors, explicant-los què signifiquen i recomanant com respondre, la qual va sortir al mercat l'any 2017 per a ulleres de realitat augmentada com les Google Glass.

Aquesta tecnologia va ser llançada per Affectiva, l'empresa que va fundar en 2009 com una spin-off del MIT Mitjana Lab i que el maig passat va ser adquirida per Smart Eye, amb la qual ara està integrant la seva tecnologia. Un dels futurs usos del reconeixement d'emocions i expressions per part d'intel·ligències artificials interessa a la indústria d'automotors, ja que aquesta podrà detectar quan un conductor està cansat i actuar en conseqüència.

Segons la Unió Europea, un 90% dels accidents de trànsit que es produeixen són a causa d'errors humans, molts dels quals són provocats pel cansament al volant. Per tant, aquest ús de la Intel·ligència Artificial permetrà salvar vides. També pot canviar l'experiència d'ús, adaptant-la als passatgers del vehicle. Per exemple, si detecta una persona amb somnolència, pot abaixar el volum de la música i la intensitat de la llum interior per a facilitar-li la son. No obstant això, l'article de la CNN també assenyala el perill inherent a qualsevol càmera que ens apunti, ja que es pot convertir en un indesitjat dispositiu de vigilància.