La condición de la cara fruncida que muestra cejas bajas y ojos entrecerrados. Crédito: Universidad Shushi Namba/Hiroshima
¿Alguna vez ha hecho una pregunta y se ha encontrado con una mirada en blanco? Es lo suficientemente incómodo con una persona, pero en un robot humanoide, puede ser francamente inquietante. Ahora, un equipo internacional dirigido por la Universidad de Hiroshima y Riken ha encontrado una solución: dar a los androides una “cara de pensamiento”. Su estudio revela que cuando los robots entrecieran y se fruncen el fruncido de su frente mientras procesan información, parecen más identificables, aliviando la incomodidad misteriosa que sentimos con seres artificiales que parecen casi, pero no del todo humanos, conocidos como el efecto de “Valle extraño”.
Hasta ahora, la investigación sobre el fenómeno del “Valle extraño” se ha centrado principalmente en la apariencia de los robots. Pero su estudio, publicado en el International Journal of Social Robotics, sugiere que el comportamiento juega un papel tan importante. Cuando los humanos estamos contemplando una respuesta, nuestras caras lo muestran. Si un Android no responde de una manera socialmente esperada, como no verse “reflexivo”, puede parecer tan desconcertante como una cara antinatural.
Los investigadores se propusieron identificar las señales faciales que las personas usan cuando lo piensan y prueban si imitar estas “caras de pensamiento” podría hacer que las interacciones humanas-androides se sientan más naturales, especialmente ya que hacer preguntas es una parte típica de interactuar con los robots. Sus hallazgos son críticos para las industrias de robótica e IA, particularmente aquellos que desarrollan androides de servicio al cliente, asistentes de IA y compañeros de atención médica.
“A menudo expresamos estados psicológicos como la felicidad o la ira a través de las expresiones faciales. Sin embargo, estudios anteriores solo han examinado un conjunto limitado de expresiones. Este estudio tuvo como objetivo identificar los patrones faciales asociados con la” cara de pensamiento “en los humanos”, dijo el autor correspondiente al autor Shushi Namba, profesor asociado de la escuela graduada de la Universidad de Hiroshima (HU) de las humanidades y las ciencias sociales.
“Luego examinamos si aplicando estos patrones faciales ‘pensamientos’ a los androides podría mejorar la interacción natural humano-robot. Específicamente, nuestra investigación abordó la falta de claridad en torno a los movimientos faciales que transmiten ‘estar en pensamiento’ y probaron su efecto en la percepción humana cuando se aplicó a un androide”.
Identificar las señales faciales ‘pensamiento’ en humanos
Para identificar los patrones faciales vinculados al pensamiento, el equipo de investigación internacional filmó las reacciones de 40 adultos jóvenes, igualmente divididos entre hombres y mujeres, ya que contaban en silencio durante dos segundos en sus cabezas (condición de control) y respondieron una serie de preguntas que van desde las matemáticas básicas hasta la política (condición de pensamiento). Las preguntas se entregaron de manera uniforme utilizando un software de lectura de voz para evitar que las variaciones del habla influyan en las respuestas. El análisis de los 240 videos faciales reveló estas cinco expresiones distintas asociadas con el pensamiento:
Componente 1: mentón elevado, labios sutilmente apretados, cejas interna elevada y mirada hacia abajo Componente 2: Componente de boca abierta 3: Componente parpadeante 4: Ojos ligeramente estrechos y cejas fruncidas Componente 5: Sonriente con la mejilla elevada, el labio superior elevado y la pañuelo
Replicando la ‘cara fruncida’ en un android
De los cinco, los investigadores optaron por adoptar el Componente 4, que llamaron “cara fruncida”, ya que se destacó como el más indicativo de un pensamiento profundo basado en estudios anteriores que exploran cómo las personas expresan y perciben el pensamiento.
Programaron un Android llamado Nikola para replicar esta expresión y probaron cómo le iría en comparación con una cara sonriente y la cara neutral fruncida. Se pidió a ochenta y nueve trabajadores de crowdsourcing que vieran un video de Nikola mostrando estas expresiones y anoten a cada uno en “autenticidad”, “inquietud/simpatía humana”, “pensando en la respuesta” e “idoneidad”. Se colocó un sombrero en la cabeza del Android para ocultar los componentes mecánicos expuestos utilizados para los movimientos faciales y hacer que su apariencia sea más natural en las grabaciones de video.
Las pruebas revelaron que la cara fruncida estaba calificada como la más reflexiva, genuina, como humana, actuada apropiadamente y menos misteriosa de los tres.
Papel de las expresiones en las interacciones humanas-robot
Queriendo probar aún más por qué las expresiones son importantes en los robots, los investigadores compararon las reacciones de las personas con videos con Nikola o un chatbot. Cuarenta estudiantes universitarios japoneses se les mostró ocho escenarios hipotéticos de preguntas y respuestas: cuatro con señales de pensamiento (cara o puntos fruncidos) y cuatro sin (cara neutral o burbuja en blanco).
En el video, al Android y el chatbot se les hizo una pregunta sobre el impacto de un restaurante de sushi o tecnología en la política japonesa. Después de una breve pausa de 2.5 segundos, durante la cual se exhibió una señal de pensamiento o un estímulos neutros, los robots respondieron con “¡Por supuesto!”
La condición de control no muestra movimientos faciales. Crédito: Universidad Shushi Namba/Hiroshima
Si bien ambas señales de pensamiento hicieron que los participantes se sintieran como el Android y el chatbot estaban “pensando”, los puntos se calificaron más altos para señalar que la información se estaba procesando. Mientras tanto, dijeron que la cara fruncida hizo que Nikola pareciera más humana, lo que sugiere que cuando los robots muestran normas sociales familiares, se perciben como más identificables.
“La conclusión principal es que cuando las personas piensan”, expresarían la cara fruncida. El otro mensaje es que la implementación de ‘pensamiento de pensamiento’ como humano en los androides mejora las percepciones de ‘estar en el pensamiento’, la autenticidad, la probabilidad humana y la idoneidad al tiempo que reduce el efecto extraño del valle “, dijo Namba.
Una razón por la cual el chatbot fue visto como más efectivo para transmitir que es “pensar” que la familiaridad de las personas con los puntos como una señal visual que se está procesando la información. A medida que los androides se vuelven más comunes, estos hallazgos podrían ayudar a guiar el desarrollo de robots que adoptan señales similares, provocando interacciones humanas más naturales e intuitivas.
“El objetivo final es desarrollar androides que puedan participar en interacciones más naturales e intuitivas con los humanos, reduciendo la sensación de inquietud y aumentando su aceptación en entornos sociales”, dijo Namba.
“Para llegar allí, necesitamos refinar aún más la implementación de las caras de pensamiento en los androides considerando aspectos dinámicos de los movimientos faciales e investigando sus efectos en las interacciones sociales en tiempo real. Además, el estudio sugiere explorar las variaciones culturales en la percepción de los rostros de pensamiento e integrar el comportamiento de la mirada u otras señales sociales para mejorar la comunicación humana-robot”.
Más información: Shushi Namba et al, cómo un Android expresa “ahora cargando …”: Examinando las propiedades de las caras de pensamiento, International Journal of Social Robotics (2024). Doi: 10.1007/s12369-024-01163-9
Proporcionado por la Universidad de Hiroshima
Cita: Ese ‘uhh … déjame pensar’ cara que haces? Los androides también lo necesitan (2025, 1 de abril) Recuperado el 1 de abril de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-04-uhhhhhhroids.html
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