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O que é a computação afetiva?

Redação Informe ES

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A computação afetiva é o campo da tecnologia que busca criar máquinas capazes de reconhecer, interpretar e responder às emoções humanas. O objetivo é tornar as interações entre pessoas e sistemas mais empáticas, naturais e personalizadas.

Para isso, essa área combina ciência da computação, psicologia e ciências cognitivas. Ela utiliza dados captados por sensores, como câmeras e microfones com isso identifica estados emocionais por meio de expressões faciais, tom de voz e linguagem corporal.

Trata-se de uma das vertentes mais promissoras da inteligência artificial (IA). Neste artigo, vamos explorar como essa tecnologia funciona e quais são suas principais aplicações. Acompanhe.

O que é computação afetiva?

Um homem segura na mão uma holografia de um cérebro com um chip de inteligência artificial
(Imagem: Shutter2U/iStock)

A computação afetiva é o campo da ciência da computação que busca criar sistemas capazes de reconhecer, interpretar e simular emoções humanas. Essa área une tecnologia, psicologia e neurociência, aproximando as interações entre pessoas e máquinas.

O conceito foi desenvolvido na década de 1990 pela professora Rosalind Picard, do MIT (Massachusetts Institute of Technology), considerada a criadora do termo “Affective Computing”. Ela lidera o Grupo de Computação Afetiva do MIT Media Lab, pioneiro em pesquisas que envolvem robôs sociais, análise emocional e apoio a pessoas com dificuldades de comunicação.

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Picard também fundou as startups Affectiva, focada em análise de expressões faciais e voz, e Empatica, voltada a sensores vestíveis para monitoramento emocional e neurológico.

Atualmente, a computação afetiva tem aplicações em educação, saúde digital, robótica e análise comportamental, ganhando impulso com os avanços da inteligência artificial. No Brasil, instituições como USP e Unicamp se destacam em pesquisas na área.

Como a computação afetiva funciona

O funcionamento da computação afetiva envolve o uso de algoritmos de aprendizado de máquina capazes de identificar padrões emocionais em dados multimodais (imagem, som e texto). As principais técnicas aplicadas incluem:

inteligência artificial
(Imagem: WANAN YOSSINGKUM/iStock)
  • Aprendizagem supervisionada: modelos são treinados com dados rotulados (por exemplo, rostos tristes e vozes alegres) para reconhecer emoções específicas em novos contextos.
  • Aprendizagem não supervisionada: o sistema descobre, por conta própria, padrões e agrupamentos emocionais sem rótulos prévios, permitindo maior adaptabilidade a diferentes culturas e contextos.
  • Aprendizagem por reforço: a IA aprende a reagir de acordo com o retorno do usuário, aperfeiçoando suas respostas emocionais conforme o comportamento observado.
  • Aprendizagem profunda: as redes neurais profundas (deep learning) processam imagens, voz e texto em grande escala, aprimorando a precisão no reconhecimento de sentimentos.
  • Aprendizagem por transferência: modelos pré-treinados em um contexto (por exemplo, emoções em vídeos) são ajustados para outros ambientes (como interações por voz).

Essas abordagens combinadas tornam os sistemas mais sensíveis e adaptáveis ao comportamento humano.

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Aplicações práticas da computação afetiva

curso de inteligência artificial
Cursos de inteligência artificial, dados, tecnologia e mais (Créditos: anyaberkut / iStock)

A computação afetiva já está presente em diversas áreas do cotidiano, influenciando a forma como interagimos com máquinas e sistemas inteligentes. Um bom exemplo é o atendimento ao cliente, em que softwares analisam o tom de voz e as expressões faciais para medir a satisfação do consumidor, permitindo respostas mais empáticas e personalizadas.

Na área da saúde e bem-estar, sistemas monitoram sinais fisiológicos e emocionais para auxiliar em tratamentos de depressão, ansiedade e outros distúrbios mentais, oferecendo alertas precoces e suporte remoto aos pacientes.

Outra vertente em que a computação afetiva tem papel importante é a educação. As plataformas que utilizam essa tecnologia adaptam o ritmo e a metodologia de ensino conforme o estado emocional do aluno, tornando o aprendizado mais eficaz e reduzindo a frustração.

No entretenimento e nos jogos, sensores já são empregados para reagir às emoções do jogador, criando experiências mais imersivas e emocionalmente envolventes. Até mesmo no setor financeiro, assistentes virtuais com comportamento mais “humano” são capazes de detectar frustrações e ajustar o tom da comunicação, melhorando a experiência do cliente e evitando interações inadequadas.

Os principais desafios

Pessoa teclando em um notebook
(Imagem:tadamichi/Shutterstock)

Apesar do enorme potencial, a computação afetiva ainda enfrenta desafios técnicos, éticos e culturais. Um dos principais é a precisão limitada no reconhecimento emocional, já que expressões e reações variam de acordo com cada indivíduo e contexto.

Outra questão importante é a privacidade e o consentimento, pois dados emocionais são extremamente sensíveis e exigem camadas robustas de proteção e segurança para evitar o uso indevido dessas informações.

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Além disso, há diferenças culturais na forma de expressar sentimentos, o que pode gerar interpretações incorretas pelos sistemas. Outro ponto crítico é o viés nos dados de treinamento, que pode resultar em decisões injustas ou discriminatórias.

Esses desafios mostram que, embora a computação afetiva avance rapidamente, ainda é essencial equilibrar inovação tecnológica com responsabilidade ética e social.

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Tecnologia

Meta recua em plano de rastrear funcionários após reação negativa

Redação Informe ES

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A Meta está recuando em partes do plano de coletar movimentos de mouse, digitações e outras ações de funcionários para usar como dados de treinamento de inteligência artificial (IA), informou a empresa em memorando interno visto pela Reuters nesta terça-feira (2).

Foram semanas de forte resistência dos empregados. Segundo o documento, assinado por Stephane Kasriel, vice-presidente da unidade Superintelligence Labs, responsável pela construção de modelos de IA, novas medidas permitirão que funcionários pausem a coleta de dados por até 30 minutos de cada vez e peçam exceções ao programa.

Kasriel disse ainda que a equipe responsável pelo software introduziu “várias otimizações” para reduzir o impacto sobre a bateria dos computadores e sobre o tráfego de dados, depois de reclamações de que o sistema consumia tanta internet que elevava o uso de dados em casa.

“Embora continuemos confiantes nas proteções de privacidade que colocamos em prática no lançamento, que passaram por várias camadas de revisão de risco, ouvimos suas preocupações sobre dados pessoais em dispositivos de trabalho, duração da bateria e o desejo de ter mais controle sobre quando a captura acontece”, afirmou no memorando.

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Um porta-voz da Meta foi procurado pela Reuters, mas não quis comentar o assunto.

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Programa de rastreamento da Meta enfrenta resistência

  • A empresa havia anunciado, no mês passado, que instalaria um novo software de rastreamento nos computadores de funcionários nos Estados Unidos para capturar movimentos de mouse, cliques e digitações, com a finalidade de treinar seus modelos de IA;
  • A iniciativa fazia parte de um esforço mais amplo da companhia para construir agentes de IA capazes de executar tarefas de trabalho de forma autônoma;
  • O lançamento ocorreu em meio a uma ampla reestruturação na Meta e provocou reação negativa entre os funcionários, que chegaram a comparar a empresa a uma “fábrica de extração de dados de funcionários”;
  • A medida também pode aprofundar os problemas regulatórios da companhia na União Europeia (UE), onde empresas de tecnologia enfrentam disputas legais intensas sobre como coletam e usam dados.
Mark Zuckerberg olhando de lado
Mark Zuckerberg defende o sistema – Imagem: Frederic Legrand – COMEO/Shutterstock

De acordo com reportagem do The Information, a Meta agora planeja permitir que funcionários “pausem” o rastreamento por até 30 minutos caso precisem “verificar algo pessoal”.

Um grupo restrito de empregados também poderá pedir para sair do programa, embora essa exceção fique limitada a trabalhadores remotos com preocupações de largura de banda, pessoas que lidam com material “sensível” e aqueles que frequentemente trabalham em locais onde não conseguem manter os laptops conectados a uma fonte de energia.

Na prática, isso significa que a maior parte dos funcionários da Meta ainda deverá permitir que seus movimentos sejam rastreados e registrados em nome da melhora dos modelos de IA da empresa. A companhia, porém, afirmou que também aprimorou o uso de bateria do software para responder a queixas internas.

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A Meta já enfrentava protestos de funcionários por causa do programa, conhecido internamente como Model Capability Initiative, ou MCI. A iniciativa foi anunciada pouco antes de a empresa demitir oito mil trabalhadores e redistribuir milhares de outros para funções ligadas à IA.

Em reunião geral com funcionários, o CEO, Mark Zuckerberg, defendeu o programa. Em áudio vazado do encontro do mês passado, ele disse que “observar pessoas realmente inteligentes fazendo coisas” é a melhor forma de acelerar o aprendizado dos modelos de IA.

“A inteligência média das pessoas que estão nesta empresa é significativamente maior do que o conjunto médio de pessoas que você pode conseguir para realizar tarefas”, afirmou.

Zuckerberg também disse, no áudio, que “nenhum dos dados está sendo usado para, tipo, olhar o que as pessoas estão fazendo, ou vigilância, ou acompanhamento de desempenho, ou qualquer coisa assim. É puramente, tipo, estamos usando isso para alimentar uma quantidade muito grande de conteúdo no modelo de IA, para que ele possa aprender como pessoas inteligentes usam computadores para realizar tarefas. Eu acho que isso vai ser uma vantagem muito grande se conseguirmos fazer isso.” Ele acrescentou ainda que, se o sistema funcionar, “provavelmente faremos mais coisas assim” no futuro.

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Tecnologia

China sinaliza política equilibrada para plataformas digitais

Redação Informe ES

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A China sinalizou que focará sua política para plataformas online no equilíbrio entre apoio ao crescimento e supervisão regulatória aprimorada, segundo comentário publicado em uma das principais publicações do Partido Comunista.

No rascunho do artigo que será publicado na revista Qiushi na segunda-feira (1), Pequim reiterou sua posição sobre conter a competição do tipo “involução” — referência que inclui guerras de preços e subsídios agressivos — enquanto fortalece a supervisão de algoritmos, uso de dados e proteção ao consumidor.

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Novos recursos multiplataforma incluem indicadores de digitação e transferência de arquivos em alta resolução – Imagem criada por inteligência artificial (ChatGPT/Olhar Digital)

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Regulamentação de plataformas digitais

  • O documento na Qiushi, revista teórica do Comitê Central do Partido Comunista Chinês, representa uma continuidade da abordagem chinesa para o setor tecnológico;
  • A publicação oficial indica que as diretrizes têm respaldo das mais altas esferas governamentais;
  • A menção específica à competição do tipo “involução” reflete a preocupação das autoridades com práticas consideradas destrutivas para o mercado. O termo abrange estratégias que incluem reduções drásticas de preços e subsídios em níveis considerados insustentáveis;
  • O fortalecimento da supervisão de algoritmos, uso de dados e proteção ao consumidor foram destacados como áreas que receberão atenção regulatória intensificada;
  • As medidas fazem parte de um quadro mais amplo de políticas que visam equilibrar inovação tecnológica com proteção dos direitos dos usuários.

Astronautas da China voltam à Terra após missão espacial recorde

Nesta sexta-feira (29), os três astronautas da missão chinesa Shenzhou 21 retornaram com sucesso à Terra após passarem 210 dias a bordo da estação espacial Tiangong. A cápsula pousou no Centro de Pouso de Dongfeng, na região da Mongólia Interior, às 9h11 da manhã, pelo horário de Brasília – 20h11, no horário padrão da China.

Leia a matéria completa aqui

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Lenovo dobra valor em melhor mês desde 1999, impulsionada por IA

Redação Informe ES

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A Lenovo registrou o seu melhor mês na bolsa de valores em mais de um quarto de século. As ações da companhia de hardware dobraram de valor em maio, impulsionadas pelo entusiasmo dos investidores em torno das perspectivas de crescimento da empresa com foco em inteligência artificial (IA).

Apenas nesta sexta-feira (29), os papéis da Lenovo dispararam 22%, consolidando um ganho acumulado de 105% ao longo do mês. Este avanço representa o maior crescimento mensal da empresa desde 1999.

O rali (período sustentado de forte valorização nos preços de ativos) ganhou força após a divulgação dos resultados financeiros da companhia.

O balanço mostrou que a receita relacionada à IA ajudou a compensar a pressão gerada pelo aumento nos custos de componentes. Com esse desempenho, a Lenovo estendeu sua trajetória como a ação de melhor desempenho no índice Hang Seng China Enterprises neste ano.

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Gráficos de finanças com moedas desenhadas juntas
Apenas nesta sexta-feira (29), os papéis da Lenovo dispararam 22%, consolidando um ganho acumulado de 105% ao longo do mês – Imagem: Tendo/Shutterstock

Efeito Dell e a demanda corporativa

  • A disparada mais recente das ações também foi influenciada pela Dell, que apresentou projeções otimistas atreladas à forte demanda por servidores de IA;
  • A sinalização positiva da Dell elevou o valor de ações do setor de tecnologia em toda a Ásia e alimentou o otimismo em relação à Lenovo, já que os investidores passaram a enxergar a empresa como uma potencial peça-chave na infraestrutura de IA;
  • De acordo com Steven Tseng, analista da Bloomberg Intelligence, o cenário atual reflete uma mudança na dinâmica do mercado.
  • “O crescimento dos servidores de IA é obviamente um motor, com a demanda agora se espalhando dos hyperscalers [grandes provedores de nuvem] para as empresas em busca de demanda de inferência de IA, o que beneficia os OEMs [fabricantes originais de equipamentos] de servidores convencionais, como a Lenovo e a Dell.”

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Resiliência da Lenovo e contraponto ao mercado de tecnologia

Os lucros do ano fiscal da Lenovo demonstraram que a empresa conseguiu manter suas margens estáveis, mesmo diante de uma escassez de chips de memória. O resultado reforçou a visão de que a companhia está em uma posição mais vantajosa do que seus concorrentes de menor porte.

O sentimento positivo do mercado também foi alimentado pelas perspectivas promissoras para os negócios de servidores de IA e de agentes de IA da Lenovo. O otimismo foi ampliado depois que o banco Goldman Sachs mais do que dobrou o preço-alvo estabelecido para as ações da empresa.

Os ganhos expressivos da fabricante de hardware caminham na contramão de outras companhias de tecnologia listadas na bolsa de Hong Kong.

Atualmente, as plataformas de internet locais enfrentam uma concorrência intensa e forte pressão sobre a lucratividade, devido à necessidade de altos investimentos em infraestrutura e hardware de IA. Como reflexo desse cenário desafiador para o setor de internet, o índice Hang Seng Tech acumula uma queda de cerca de 12% no ano.

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