Forging Emotions: un experimento de aprendizaje profundo sobre las emociones y el arte

La computación afectiva es un campo interdisciplinario que estudia los métodos computacionales que se relacionan o influyen en la emoción. Estos métodos se han aplicado a las obras de arte de los medios interactivos, pero se han centrado en la detección de afectos en lugar de su generación. Para la generación de afectos, se tienen que explorar los métodos computacionalmente creativos, los cuales últimamente han sido impulsados por el uso de redes generativas antagónicas (GAN en inglés), un método de aprendizaje profundo. El experimento presentado en este trabajo, Forging Emotions (Forjando Emociones), explora el uso de conjuntos de datos de emociones visuales y los procesos de trabajo de las GAN para la generación de afectos visuales, es decir, para generar imágenes que puedan transmitir o desencadenar emociones específicas. Este experimento concluye que la metodología utilizada hasta ahora por los investigadores de ciencias de la computación para construir conjuntos de datos de imágenes que describan conceptos de alto nivel como las emociones es insuficiente y propone utilizar redes emocionales de asociaciones de acuerdo con la investigación en psicología. Forging Emotions también concluye que, para generar afectos de manera visual, no parece adecuado limitarse a los hallazgos básicos de la psicología, por ejemplo, los colores brillantes u oscuros. Por lo tanto, los esfuerzos de investigación tienen que dirigirse a comprender la estructura de las GAN formadas y las GAN compositivas para producir composiciones genuinamente nuevas que puedan transmitir o desencadenar emociones por medio del tema de las imágenes generadas.