martes, 06 diciembre 2022
felicidad

Identificar el camino más corto hacia la felicidad a través de la Inteligencia Artificial

Deep Longevity es una startup de Hong Kong que tiene como objetivo reunir las manifestaciones dispares del envejecimiento en una sola narrativa, creando las herramientas que impulsarán la investigación biogerontológica en el futuro.

A principios de este año, la empresa se asoció con la Universidad de Harvard para publicar un artículo de investigación que describe un conjunto de redes neuronales que pueden ayudar a las personas a lograr una resiliencia mental a largo plazo.

Recientemente Deep Longevity ha publicado un artículo en Aging-US que describe un enfoque de aprendizaje automático para la psicología humana en colaboración con Nancy Etcoff, Ph.D., Harvard Medical School, una autoridad en felicidad y belleza.

Los autores crearon dos modelos digitales de psicología humana basados ​​en datos del estudio Midlife in the United States.

El primer modelo es un conjunto de redes neuronales profundas que predice la edad cronológica y el bienestar psicológico de los encuestados en 10 años utilizando información de una encuesta psicológica. Este modelo representa las trayectorias de la mente humana a medida que envejece. También demuestra que la capacidad para formar conexiones significativas, así como la autonomía mental y el dominio del entorno, se desarrollan con la edad. También sugiere que el énfasis en el progreso personal disminuye constantemente, pero la sensación de tener un propósito en la vida solo se desvanece después de 40 o 50 años.

El segundo modelo es un mapa autoorganizado que se creó para servir como base para un motor de recomendaciones para aplicaciones de salud mental. Este algoritmo de aprendizaje no supervisado divide a todos los encuestados en grupos según su probabilidad de desarrollar depresión y determina el camino más corto hacia un grupo de estabilidad mental para cualquier individuo. Alex Zhavoronkov, director de longevidad de Deep Longevity, explica: “Las aplicaciones de salud mental existentes ofrecen consejos genéricos que se aplican a todos pero no se ajustan a nadie. Hemos construido un sistema que es científicamente sólido y ofrece una personalización superior”.

El artículo describe un motor de recomendaciones basado en inteligencia artificial que puede estimar la edad psicológica y el bienestar futuro de una persona en función de una encuesta psicológica construida.

La IA utiliza la información de un encuestado para colocarlo en un mapa 2D de todos los perfiles psicológicos posibles y derivar formas de mejorar su bienestar a largo plazo. Este modelo de psicología humana se puede utilizar en aplicaciones digitales de autoayuda y durante las sesiones de terapeuta.

Este proyecto de investigación ahora sirve como backend detrás de un servicio online gratuito FuturSelf.AI que proporciona a sus usuarios informes completos sobre su edad psicológica y trayectorias de bienestar.

Al final de la evaluación, los usuarios reciben un informe con información destinada a mejorar su bienestar mental a largo plazo y pueden inscribirse en un programa de orientación que les brinda un flujo constante de recomendaciones elegidas por IA.

Redacción
En Positivo

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