Joint Attention Models

Modelos diseñados para simular y aprender comportamientos relacionados con la atención conjunta, una habilidad cognitiva crucial en la interacción social de los humanos.

En el contexto de la inteligencia artificial, estos modelos representan algoritmos que coordinan el enfoque de atención entre diferentes entidades, como agentes artificiales o agentes y humanos.

Facilitan la alineación de la atención hacia un mismo objeto, evento o información, permitiendo una colaboración más precisa y eficiente.

Se utilizan en aplicaciones como robots sociales, asistentes virtuales y sistemas interactivos donde es fundamental interpretar y responder a señales no verbales, como el seguimiento visual o gestos.

Incorporan técnicas avanzadas de aprendizaje automático para procesar datos multimodales, como imágenes, texto y gestos, para interpretar el contexto compartido.

Son clave para lograr interacciones más naturales y fluidas entre humanos y máquinas en diversos campos, incluyendo educación, salud y entretenimiento.