Las expresiones faciales extremadamente variadas en primates, homínidos y humanos probablemente ocurrieron a través de una presión evolutiva para una mayor interacción social. Esto podría deberse a varias razones, como la densidad de población o las tropas de parientes cercanos que forman lazos de por vida. Los primates actuales son un buen ejemplo para investigar los orígenes de nuestras expresiones faciales. Del mismo modo, podemos preguntar, ¿por qué un perro mueve la cola cuando está feliz?
La excelente respuesta de Ian Jefferies sobre la dilatación de las fosas nasales para un mayor consumo de oxígeno y el ceño fruncido de las cejas para una visión enfocada proporciona un excelente punto de partida. Estas contorsiones faciales provienen de la física requerida para lograr una demanda corporal específica. Otro ejemplo es que los primates y otros mamíferos crean sonidos de tono alto y tono bajo variados para comunicarse. Las contorsiones faciales necesarias para hacer estas frecuencias también influyen muy probablemente en la evolución de la sonrisa y el ceño fruncido. Esta es una suposición plausible porque muchos más mamíferos se comunican con sonidos que con expresiones faciales.
El importante problema abierto en filosofía, psicología y ciencias cognitivas es descubrir cómo los agentes vivos pueden entender la semántica de los demás. En otras palabras, qué mecanismos de aprendizaje permiten la comprensión heurística de nuestros propios estados mentales, así como los estados mentales de otros agentes vivos. En psicología esto se conoce como tener una teoría de la mente. Un objetivo importante de la investigación en ciencias cognitivas es descifrar las matemáticas detrás del aprendizaje de la semántica, las emociones y los estados mentales. La correlación es un modelo de aprendizaje obvio y muy importante. Una analogía simple de aprendizaje automático de la inteligencia humana sería un algoritmo que pueda manipular cualquier conjunto de datos. Presumiblemente, también hay un modelo matemático para nuestra propia inteligencia y esto conduce a aplicaciones aún más que eventualmente pueden llegar a la inteligencia artificial general.
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– Suketu