Se un insegnante quantomeno accettabile nota che il gruppo di studenti che gli siede di fronte ha un'espressione vacua mentre un fiume di parole li investe, generalmente rallenta il flusso delle informazioni e ripete i concetti, sperando che qualcosa riesca a farsi largo tra gli strati di tenebra e infilarsi nelle teste dell'uditorio.

Se però è un robot o un video registrato a far la parte del docente, il vuoto dipinto sulle facce dei discenti non potrà far nulla per fermare il torrente in piena di concetti, cosicché le parti più difficili della lezione non verranno capite.

Partendo da questo problema Jacob Whitehill, della San Diego's Jacob School of Engineering, sta sviluppando un software di riconoscimento dei movimenti del volto che renda i robot degli insegnanti più efficaci.

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La raccolta di queste informazioni ha permesso di progettare un primo prototipo di programma che, in base all'espressione sui volti di chi ascolta, aggiusta la velocità del video, rallentandolo o fermandolo quando si accorge che non viene più seguito.

La difficoltà principale in questo progetto sta nel fatto che i movimenti del volto compiuti quando una lezione si fa più difficile variano di molto da persona a persona: diventa dunque complicato realizzare un modello.

Lo scopo ultimo degli esperimenti è riuscire a rendere il più naturale possibile l'interazione tra robot ed esseri umani. Oppure fermare la pubblicità in televisione finché lo spettatore non se la sorbisce attentamente fino all'ultimo fotogramma, chissà.