Suntem fericiți?
Suntem cu adevărat fericiți?
Aceasta este probabil una dintre cele mai terifiante întrebări cu care ne-am confruntat vreodată, oamenii. La un nivel filozofic profund, niciunul dintre noi nu știe de fapt adevărul despre fericirea noastră, despre ceea ce căutăm și despre ceea ce ne dorim. Poate de aceea recurgem la un model AI pentru a ne ajuta să ne înțelegem pe noi înșine.
Când recunoașterea facială a fost introdusă în telefoane inteligente și alte dispozitive care au acces biometric, lumea a fost uimită. Când smartphone-urile noastre au detectat anumite fețe și ne-au identificat prietenii în galeria noastră, am fost și mai intrigați. Dar astăzi, modelele AI bine antrenate au capacitatea de a ne detecta cu adevărat emoțiile – cel puțin ceea ce exprimăm superficial pe fețele noastre.
Cifrele par a fi fascinante, deoarece rapoartele dezvăluie o acuratețe de aproximativ 96% a emoțiilor detectate de modelele AI. Modelele pot detecta până la 7 emoții diferite pe fețele noastre.
De exemplu, atunci când ne așezăm la un interviu online, angajatorul de cealaltă parte ar putea afla cât de entuziasmați, nervoși, încrezători și chiar sceptici suntem pe parcursul procesului de interviu.
Deci, cum se întâmplă toate acestea? Ce înseamnă detectarea emoțiilor în AI? Să explorăm acest lucru în acest articol.
AI în recunoașterea emoțiilor
După cum se spune, tăcerea transmite mult mai mult decât vor putea vreodată cuvintele. Inteligența artificială poate detecta multe dintre sentimentele și sentimentele noastre înnăscute doar privindu-ne pe noi sau la fotografiile sau filmările noastre. Pe măsură ce comunitatea tehnologică lucrează cu insistență pentru a reduce decalajul dintre interacțiunea dintre mașină și om, o nișă specifică numită Affective Computing sub viziunea computerizată face progrese remarcabile.
Această ramură a IA permite acum părților interesate să analizeze și să identifice comunicarea non-verbală a oamenilor prin intermediul unor expresii pe care le prezintă, cum ar fi:
- Expresii faciale și emoții
- Limbajul trupului
- Tone de voce
- Și gesturi
Prin implementarea rețelelor neuronale profunde specializate, modelele AI pot detecta până la 7 emoții diferite, inclusiv:
AI în recunoașterea emoțiilor – Cele mai bune cazuri de utilizare
Capacitatea mașinilor de a înțelege emoțiile noastre subiacente poate deschide calea pentru descoperiri care pot ridica viața și stilul de viață uman. Să ne uităm la câteva dintre cele mai benefice cazuri de utilizare ale acestei tehnologii.
Înțelegeți bunăstarea emoțională
Una dintre cele mai afectate preocupări la nivel global este sănătatea mintală. Statisticile arată că în India, în jur 45 de milioane de oameni suferă de anxietate. In afara de asta, 10.6% din adulți în India suferă de o tulburare mintală.
Datorită stresului, alegerilor stilului de viață, muncii, singurătății și multe altele, sănătatea mintală este o preocupare în creștere, care duce și la complicații fizice. Un model de inteligență artificială care poate ajuta terapeuții și consilierii să înțeleagă starea sufletească mai profundă a unui individ poate stimula planuri de tratament personalizate și, în cele din urmă, poate oferi o vindecare mai bună. Un astfel de model este incredibil de util în:
- Efectuarea de evaluări de sănătate mintală
- Gestionarea durerii și tratarea preocupărilor PTSD
- Diagnosticarea tulburărilor din spectrul autismului și multe altele
Implicarea cursanților în EdTech
- Implicarea și implicarea studenților pentru a ajuta educatorii să revizuiască metodologiile de predare
- Formularea de experiențe de învățare personalizate
- Detectarea cazurilor de agresiune și alte forme de suferință emoțională și multe altele
Jocuri și divertisment
Securitate și supraveghere
Modelele AI pot detecta cu acuratețe emoțiile și anomaliile suspecte în expresiile umane, permițând profesioniștilor din securitate să urmărească și să trieze suspecții și să îi monitorizeze mai bine.
Cum funcționează recunoașterea emoțiilor AI
Procesul de instruire a modelelor AI pentru a detecta emoțiile umane este complicat, dar sistematic. Deși abordarea depinde de proiecte individuale, există un cadru general care poate fi elaborat ca referință. Mai jos este secvența generală:
- Începe cu colectarea de date, unde sunt compilate volume masive de expresii și fețe umane. Branduri ca Shaip asigura aprovizionarea etică a datelor umane.
- Odată ce seturile de date sunt colectate, ele sunt adnotate utilizând metode de delimitare pentru a izola fețele umane pentru ca mașinile să le înțeleagă.
- Odată cu fețele detectate, seturile de date de imagine trec printr-o secvență de preprocesare, care optimizează fotografia care urmează să fie alimentată pentru învățarea automată. Această etapă implică tehnici de corectare a imaginii, cum ar fi reducerea zgomotului, eliminarea ochilor roșii, corectarea luminozității și contrastului și multe altele.
- Odată ce imaginile sunt pregătite pentru mașină, ele sunt introduse în clasificatoare emoționale care se bazează pe modele de rețele neuronale convolute.
- Modelele procesează imaginile și le clasifică pe baza expresiilor lor.
- Modelele sunt antrenate din nou și din nou pentru optimizarea performanței.
Recunoașterea provocărilor în recunoașterea emoțiilor AI
Ca oameni, ne luptăm adesea să înțelegem prin ce trece persoana de lângă noi. Pentru o mașină, acest proces este mai dur și mai complicat. Unele dintre provocările predominante în acest spațiu includ:
- Gama de emoții umane îngreunează ca mașinile să prindă expresia corectă. Uneori, emoțiile umane sunt nuanțate. De exemplu, felul în care un introvertit zâmbește față de modul în care o face un extravertit este complet diferit. Mașinile se luptă adesea să înțeleagă diferențele, deși ambele ar putea fi cu adevărat fericiți.
- Există întotdeauna diferențe culturale și părtiniri în detectarea fețelor umane și a multitudinii lor de emoții. Expresiile și modurile lor pot fi diferite în diferite regiuni, iar modelelor le este greu să înțeleagă astfel de nuanțe.
Calea înainte
Pe măsură ce progresăm rapid către Inteligența Generală Artificială, trebuie să întărim comunicarea dintre mașini și oameni. Viziunea computerizată, în special, recunoașterea emoțiilor este o parte crucială a acestei călătorii.
Deși există provocări, descoperirile sunt asigurate. Dacă dezvoltați un model pentru a detecta emoțiile umane și căutați volume masive de seturi de date pentru a vă instrui modelele, vă recomandăm să luați legătura cu noi.
Procesele noastre de asigurare a calității „human-in-the-loop”, metodologiile de aprovizionare etică și tehnicile de adnotare etanșă vor asigura că viziunile tale AI sunt realizate mai rapid. Luați legătura cu noi astăzi.
