Ми щасливі?
Ми справді щасливі?
Це, мабуть, одне з найжахливіших питань, які коли-небудь поставали перед нами, людьми. На глибокому філософському рівні ніхто з нас насправді не знає правди про наше щастя, про те, чого ми прагнемо та чого хочемо. Можливо, саме тому ми вдаємося до моделі ШІ, щоб допомогти нам зрозуміти себе.
Коли в смартфонах та інших пристроях, які мають біометричний доступ, з’явилося розпізнавання обличчя, світ був у захваті. Коли наші смартфони виявили конкретні обличчя та впізнали наших друзів у нашій галереї, ми були ще більше заінтриговані. Але сьогодні добре навчені моделі штучного інтелекту мають здатність фактично виявляти наші емоції – принаймні те, що ми поверхнево виражаємо на своїх обличчях.
Цифри здаються вражаючими, оскільки звіти показують точність приблизно 96% емоцій, виявлених моделями ШІ. Моделі можуть розпізнавати до 7 різних емоцій на наших обличчях.
Наприклад, коли ми сідаємо на онлайн-співбесіду, роботодавець з іншого боку може дізнатися, наскільки ми схвильовані, нервові, впевнені та навіть скептичні протягом усього процесу співбесіди.
Отже, як все це відбувається? Що означає виявлення емоцій у ШІ? Давайте дослідимо це в цій статті.
ШІ в розпізнаванні емоцій
Як кажуть, мовчання передає набагато більше, ніж слова. Штучний інтелект може виявити багато наших вроджених почуттів і настроїв, просто подивившись на нас або на наші фотографії чи кадри. Оскільки технічне співтовариство наполегливо працює над подоланням розриву між машинною та людською взаємодією, одна конкретна ніша під назвою «Ефективне обчислення під комп’ютерним зором» досягає вражаючого прогресу.
Тепер ця гілка штучного інтелекту дозволяє зацікавленим сторонам аналізувати та ідентифікувати невербальне спілкування людей за допомогою деяких виразів, які вони демонструють, наприклад:
- Вираз обличчя та емоції
- Мова тіла
- Тонни голосу
- І жести
Завдяки розгортанню спеціалізованих глибоких нейронних мереж моделі ШІ можуть виявляти до 7 різних емоцій, зокрема:
AI у розпізнаванні емоцій – найпопулярніші випадки використання
Здатність машин розуміти наші глибинні емоції може прокласти шлях до проривів, які можуть покращити людське життя та спосіб життя. Давайте розглянемо кілька найбільш вигідних варіантів використання цієї технології.
Зрозумійте емоційне благополуччя
Однією з найбільш болісних проблем у світі є психічне здоров'я. Статистика показує, що в Індії близько 45 мільйонів людей страждають від тривоги . Крім того, 10.6% дорослих в Індії страждають від психічних розладів.
Через стрес, вибір способу життя, роботу, самотність тощо все більше занепокоєння викликає психічне здоров’я, що також призводить до фізичних ускладнень. Модель штучного інтелекту, яка може допомогти терапевтам і консультантам зрозуміти глибший стан розуму людини, може сприяти розробці персоналізованих планів лікування та, зрештою, запропонувати краще зцілення. Така модель неймовірно допомагає в:
- Проведення оцінки психічного здоров'я
- Усунення болю та лікування посттравматичного стресового розладу
- Діагностика розладів аутистичного спектру тощо
Залучення учнів до EdTech
- Залучення та залучення студентів, щоб допомогти педагогам переглянути методики викладання
- Формулювання персоналізованого досвіду навчання
- Виявлення випадків булінгу та інших форм емоційного стресу тощо
Ігри та розваги
Безпека та спостереження
Моделі штучного інтелекту можуть точно виявляти підозрілі емоції та аномалії у виразах людей, дозволяючи фахівцям із безпеки відстежувати та сортувати підозрюваних і краще контролювати їх.
Як працює ШІ-розпізнавання емоцій
Процес навчання моделей ШІ виявляти людські емоції є складним, але систематичним. Хоча підхід залежить від окремих проектів, існує загальна структура, яку можна скласти як еталон. Нижче наведено загальну послідовність:
- Починається зі збору даних, де збираються великі обсяги людських виразів і облич. Бренди, як Шаїп забезпечувати етичне джерело даних про людей.
- Після того, як набори даних зібрано, вони анотуються за допомогою методів обмежувальної рамки, щоб виділити людські обличчя для розуміння машинами.
- З розпізнаними обличчями набори даних зображень проходять послідовність попередньої обробки, яка оптимізує фотографію для машинного навчання. Цей етап включає такі методи корекції зображення, як зменшення шуму, усунення ефекту червоних очей, корекція яскравості та контрасту тощо.
- Коли зображення готові машиною, вони завантажуються в емоційні класифікатори, які базуються на моделях звивистих нейронних мереж.
- Моделі обробляють зображення та класифікують їх на основі виразів.
- Моделі знову і знову навчаються для оптимізації продуктивності.
Визнаючи проблеми розпізнавання емоцій ШІ
Нам, людям, часто важко зрозуміти, через що проходить людина поруч. Для машини цей процес більш жорсткий і складний. Деякі з головних проблем у цьому просторі включають:
- Різноманітність людських емоцій ускладнює машинам підібрати правильне вираження. Іноді людські емоції мають відтінки. Наприклад, те, як інтроверт посміхається, ніж екстраверт, абсолютно відрізняється. Машинам часто важко вловити відмінності, хоча вони обидві можуть бути щиро щасливі.
- Завжди існують культурні відмінності та упередження у розпізнаванні людських облич і безлічі їхніх емоцій. Вирази та їх способи можуть відрізнятися в різних регіонах, і моделям важко зрозуміти такі нюанси.
Шлях вперед
У міру швидкого просування до загального штучного інтелекту ми повинні посилити зв’язок між машинами та людьми. Комп’ютерний зір, зокрема розпізнавання емоцій, є важливою частиною цієї подорожі.
Хоча є виклики, прориви забезпечені. Якщо ви розробляєте модель для виявлення людських емоцій і шукаєте величезні обсяги наборів даних для навчання своїх моделей, ми рекомендуємо зв’язатися з нами.
Наші процеси забезпечення якості з урахуванням людського фактору, етичні методології постачання та надійні методи анотації забезпечать швидше досягнення ваших ідей щодо штучного інтелекту. Зв'яжіться з нами сьогодні.
