щастливи ли сме
Наистина ли сме щастливи?
Това вероятно е един от най-ужасяващите въпроси, пред които някога сме се изправяли хората. На дълбоко философско ниво никой от нас всъщност не знае истината за нашето щастие, какво търсим и какво искаме. Може би затова прибягваме до AI модел, за да ни помогне да разберем себе си.
Когато лицевото разпознаване беше въведено в смартфони и други устройства, които имат биометричен достъп, светът беше в страхопочитание. Когато нашите смартфони откриха конкретни лица и идентифицираха нашите приятели в нашата галерия, бяхме допълнително заинтригувани. Но днес добре обучените AI модели имат способността действително да откриват нашите емоции – поне това, което повърхностно изразяваме на лицата си.
Числата изглеждат очарователни, тъй като докладите разкриват точност от около 96% от емоциите, открити от AI модели. Моделите могат да разпознаят до 7 различни емоции в лицата ни.
Например, когато седнем да присъстваме на онлайн интервю, работодателят от другата страна може да разбере колко сме развълнувани, нервни, уверени и дори скептични по време на процеса на интервю.
И така, как се случва всичко това? Какво означава откриване на емоции в AI? Нека проучим това в тази статия.
AI в разпознаването на емоции
Както се казва, мълчанието предава много повече от думите. AI може да открие много от нашите вродени чувства и настроения, като просто гледа нас или нашите снимки или кадри. Тъй като технологичната общност работи упорито, за да преодолее пропастта между машинното и човешкото взаимодействие, една специфична ниша, наречена Афективни компютри под компютърно зрение, отбелязва забележителен напредък.
Този клон на AI сега позволява на заинтересованите страни да анализират и идентифицират невербалната комуникация на хората чрез някои изрази, които показват, като например:
- Изражения на лицето и емоции
- Език на тялото
- Гласови тонове
- И жестове
Чрез внедряване на специализирани дълбоки невронни мрежи, AI моделите могат да открият до 7 различни емоции, включително:
AI в разпознаването на емоции – най-популярни случаи на употреба
Способността на машините да разбират нашите основни емоции може да проправи пътя за пробиви, които могат да издигнат човешкия живот и начин на живот. Нека да разгледаме някои от най-полезните случаи на използване на тази технология.
Разберете емоционалното благополучие
Един от най-страшните проблеми в световен мащаб е психичното здраве. Статистиката разкрива, че в Индия около 45 милиона души страдат от тревожност, Освен това, 10.6% от възрастните в Индия страдат от психично разстройство.
Произтичащо от стрес, избор на начин на живот, работа, самота и други, психичното здраве е нарастваща загриженост, което води и до физически усложнения. AI модел, който може да помогне на терапевтите и съветниците да разберат по-дълбокото състояние на ума на индивида, може да насърчи персонализирани планове за лечение и в крайна сметка да предложи по-добро излекуване. Такъв модел е невероятно полезен при:
- Провеждане на оценки на психичното здраве
- Управление на болката и лечение на проблеми с ПТСР
- Диагностика на разстройства от аутистичния спектър и др
Ангажираност на обучаемите в EdTech
- Ангажираност и участие на учениците, за да помогне на преподавателите да преразгледат методологиите на преподаване
- Формулиране на персонализирани учебни преживявания
- Откриване на случаи на тормоз и други форми на емоционален стрес и други
Игри и забавления
Сигурност и надзор
AI моделите могат точно да откриват подозрителни емоции и аномалии в човешките изражения, което позволява на специалистите по сигурността да проследяват и сортират заподозрените и да ги наблюдават по-добре.
Как работи AI разпознаването на емоции
Процесът на обучение на AI модели за откриване на човешки емоции е сложен, но систематичен. Въпреки че подходът зависи от отделните проекти, има обща рамка, която може да бъде изготвена като референтна. По-долу е общата последователност:
- Започва със събирането на данни, където се компилират масиви от човешки изражения и лица. Марки като Сайп гарантира, етичен източник на човешки данни.
- След като наборите от данни бъдат събрани, те се анотират с помощта на методи на ограничителна кутия, за да се изолират човешките лица, за да бъдат разбрани от машините.
- С разпознатите лица наборите от данни за изображения преминават през последователност от предварителна обработка, която оптимизира снимката, която да бъде подавана за машинно обучение. Този етап включва техники за корекция на изображението, като намаляване на шума, премахване на червените очи, корекции на яркостта и контраста и др.
- След като изображенията са машинно готови, те се въвеждат в емоционални класификатори, които се основават на модели на сложни невронни мрежи.
- Моделите обработват изображенията и ги класифицират въз основа на техните изражения.
- Моделите се обучават отново и отново за оптимизиране на производителността.
Признаване на предизвикателствата при AI разпознаването на емоции
Като хора често се борим да разберем през какво преминава човекът до нас. За една машина този процес е по-труден и по-сложен. Някои от преобладаващите предизвикателства в това пространство включват:
- Обхватът на човешките емоции затруднява машините да уловят правилния израз. Понякога човешките емоции са нюансирани. Например, начинът, по който един интроверт се усмихва от екстровертния, е напълно различен. Машините често се борят да уловят разликите, въпреки че и двете може да са искрено щастливи.
- Винаги има културни различия и пристрастия при разпознаването на човешките лица и безбройните им емоции. Изразите и техните начини могат да бъдат различни в различните региони и моделите трудно разбират такива нюанси.
Пътят напред
Докато напредваме бързо към изкуствен общ интелект, трябва да засилим комуникацията между машините и хората. Компютърното зрение, по-специално разпознаването на емоции, е решаваща част от това пътуване.
Въпреки че има предизвикателства, пробивът е осигурен. Ако разработвате модел за откриване на човешки емоции и търсите огромни обеми от набори от данни, за да обучите вашите модели, препоръчваме да се свържете с нас.
Нашите процеси за осигуряване на качеството от човек в цикъла, етични методологии за снабдяване и херметични техники за анотиране ще гарантират, че вашите визии за AI се постигат по-бързо. Свържете се с нас днес.
