حتى وقت قريب جدًا، كان علينا أن نتفاعل مع أجهزة الكمبيوتر وفقًا لشروطها الخاصة. لاستخدامها، كان على البشر أن يتعلموا المدخلات المصممة ليفهمها الكمبيوتر: سواء كانت كتابة أوامر أو النقر على الرموز باستخدام الماوس. لكن الأمور تتغير. صعود أ. تتيح المساعدات الصوتية مثل Siri و Alexa للآلات فهم البشر كما يتفاعلون عادةً في العالم الحقيقي. والآن يسعى الباحثون إلى تحقيق الكأس المقدسة التالية: أجهزة الكمبيوتر التي يمكنها فهم العواطف.
محتويات
- العواطف مهمة
- التحديات المقبلة؟
سواء كان ذلك روبوت أرنولد شوارزنيجر T-1000 المنهي 2 أو البيانات، ذكري المظهر حرف في ستار تريك: الجيل القادمإن عدم قدرة الآلات على فهم المشاعر البشرية والاستجابة لها بشكل صحيح كان منذ فترة طويلة مجازًا شائعًا في الخيال العلمي. ومع ذلك، تظهر الأبحاث في العالم الحقيقي أن خوارزميات التعلم الآلي أصبحت في الواقع جيدة بشكل مثير للإعجاب في التعرف على الإشارات الجسدية التي نستخدمها للتلميح إلى ما نشعر به في داخلنا. ويمكن أن يؤدي إلى حدود جديدة تمامًا للتفاعلات بين الإنسان والآلة.
لا تفهمونا خطأ: الآلات ليست حتى الآن ذكية مثل الإنسان العادي عندما يتعلق الأمر بالتعرف على الطرق المختلفة التي نعبر بها عن مشاعرنا. لكنهم يتحسنون كثيرًا. وفي اختبار حديث أجراه باحثون في جامعة مدينة دبلن، وجامعة كوليدج لندن، وجامعة بريمن، وكوينز في جامعة بلفاست، طُلب من مجموعة من الأشخاص والخوارزميات التعرف على مجموعة متنوعة من المشاعر من خلال النظر إلى الوجه البشري التعبيرات.
متعلق ب
- استشعار العاطفة موجود هنا، ويمكن أن يكون في مقابلة العمل القادمة
- العلماء يستخدمون الذكاء الاصطناعي لإنشاء شفرة وراثية بشرية اصطناعية
- التقيت ببشر سامسونج الاصطناعيين، وأظهروا لي مستقبل الذكاء الاصطناعي.
وشملت العواطف السعادة والحزن والغضب والمفاجأة والخوف والاشمئزاز. في حين لا يزال البشر يتفوقون على الآلات بشكل عام (بدقة تبلغ 73% في المتوسط، مقارنة بـ 49% إلى 62%) اعتمادًا على الخوارزمية)، أظهرت النتائج التي حققتها الروبوتات المختلفة التي تم اختبارها إلى أي مدى وصلت في هذا المجال اعتبار. والأكثر إثارة للإعجاب هو أن السعادة والحزن هما من المشاعر التي يمكن للآلات أن تتفوق فيها على البشر في التخمين، وذلك بمجرد النظر إلى الوجوه. وهذا يعد معلما هاما.
مقاطع الفيديو الموصى بها
العواطف مهمة
لطالما اهتم الباحثون بمعرفة ما إذا كانت الآلات يمكنها التعرف على المشاعر من الصور الثابتة أو لقطات الفيديو. ولكن لم يظهر عدد من الشركات الناشئة إلا مؤخرًا نسبيًا خذ هذه التكنولوجيا السائدة. اختبرت الدراسة الأخيرة مصنفات آلات التعرف على الوجه التجارية التي طورتها شركة Affectiva، CrowdEmotion، وFaceVideo، وEmotient، وMicrosoft، وMorphCast، وNeurodatalab، وVicarVision، و تقنيات فيسيج. كل هؤلاء هم قادة في مجال الحوسبة العاطفية المتنامي، والمعروف أيضًا باسم تعليم أجهزة الكمبيوتر كيفية التعرف على المشاعر.
تم إجراء الاختبار على 938 مقطع فيديو، بما في ذلك العروض العاطفية التلقائية والعفوية. ستكون فرصة التخمين العشوائي الصحيح بواسطة الخوارزمية لأنواع المشاعر الستة حوالي 16%.
داميان دوبري، أستاذ مساعد في كلية إدارة الأعمال DCU بجامعة مدينة دبلن، قال لـ Digital Trends أن العمل مهم لأنه يأتي في وقت أصبح فيه الاعتماد على تقنية التعرف على المشاعر أكثر على.
وقال دوبري: "نظرًا لأن أنظمة التعلم الآلي أصبحت أسهل في التطوير، فإن الكثير من الشركات توفر الآن أنظمة لشركات أخرى: بشكل رئيسي شركات التسويق والسيارات". "في حين أن ارتكاب خطأ في التعرف على المشاعر في البحث الأكاديمي هو، في معظم الأحيان، غير مؤذية، تختلف المخاطر عند زرع نظام التعرف على المشاعر في السيارة ذاتية القيادة مثال. ولذلك أردنا مقارنة نتائج الأنظمة المختلفة."
ويمكن استخدامه يومًا ما لاكتشاف أشياء مثل النعاس أو الغضب على الطريق، مما قد يؤدي إلى تولي سيارة شبه مستقلة عجلة القيادة.
إن فكرة التحكم في السيارة باستخدام تقنية التعرف على الوجه التي تحركها المشاعر تبدو مرعبة بصراحة، خاصة إذا كنت من الأشخاص المعرضين للانفجارات العاطفية على الطريق. لحسن الحظ، هذا ليس بالضبط كيف يتم استخدامه. على سبيل المثال، قامت شركة Affectiva للتعرف على المشاعر باستكشاف استخدام الكاميرات الموجودة داخل السيارة لتحقيق ذلك تحديد العاطفة في السائقين. ويمكن استخدامه يومًا ما لاكتشاف أشياء مثل النعاس أو الغضب على الطريق، مما قد يؤدي إلى تولي سيارة شبه مستقلة عجلة القيادة إذا اعتبر السائق غير لائق للقيادة.
وفي الوقت نفسه، طور الباحثون في جامعة تكساس في أوستن تقنية تتولى تنظيم قائمة تشغيل موسيقية "شخصية للغاية" تتكيف مع الحالة المزاجية المتغيرة لكل مستخدم. تم نشر ورقة بحثية تصف العمل بعنوان "الموسيقى المناسبة في الوقت المناسب: قوائم التشغيل المخصصة المتكيفة بناءً على نمذجة التسلسل". نشرت هذا الشهر في مجلة MIS الفصلية. فهو يصف استخدام تحليل المشاعر الذي لا يتنبأ فقط بالأغاني التي ستجذب المستخدمين بناءً على حالتهم المزاجية، بل بأفضل ترتيب لتشغيلها أيضًا.
هناك تطبيقات محتملة أخرى لتقنية التعرف على المشاعر أيضًا. على سبيل المثال، بدأت أمازون مؤخرًا في دمج تتبع المشاعر للأصوات في خدماتها اليكسا مساعد؛ السماح للذكاء الاصطناعي. ل التعرف على الوقت الذي يظهر فيه المستخدم الإحباط. وفي المستقبل، هناك احتمال أن يؤدي هذا إلى ظهور عوامل اصطناعية تستجيب عاطفيًا بشكل كامل، مثل ذلك الموجود في فيلم سبايك جونز 2013 ها.
في العمل الأخير لتحليل المشاعر القائم على الصور، يعتمد استشعار المشاعر على الصور. ومع ذلك، كما تظهر بعض هذه الرسوم التوضيحية، هناك طرق أخرى يمكن للآلات من خلالها "اكتشاف" المشاعر الصحيحة في الوقت المناسب.
"عندما تكون معلومات الوجه غير متاحة لسبب ما، يمكننا تحليل النغمات الصوتية أو النظر إلى الإيماءات."
وقال جورج بليف، المؤسس والشريك الإداري في شركة "إن الناس يولدون الكثير من البيانات غير اللفظية والفسيولوجية في أي لحظة". مختبر البيانات العصبية، إحدى الشركات التي تم اختبار خوارزمياتها لدراسة التعرف على الوجه. "بصرف النظر عن تعبيرات الوجه، هناك الصوت والكلام وحركات الجسم ومعدل ضربات القلب ومعدل التنفس. ينص النهج المتعدد الوسائط على أنه ينبغي استخلاص البيانات السلوكية من قنوات مختلفة وتحليلها في وقت واحد. ستقوم البيانات الواردة من إحدى القنوات بالتحقق من البيانات الواردة من القنوات الأخرى وتوازنها. على سبيل المثال، عندما تكون معلومات الوجه غير متاحة لسبب ما، يمكننا تحليل النغمات الصوتية أو النظر إلى الإيماءات.
التحديات المقبلة؟
ومع ذلك، هناك تحديات – كما يتفق جميع المشاركين. ليس من السهل دائمًا تحديد المشاعر؛ حتى بالنسبة للأشخاص الذين يعانون منها.
"إذا كنت ترغب في تعليم الذكاء الاصطناعي. وتابع بليف: "كيفية اكتشاف السيارات أو الوجوه أو العواطف، يجب عليك أولاً أن تسأل الناس كيف تبدو هذه الأشياء". "ستمثل ردودهم الحقيقة الأرضية. عندما يتعلق الأمر بالتعرف على السيارات أو الوجوه، فإن ما يقرب من 100% من الأشخاص الذين تم سؤالهم سيكونون متسقين في إجاباتهم. ولكن عندما يتعلق الأمر بالعواطف، فإن الأمور ليست بهذه البساطة. للتعبيرات العاطفية العديد من الفروق الدقيقة وتعتمد على السياق: الخلفية الثقافية، والفروق الفردية، والمواقف الخاصة التي يتم فيها التعبير عن المشاعر. بالنسبة لشخص ما، تعبير وجه معين قد يعني شيئًا واحدًا، بينما قد يعتبره شخص آخر بشكل مختلف.
يتفق دوبري مع هذا الشعور. "هل يمكن ضمان قدرة هذه الأنظمة على التعرف على المشاعر التي يشعر بها شخص ما بالفعل؟" هو قال. "الجواب لا على الإطلاق، ولن يكونوا كذلك أبدًا! إنهم يدركون فقط المشاعر التي يقرر الأشخاص التعبير عنها، وفي معظم الأحيان لا يتوافق ذلك مع المشاعر التي يشعرون بها. لذا فإن الرسالة التي يجب أخذها بعين الاعتبار هي أن الآلات لن تقرأ أبدًا عواطفك.
ومع ذلك، هذا لا يعني أن التكنولوجيا لن تكون مفيدة. أو منعه من أن يصبح جزءًا كبيرًا من حياتنا في السنوات القادمة. وحتى داميان دوبري يترك مجالًا طفيفًا للمناورة عندما يتعلق الأمر بتنبؤه الخاص بأن الآلات ستفعل ذلك أبداً تحقيق شيء ما: "حسنًا، لا تقل أبدًا أبدًا".
الورقة البحثية بعنوان "التعرف على المشاعر لدى البشر والآلات باستخدام تعبيرات الوجه التلقائية والعفوية". متاحة للقراءة على الانترنت هنا.
توصيات المحررين
- الصيغة المضحكة: لماذا تعتبر الفكاهة الناتجة عن الآلة هي الكأس المقدسة للذكاء الاصطناعي
- Women with Byte: خطة Vivienne Ming لحل "المشاكل الإنسانية الفوضوية" باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- تقنية "الاستعانة بالعقل" الجديدة الجامحة تدرب الذكاء الاصطناعي. مباشرة مع موجات الدماغ البشرية
- تعرف على نيون، إنسان سامسونج الاصطناعي (الذي لا يشبه Bixby على الإطلاق)، في معرض CES 2020
- يواجه أفضل متسابق الطائرات بدون طيار الروبوت بدون طيار في أول صراع بين الإنسان والآلة
