Adakah kita gembira?
Adakah kita benar-benar gembira?
Ini mungkin salah satu soalan yang paling menakutkan yang pernah dihadapi oleh kita manusia. Pada tahap falsafah yang mendalam, tiada seorang pun daripada kita benar-benar mengetahui kebenaran tentang kebahagiaan kita, apa yang kita cari, dan apa yang kita inginkan. Mungkin, inilah sebabnya kami menggunakan model AI untuk membantu kami memahami diri kami sendiri.
Apabila pengecaman muka diperkenalkan dalam telefon pintar dan peranti lain yang mempunyai akses biometrik, dunia berasa kagum. Apabila telefon pintar kami mengesan wajah tertentu dan mengenal pasti rakan kami dalam galeri kami, kami semakin tertarik. Tetapi hari ini, model AI yang terlatih mempunyai keupayaan untuk benar-benar mengesan emosi kita - sekurang-kurangnya apa yang kita nyatakan secara cetek pada wajah kita.
Angka-angka itu kelihatan menarik kerana laporan mendedahkan ketepatan sekitar 96% emosi yang dikesan oleh model AI. Model boleh mengesan sehingga 7 emosi berbeza di wajah kita.
Sebagai contoh, apabila kita duduk untuk menghadiri temu duga dalam talian, majikan di pihak lain dapat mengetahui betapa teruja, gementar, yakin, dan juga ragu-ragu kita sepanjang proses temu duga.
Jadi, bagaimana semua ini berlaku? Apakah maksud pengesanan emosi dalam AI? Mari kita terokai perkara ini dalam artikel ini.
AI Dalam Pengiktirafan Emosi
Seperti yang mereka katakan, diam menyampaikan lebih banyak daripada kata-kata yang pernah boleh. AI boleh mengesan banyak perasaan dan sentimen semula jadi kita dengan hanya melihat kita atau gambar atau rakaman kita. Memandangkan komuniti teknologi bekerja secara gigih untuk merapatkan jurang antara interaksi mesin dan manusia, satu niche khusus yang dipanggil Affective Computing di bawah visi komputer sedang membuat kemajuan yang luar biasa.
Cawangan AI ini kini membolehkan pihak berkepentingan menganalisis dan mengenal pasti komunikasi bukan lisan manusia melalui beberapa ungkapan yang mereka pamerkan seperti:
- Ekspresi muka dan emosi
- Bahasa badan
- Banyak suara
- Dan gerak isyarat
Dengan menggunakan rangkaian saraf dalam khusus, model AI boleh mengesan sehingga 7 emosi berbeza termasuk:
AI Dalam Pengiktirafan Emosi – Kes Penggunaan Teratas
Keupayaan mesin untuk memahami emosi asas kita boleh membuka jalan kepada kejayaan yang boleh meningkatkan kehidupan dan gaya hidup manusia. Mari lihat beberapa kes penggunaan teknologi ini yang paling berfaedah.
Fahami Kesejahteraan Emosi
Salah satu kebimbangan yang paling melanda di seluruh dunia ialah kesihatan mental. Statistik mendedahkan bahawa di India, sekitar 45 juta orang mengalami kebimbangan. Selain itu, 10.6% orang dewasa di India mengalami gangguan mental.
Berpunca daripada tekanan, pilihan gaya hidup, kerja, kesunyian dan banyak lagi, kesihatan mental menjadi kebimbangan yang semakin meningkat yang mengakibatkan komplikasi fizikal juga. Model AI yang boleh membantu ahli terapi dan kaunselor dalam memahami keadaan minda individu yang lebih mendalam boleh memupuk pelan rawatan yang diperibadikan dan akhirnya menawarkan penyembuhan yang lebih baik. Model sedemikian sangat membantu dalam:
- Menjalankan penilaian kesihatan mental
- Pengurusan kesakitan dan merawat kebimbangan PTSD
- Mendiagnosis Gangguan Spektrum Autisme dan banyak lagi
Penglibatan Pelajar Dalam EdTech
- Penglibatan dan penglibatan pelajar untuk membantu pendidik menyemak semula metodologi pengajaran
- Merumuskan pengalaman pembelajaran yang diperibadikan
- Mengesan kes buli dan bentuk tekanan emosi yang lain dan banyak lagi
Permainan & Hiburan
Keselamatan & Pengawasan
Model AI boleh mengesan dengan tepat emosi yang mencurigakan dan anomali dalam ekspresi manusia, membolehkan profesional keselamatan menjejaki dan menguji suspek serta memantau mereka dengan lebih baik.
Bagaimana AI Emosi Pengiktirafan Berfungsi
Proses melatih model AI untuk mengesan emosi manusia adalah rumit lagi sistematik. Walaupun pendekatan bergantung kepada projek individu, terdapat rangka kerja umum yang boleh digubal sebagai rujukan. Di bawah ialah urutan umum:
- Ia bermula dengan pengumpulan data, di mana jumlah pukal ekspresi dan wajah manusia disusun. Jenama suka Saip memastikan penyumberan etika data manusia.
- Setelah set data dikumpul, ia diberi anotasi menggunakan kaedah kotak sempadan untuk mengasingkan muka manusia untuk difahami oleh mesin.
- Dengan set data imej wajah yang dikesan melalui urutan pra-pemprosesan, yang mengoptimumkan foto untuk disuap untuk pembelajaran mesin. Peringkat ini melibatkan teknik pembetulan imej seperti pengurangan hingar, penyingkiran mata merah, pembetulan kecerahan dan kontras, dan banyak lagi.
- Setelah imej siap mesin, ia dimasukkan ke dalam pengelas emosi yang berdasarkan model Rangkaian Neural Berbelit-belit.
- Model memproses imej dan mengelaskannya berdasarkan ekspresinya.
- Model dilatih berulang kali untuk pengoptimuman prestasi.
Mengiktiraf Cabaran Dalam Pengiktirafan Emosi AI
Sebagai manusia, kita sering bergelut untuk memahami apa yang dilalui oleh orang di sebelah kita. Untuk mesin, proses ini lebih sukar dan lebih rumit. Beberapa cabaran utama dalam ruang ini termasuk:
- Pelbagai emosi manusia menyukarkan mesin untuk mengambil ekspresi yang betul. Kadang-kadang, emosi manusia bernuansa. Sebagai contoh, cara seorang introvert tersenyum daripada bagaimana seorang ekstrovert melakukannya adalah berbeza sama sekali. Mesin sering bergelut untuk mengambil perbezaan walaupun kedua-duanya mungkin benar-benar gembira.
- Selalu ada perbezaan budaya dan berat sebelah dalam mengesan wajah manusia dan pelbagai emosi mereka. Ungkapan dan cara mereka boleh berbeza di kawasan dan model yang berbeza mendapati sukar untuk memahami nuansa tersebut.
Jalan kehadapan
Semasa kita maju pantas ke arah Kepintaran Am Buatan, kita mesti mengukuhkan komunikasi antara mesin dan manusia. Penglihatan komputer, khususnya, pengecaman emosi adalah bahagian penting dalam perjalanan ini.
Walaupun terdapat cabaran, kejayaan terjamin. Jika anda sedang membangunkan model untuk mengesan emosi manusia dan sedang mencari volum besar set data untuk melatih model anda, kami mengesyorkan agar anda menghubungi kami.
Proses jaminan kualiti insan-in-the-loop kami, metodologi penyumberan beretika dan teknik anotasi kedap udara akan memastikan penglihatan AI anda dicapai dengan lebih cepat. Hubungi kami hari ini.
