Er vi glade?
Er vi virkelig glade?
Dette er sannsynligvis et av de mest skremmende spørsmålene vi mennesker noensinne har møtt. På et dypt filosofisk nivå vet ingen av oss sannheten om vår lykke, hva vi søker og hva vi ønsker. Kanskje er det derfor vi tyr til en AI-modell for å hjelpe oss å forstå oss selv.
Da ansiktsgjenkjenning ble introdusert i smarttelefoner og andre enheter som har biometrisk tilgang, var verden i ærefrykt. Da smarttelefonene våre oppdaget spesifikke ansikter og identifiserte vennene våre i galleriet vårt, ble vi ytterligere fascinert. Men i dag har veltrente AI-modeller evnen til å faktisk oppdage følelsene våre – i det minste det vi overfladisk uttrykker i ansiktet vårt.
Tallene ser ut til å være fascinerende ettersom rapporter viser en nøyaktighet på rundt 96 % av følelsene oppdaget av AI-modeller. Modeller kan oppdage opptil 7 forskjellige følelser i ansiktene våre.
For eksempel, når vi setter oss ned for å delta på et nettintervju, kan arbeidsgiveren på den andre siden finne ut hvor spente, nervøse, selvsikre og til og med skeptiske vi er gjennom hele intervjuprosessen.
Så hvordan skjer alt dette? Hva betyr følelsesdeteksjon i AI? La oss utforske dette i denne artikkelen.
AI i følelsesgjenkjenning
Som de sier, stillhet formidler mye mer enn ord noen gang kan. AI kan oppdage mange av våre medfødte følelser og følelser ved å bare se på oss eller bildene eller opptakene våre. Mens teknologisamfunnet jobber vedvarende for å bygge bro mellom maskin og menneskelig interaksjon, gjør en spesifikk nisje kalt Affective Computing under datasyn bemerkelsesverdig fremgang.
Denne grenen av AI lar nå interessenter analysere og identifisere ikke-verbal kommunikasjon av mennesker gjennom noen uttrykk de viser som:
- Ansiktsuttrykk og følelser
- Kroppsspråk
- Tonn stemme
- Og gester
Ved å distribuere spesialiserte dype nevrale nettverk, kan AI-modeller oppdage opptil 7 forskjellige følelser, inkludert:
AI In Emotion Recognition – Top Use Cases
Maskiners evne til å forstå våre underliggende følelser kan bane vei for gjennombrudd som kan heve menneskelig liv og livsstil. La oss se på noen av de mest fordelaktige brukstilfellene av denne teknologien.
Forstå emosjonell velvære
En av de mest plagsomme bekymringene globalt er mental helse. Statistikk viser at i India, ca 45 millioner mennesker lider av angst. I tillegg, 10.6% av voksne i India lider av en psykisk lidelse.
På grunn av stress, livsstilsvalg, arbeid, ensomhet og mer, er mental helse en økende bekymring som også resulterer i fysiske komplikasjoner. En AI-modell som kan hjelpe terapeuter og rådgivere med å forstå en persons dypere sinnstilstand kan fremme personlige behandlingsplaner og til slutt tilby bedre helbredelse. En slik modell er utrolig nyttig i:
- Gjennomføre psykiske helsevurderinger
- Smertebehandling og behandling av PTSD-problemer
- Diagnostisering av autismespekterforstyrrelser og mer
Elevengasjement i EdTech
Smarte klasserom blir i økende grad utplassert på skoler over hele India. Ved å integrere emosjonsgjenkjenningsmodeller, kan institusjoner og interessenter ytterligere hjelpe til med:
- Studentengasjement og -involvering for å hjelpe lærere med å se på undervisningsmetodologier på nytt
- Formulering av personlige læringsopplevelser
- Oppdage tilfeller av mobbing og andre former for følelsesmessig plager med mer
Spill og underholdning
Omfanget av AI-emosjonsgjenkjenning i spill og underholdning er fenomenalt ettersom denne teknologien kan hjelpe spillutviklere til å bedre forstå og gjenskape menneskelige følelser og uttrykket til karakterene deres. Slike inkorporeringer gir også en oppslukende spillopplevelse for spillere.
Sikkerhet og overvåking
Land som Kina bruker allerede ansiktsgjenkjenningskameraer for å oppdage jaywalkers og straffe dem. Med en modell for å oppdage følelser kan slike systemer brukes til å styrke sikkerhet og overvåking i sensitive områder som flyplasser, jernbanestasjoner, kinosaler, helsesentre med mer.
AI-modeller kan nøyaktig oppdage mistenkelige følelser og anomalier i menneskelige uttrykk, noe som gjør det mulig for sikkerhetspersonell å spore og triagere mistenkte og bedre overvåke dem.
Hvordan fungerer AI-emosjonsgjenkjenning
Prosessen med å trene AI-modeller for å oppdage menneskelige følelser er komplisert, men likevel systematisk. Mens tilnærmingen avhenger av individuelle prosjekter, er det et generelt rammeverk som kan utarbeides som referanse. Nedenfor er den generelle sekvensen:
- Det starter med innsamling av data, hvor bulkvolumer av menneskelige uttrykk og ansikter samles. Merker som Shaip sikre etisk innhenting av menneskelige data.
- Når datasettene er samlet inn, blir de kommentert ved hjelp av grenseboksmetoder for å isolere menneskeansikter slik at maskiner kan forstå dem.
- Med ansiktene oppdaget går bildedatasett gjennom en sekvens med forhåndsbehandling, som optimerer bildet som skal mates for maskinlæring. Dette stadiet involverer bildekorreksjonsteknikker som støyreduksjon, fjerning av røde øyne, lysstyrke- og kontrastkorrigeringer og mer.
- Når bildene er maskinklare, mates de inn i emosjonelle klassifiserere som er basert på Convoluted Neural Networks-modeller.
- Modellene behandler bildene og klassifiserer dem ut fra deres uttrykk.
- Modellene trenes om og om igjen for ytelsesoptimalisering.
Erkjenner utfordringene i AI-emosjonsgjenkjenning
Som mennesker sliter vi ofte med å forstå hva personen ved siden av oss går gjennom. For en maskin er denne prosessen tøffere og mer komplisert. Noen av de dominerende utfordringene i dette området inkluderer:
- Utvalget av menneskelige følelser gjør det vanskelig for maskiner å fange opp det rette uttrykket. Noen ganger er menneskelige følelser nyansert. For eksempel er måten en introvert smiler fra hvordan en ekstrovert gjør, helt annerledes. Maskiner sliter ofte med å fange opp forskjellene, selv om begge kan være oppriktig glade.
- Det er alltid kulturelle forskjeller og skjevheter når det gjelder å oppdage menneskelige ansikter og deres myriade av følelser. Uttrykk og deres måter kan være forskjellige i ulike regioner og modeller synes det er vanskelig å forstå slike nyanser.
Veien forover
Når vi går raskt mot kunstig generell intelligens, må vi styrke kommunikasjonen mellom maskiner og mennesker. Datasyn, spesifikt, følelsesgjenkjenning er en avgjørende del av denne reisen.
Selv om det er utfordringer, er gjennombrudd sikret. Hvis du utvikler en modell for å oppdage menneskelige følelser og ser etter enorme mengder datasett for å trene modellene dine, anbefaler vi at du tar kontakt med oss.
Våre human-in-the-loop kvalitetssikringsprosesser, etiske kildemetoder og lufttette annoteringsteknikker vil sikre at AI-visjonene dine oppnås raskere. Ta kontakt med oss i dag.
