Er vi glade?
Er vi virkelig glade?
Dette er sandsynligvis et af de mest skræmmende spørgsmål, vi mennesker nogensinde har konfronteret. På et dybt filosofisk plan kender ingen af os faktisk sandheden om vores lykke, hvad vi søger, og hvad vi ønsker. Måske er det derfor, vi tyer til en AI-model for at hjælpe os med at forstå os selv.
Da ansigtsgenkendelse blev introduceret i smartphones og andre enheder, der har biometrisk adgang, var verden i ærefrygt. Da vores smartphones opdagede specifikke ansigter og identificerede vores venner i vores galleri, blev vi yderligere fascinerede. Men i dag har veltrænede AI-modeller evnen til faktisk at opdage vores følelser – i hvert fald hvad vi overfladisk udtrykker på vores ansigter.
Tallene ser ud til at være fascinerende, da rapporter afslører en nøjagtighed på omkring 96 % af de følelser, der registreres af AI-modeller. Modeller kan registrere op til 7 forskellige følelser i vores ansigter.
For eksempel, når vi sætter os ned for at deltage i et onlineinterview, kunne arbejdsgiveren på den anden side finde ud af, hvor spændte, nervøse, selvsikre og endda skeptiske vi er under hele interviewprocessen.
Så hvordan sker alt dette? Hvad betyder følelsesdetektion i AI? Lad os undersøge dette i denne artikel.
AI i følelsesgenkendelse
Som de siger, formidler stilhed meget mere, end ord nogensinde kan. AI kan opdage en masse af vores medfødte følelser og følelser ved blot at se på os eller vores fotografier eller optagelser. Da teknologisamfundet konstant arbejder på at bygge bro mellem maskine og menneskelig interaktion, gør en specifik niche kaldet Affective Computing under computervision bemærkelsesværdige fremskridt.
Denne gren af AI giver nu interessenter mulighed for at analysere og identificere ikke-verbal kommunikation af mennesker gennem nogle udtryk, de udviser, såsom:
- Ansigtsudtryk og følelser
- Kropssprog
- Tonsvis stemme
- Og fagter
Ved at implementere specialiserede dybe neurale netværk kan AI-modeller registrere op til 7 forskellige følelser, herunder:
AI In Emotion Recognition – Top Use Cases
Maskinernes evne til at forstå vores underliggende følelser kan bane vejen for gennembrud, der kan løfte menneskets liv og livsstil. Lad os se på nogle af de mest gavnlige anvendelsesmuligheder af denne teknologi.
Forstå følelsesmæssigt velvære
En af de mest plagede bekymringer globalt er mental sundhed. Statistik viser, at i Indien er ca 45 millioner mennesker lider af angst. Udover, 10.6% af voksne i Indien lider af en psykisk lidelse.
Som følge af stress, livsstilsvalg, arbejde, ensomhed og mere er mental sundhed en stigende bekymring, hvilket også resulterer i fysiske komplikationer. En AI-model, der kan hjælpe terapeuter og rådgivere med at forstå en persons dybere sindstilstand, kan fremme personlige behandlingsplaner og i sidste ende tilbyde bedre helbredelse. Sådan en model er utrolig nyttig i:
- Udførelse af mentale sundhedsvurderinger
- Smertebehandling og behandling af PTSD-problemer
- Diagnosticering af autismespektrumforstyrrelser og mere
Elevengagement i EdTech
- Elevengagement og involvering for at hjælpe undervisere med at gense undervisningsmetoder
- Formulering af personlige læringsoplevelser
- Opdagelse af tilfælde af mobning og andre former for følelsesmæssig nød med mere
Spil og underholdning
Sikkerhed og overvågning
AI-modeller kan nøjagtigt opdage mistænkelige følelser og anomalier i menneskelige udtryk, hvilket gør det muligt for sikkerhedsprofessionelle at spore og triage mistænkte og bedre overvåge dem.
Hvordan virker AI-følelsesgenkendelse
Processen med at træne AI-modeller til at opdage menneskelige følelser er kompliceret, men alligevel systematisk. Mens tilgangen afhænger af individuelle projekter, er der en generel ramme, der kan udarbejdes som reference. Nedenfor er den generelle rækkefølge:
- Det starter med indsamling af data, hvor store mængder af menneskelige udtryk og ansigter samles. Mærker som Saip sikre etisk indkøb af menneskelige data.
- Når datasættene er indsamlet, er de kommenteret ved hjælp af afgrænsningsboksmetoder til at isolere menneskelige ansigter, så maskiner kan forstå dem.
- Med de registrerede ansigter gennemgår billeddatasæt en sekvens af forbehandling, som optimerer det foto, der skal fremføres til maskinlæring. Denne fase involverer billedkorrektionsteknikker såsom støjreduktion, fjernelse af røde øjne, lysstyrke- og kontrastkorrektioner og mere.
- Når først billederne er maskinklare, føres de ind i følelsesmæssige klassificeringer, der er baseret på Convoluted Neural Networks-modeller.
- Modellerne bearbejder billederne og klassificerer dem ud fra deres udtryk.
- Modellerne trænes igen og igen til ydelsesoptimering.
Anerkendelse af udfordringerne i AI-følelsesgenkendelse
Som mennesker kæmper vi ofte for at forstå, hvad personen ved siden af os gennemgår. For en maskine er denne proces hårdere og mere kompliceret. Nogle af de fremherskende udfordringer i dette rum inkluderer:
- Udvalget af menneskelige følelser gør det svært for maskiner at opfange det rigtige udtryk. Nogle gange er menneskelige følelser nuanceret. For eksempel er den måde, en introvert smiler på, fra hvordan en ekstrovert gør, helt anderledes. Maskiner kæmper ofte med at opfange forskellene, selvom de begge kan være oprigtigt glade.
- Der er altid kulturelle forskelle og skævheder i at opdage menneskelige ansigter og deres utal af følelser. Udtryk og deres måder kan være forskellige i forskellige regioner, og modeller har svært ved at forstå sådanne nuancer.
Vejen frem
Efterhånden som vi går hurtigt frem mod kunstig generel intelligens, må vi styrke kommunikationen mellem maskiner og mennesker. Computervision, specifikt, følelsesgenkendelse er en afgørende del af denne rejse.
Selvom der er udfordringer, er gennembrud sikret. Hvis du udvikler en model til at opdage menneskelige følelser og leder efter enorme mængder af datasæt til at træne dine modeller, anbefaler vi at kontakte os.
Vores human-in-the-loop kvalitetssikringsprocesser, etiske sourcing-metoder og lufttætte annoteringsteknikker vil sikre, at dine AI-visioner opnås hurtigere. Kontakt os i dag.
