Адамның эмоциясын тану-бұл адамдар табиғи түрде игеретін күрделі психикалық процесс. Бірақ жасанды интеллект үшін бұл міндет әлдеқайда күрделі. Эмоцияның көрінісі әр түрлі болуы мүмкін және жеке ерекшеліктеріне байланысты контекст пен жағдайға байланысты өзгеруі мүмкін. Эмоциялық адам өмірі сан қырлы, талдау керек, оны қадағалап, мимикамен, қимылды, сөз, тіпті жүрген жүрісінен анықтауға болады.
Компьютерлік технологиялар арқылы эмоцияны анықтау адам интеллектінің жұмысын түсінудің кілтін табуға көмектеседі, сонымен қатар ойындарда, жарнамаларда, қауіпсіздік жүйелерінде және Виртуалды шындық өнімдерін құруда қолданылады.
Эмоциялар мен беттер. Көптеген Алгоритмдер фотосуреттердегі бет әлпетін талдау арқылы эмоцияларды оқиды. Нейрондық желі адамның бетін таниды, содан кейін бірнеше негізгі нүктелері бар қастарды, көздерді және ауызды ерекшелейді. Мысалы, еріндерде негізгі нүктелер бұрыштарда, ал қастарда мұрын көпірінде бекітіледі. Осыдан кейін эмоциялар классификациясы қазірдің өзінде талданған суреттер негізінде жүзеге асырылады. Мысалы, жүйе қастар мен еріннің бұрыштары көтерілгенде қуанышты немесе қастар көтеріліп, аузы ашылғанда таң қалдырады .
Бетті тану технологиялары әлі де тиімсіз жұмыс істейді. Мысалы, жақында американдық ғалымдар қылмыскерлермен бетпе-бет дайындалған AB 1215 нейрондық желісін, шенеуніктердің фотосуреттерін ұсыну арқылы эксперимент жүргізді. Жасанды интеллект олардың 26-ын қылмыскер ретінде анықтады, бірақ олардың базасында жоқ.
Фотосуреттердегі мимиканы талдау дәл нәтиже алу үшін жеткіліксіз. Әзірлеушілер бөлек емес, синхронды түрде талдауды жоспарлап отырған Қосымша ақпарат көздерін зерттейді. Негізгі және перспективалы арасында: бет әлпеті, көздің қозғалысы, дененің қозғалысы, сөйлеу және дауыс.
Мимиканы тану өте оңай: зерттеушілер бастың 3D моделін жасайды және бұлшықет қимылдарын бекітеді. Көздің қимылын бақылау көптеген ақпарат береді, өйткені адамдардың көпшілігі визуализация болып табылады. Дене қимылдарына ұсақ моторика кіреді, дауыс кезінде интонация, биіктік және көлем маңызды.
Басқа да бірқатар арналар бар. Мысалы, Солтүстік Каролина Университеті мен Мэриленд университетінің ғалымдары серуендеуде эмоцияларды ажырататын нейрондық желіні ойлап тапты. Ол өзінің эмоционалды жағдайын белгілейтін серуендейтін адамдармен арнайы бейне базасында оқытылды. Алгоритм адамның жүріс – тұрысының ерекшеліктерін үш өлшемді фигуралар түрінде бейнелейді, содан кейін үш эмоцияның белгілерін – қуаныш, қайғы, ашу-ыза немесе бейтарап күйді белгілейді. Нейрондық желі тестілеу нәтижелері бойынша эмоцияларды 80% дәлдікпен таниды.
"MIT" ғалымдары жасанды интеллектті физиологиялық құбылыстарды тіркеуге үйретеді. Мысалы, технологиялар адамның бет-әлпетіндегі пиксель түсінің өзгеруін бақылайды, бұл қанның бетке ағып жатқанын анықтауға мүмкіндік береді. Немесе алгоритм импульсті өлшеуге мүмкіндік беретін бейнелердегі бастың тербелістерін есептейді. Жүрек соғу жиілігінің жоғарылауы немесе бет әлпетінің өзгеруі эмоцияларды ғана емес, ұят немесе қарапайымдылық сияқты терең сезімдерді де түзетуге көмектеседі.
Адамның эмоциясын тану міндеті әртүрлі заманауи салаларда қолданылады. Жаңа технологиялардың дамуымен машиналық көру қабілеті бар тұрмыстық Роботтар (Шаңсорғыштар, Кір жуғыш машиналар, жеке көмекшілер) пайда болады. Эмоцияларды тану олардың адаммен интеллектуалды өзара әрекеттесу дәрежесін арттыруға көмектеседі. Мысалы, кейбір заманауи автомобильдер адамның шаршауын тану жүйелерімен жабдықталған, бұл ұқыпсыздықтан, ұйқышылдықтан немесе жүргізушінің әл-ауқатынан туындаған апаттардан аулақ болуға мүмкіндік береді. Мұндай жағдайларда талдау көшедегі бейнекамералардың суреттерінде бетті өңдеу нәтижелері бойынша жүзеге асырылады.
Оқытылған нейрондық желілер автоматтандырылған қауіпсіздік жүйелері арқылы адамдардың қауіпсіздігін қамтамасыз етуге көмектеседі. Олар күзетілетін аумақта қауіпті немесе абайсыз мінез-құлықты тіркейді, тәртіп бұзушыларға, террористерге, психикалық ауруларға тән эмоцияларды көрсететін адамдарды анықтайды.
Мұндай жүйелердің перспективалы пайдаланушысы маркетинг саласы болып табылады. Алгоритм Маркетологтар мен жарнама берушілерге жарнамалық акциялардың, сауда-саттықтың, жарнамалық позициялардың тиімділігін талдай отырып, кірістерін арттыруға мүмкіндік береді.
Эмоцияны тану виртуалды шындық технологияларына әлеуметтік медиа мен онлайн ойындардағы өзара әрекеттесу сапасын арттыруға көмектеседі. Әзірлеушілер бет бұлшықеттерінің қозғалысын бақылайтын гарнитураға қосымша камералар салады. Бұл виртуалды бейнесінде ойыншының эмоционалды жағдайын егжей-тегжейлі көрсетуге көмектеседі.
Болашақта әзірлеушілер бар жүйелердің дәлдігін арттырып қана қоймай, мысалы, көпшіліктің эмоцияларын таниды.
Әлеуметтік желілерде бөлісіңіз:
Темір
ЖИ соңғы жылдары мықты дамып келе жатыр. Бостан дайнамикстің робатары дамып ЖИ де дамып екеуін қосып жібпрсе қандай болады екен?