Är vi glada?
Är vi verkligen glada?
Detta är förmodligen en av de mest skrämmande frågorna som någonsin ställts inför oss människor. På ett djupt filosofiskt plan vet ingen av oss sanningen om vår lycka, vad vi söker och vad vi vill ha. Kanske är det därför vi tar till en AI-modell för att hjälpa oss förstå oss själva.
När ansiktsigenkänning introducerades i smartphones och andra enheter som har biometrisk åtkomst, var världen förvånad. När våra smartphones upptäckte specifika ansikten och identifierade våra vänner i vårt galleri blev vi ytterligare fascinerade. Men idag har vältränade AI-modeller förmågan att faktiskt upptäcka våra känslor – åtminstone vad vi ytligt uttrycker i våra ansikten.
Siffrorna verkar vara fascinerande eftersom rapporter avslöjar en noggrannhet på cirka 96 % av känslor som upptäcks av AI-modeller. Modeller kan upptäcka upp till 7 olika känslor i våra ansikten.
Till exempel, när vi sätter oss ner för att delta i en onlineintervju, kan arbetsgivaren på andra sidan ta reda på hur glada, nervösa, självsäkra och till och med skeptiska vi är under hela intervjuprocessen.
Så, hur händer allt detta? Vad betyder känsloupptäckt i AI? Låt oss utforska detta i den här artikeln.
AI i känslorigenkänning
Som de säger, tystnad förmedlar mycket mer än ord någonsin kan. AI kan upptäcka många av våra medfödda känslor och känslor genom att bara titta på oss eller våra fotografier eller filmer. Eftersom teknikgemenskapen ihärdigt arbetar för att överbrygga klyftan mellan maskin och mänsklig interaktion, gör en specifik nisch som kallas Affective Computing under datorseende anmärkningsvärda framsteg.
Denna gren av AI tillåter nu intressenter att analysera och identifiera icke-verbal kommunikation av människor genom några uttryck de uppvisar som:
- Ansiktsuttryck och känslor
- Kroppsspråk
- Tonvis röst
- Och gester
Genom att distribuera specialiserade djupa neurala nätverk kan AI-modeller upptäcka upp till 7 olika känslor inklusive:
AI In Emotion Recognition – Populäraste användningsfallen
Maskinernas förmåga att förstå våra underliggande känslor kan bana väg för genombrott som kan höja mänskligt liv och livsstil. Låt oss titta på några av de mest fördelaktiga användningsfallen för denna teknik.
Förstå känslomässigt välbefinnande
En av de mest plågsamma problemen globalt är mental hälsa. Statistik visar att i Indien, ca 45 miljoner människor lider av ångest. Förutom, 10.6% av vuxna i Indien lider av en psykisk störning.
Psykisk hälsa, som härrör från stress, livsstilsval, arbete, ensamhet och mer, är ett växande problem som också resulterar i fysiska komplikationer. En AI-modell som kan hjälpa terapeuter och rådgivare att förstå en individs djupare sinnestillstånd kan främja personliga behandlingsplaner och i slutändan erbjuda bättre läkning. En sådan modell är otroligt användbar i:
- Genomföra psykiska hälsobedömningar
- Smärtbehandling och behandling av PTSD-problem
- Diagnostisera autismspektrumstörningar och mer
Elevengagemang i EdTech
- Studentengagemang och engagemang för att hjälpa lärare att se över undervisningsmetoderna igen
- Formulera personliga lärandeupplevelser
- Upptäcka fall av mobbning och andra former av känslomässigt lidande med mera
Spel och underhållning
Säkerhet och övervakning
AI-modeller kan noggrant upptäcka misstänkta känslor och anomalier i mänskliga uttryck, vilket gör det möjligt för säkerhetspersonal att spåra och triagera misstänkta och bättre övervaka dem.
Hur fungerar AI-känslasigenkänning
Processen att träna AI-modeller för att upptäcka mänskliga känslor är komplicerad men ändå systematisk. Även om tillvägagångssättet beror på enskilda projekt, finns det ett allmänt ramverk som kan utformas som referens. Nedan följer den allmänna sekvensen:
- Det börjar med insamling av data, där bulkvolymer av mänskliga uttryck och ansikten sammanställs. Märken som Shaip säkerställa etiska källor till mänskliga data.
- När datamängderna väl har samlats in, kommenteras de med hjälp av bounding box-metoder för att isolera mänskliga ansikten för maskiner att förstå.
- Med ansikten detekterade går bilduppsättningar igenom en sekvens av förbearbetning, vilket optimerar fotot som ska matas för maskininlärning. Detta steg involverar bildkorrigeringstekniker som brusreducering, röda ögonborttagning, ljusstyrka och kontrastkorrigeringar med mera.
- När bilderna är maskinklara matas de in i känslomässiga klassificerare som är baserade på Convoluted Neural Networks-modeller.
- Modellerna bearbetar bilderna och klassificerar dem utifrån deras uttryck.
- Modellerna tränas om och om igen för prestandaoptimering.
Att erkänna utmaningarna i AI-känslasigenkänning
Som människor kämpar vi ofta för att förstå vad personen bredvid oss går igenom. För en maskin är denna process tuffare och mer komplicerad. Några av de dominerande utmaningarna i detta utrymme inkluderar:
- Utbudet av mänskliga känslor gör det svårt för maskiner att hitta rätt uttryck. Ibland är mänskliga känslor nyanserade. Till exempel, hur en introvert ler från hur en extrovert gör är helt annorlunda. Maskiner kämpar ofta för att upptäcka skillnaderna även om de båda kanske är riktigt nöjda.
- Det finns alltid kulturella skillnader och fördomar när det gäller att upptäcka mänskliga ansikten och deras myriad av känslor. Uttryck och deras sätt kan vara olika i olika regioner och modeller har svårt att förstå sådana nyanser.
Vägen framåt
När vi går snabbt framåt mot artificiell allmän intelligens måste vi stärka kommunikationen mellan maskiner och människor. Datorseende, närmare bestämt, känslomässig igenkänning är en avgörande del av denna resa.
Även om det finns utmaningar, är genombrott säkrade. Om du utvecklar en modell för att upptäcka mänskliga känslor och letar efter enorma mängder datauppsättningar för att träna dina modeller rekommenderar vi att du kontaktar oss.
Våra processer för kvalitetssäkring av mänskliga egenskaper, etiska inköpsmetoder och lufttäta annoteringstekniker säkerställer att dina AI-visioner uppnås snabbare. Kontakta oss idag.
