جنرال لواء

يتخذ الباحثون الكمبيوتر خطوة أقرب لإدراك العواطف البشرية


البشرية في سباق مستمر نحو جعل أجهزة الكمبيوتر والأدوات الأخرى أكثر ذكاءً من البشر وتمكينهم من تنفيذ عمليات وأنشطة متقنة لا نعتبرها ممكنة إلا من قبلنا مجرد بشر حتى الآن. إحدى هذه القوى هي إدراك المشاعر البشرية.

حتى الآن ، تم منح البشر فقط هذه القدرة على اكتشاف وقياس عواطف الأشخاص المحيطين بنا ومن ثم التصرف وفقًا لذلك في بيئة محددة. لكن الآن ، كان من الممكن تمكين أجهزة الكمبيوتر بما يكفي للقيام بنفس الشيء وبطريقة فعالة تمامًا! متشكك؟ دعونا نكتشف كيف!

نجح الباحثون في MIT Media Lab في إنشاء نماذج للتعلم الآلي يمكنها "قراءة" تعابير الوجه لفهم مشاعر البشر. شهدت الأوقات الحالية العديد من التطورات في التكنولوجيا الروبوتية ، لكن اكتشاف المشاعر البشرية كان دائمًا الحلقة المفقودة في نقلها إلى المستوى التالي.

من أجل تحليل المشاعر البشرية ، يهدف نموذج التعلم الآلي الجديد إلى تحليل وتفسير تعابير الوجه.

العواطف البشرية هي أجزاء معقدة وغير متسقة من البشرية مثل الصحة العالمية والحرب وتدمير البيئة. قد يكون من الصعب في بعض الأحيان حتى لشخص واحد أن يتأكد من مشاعر رجل آخر لأننا نأخذ فهم المشاعر إلى حد كبير على أنه أمر مفروغ منه ، ناهيك عن أجهزة الكمبيوتر التي تفعل ذلك لنا!

ومع ذلك ، مع التقدم في التكنولوجيا الروبوتية والتعلم الآلي ، يبدو أن الإجابة لم تعد أبعد من ذلك.

لقد صمم باحثو وعلماء المختبر في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا الآن منهجية يمكن لأجهزة الكمبيوتر من خلالها رؤية وقياس وفهم تعابير الوجه الأساسية ثم ترجمتها إلى مشاعر بشرية. وفقًا للادعاءات التي قدمها الفريق العامل على هذا النموذج ، مع القليل من بيانات التدريب الإضافية ، من المحتمل أن يقوم هذا النظام بتكييف منهجيته الحالية وحتى تحديد سياقات جديدة ، مثل الأشخاص المختلفين في بيئة دون خسارة قوتها.

هذا النموذج الجديد مختلف تمامًا عن الأنظمة السابقة التي ابتكرها العلماء ليتمكنوا من الوصول إلى هذا الهدف. إنه يعمل على مجموعة من الشبكات العصبية الفردية بدلاً من مجرد تعيين مجموعة من تعبيرات الوجه عن طريق تغذيتها على النظام.

وبالتالي ، فإن هذه التقنية المعروفة باسم "مزيج الخبراء" ، هي أكثر تقدمًا ومرونة حيث يتم تدريب نماذج الشبكة العصبية هذه على اكتشاف الحالة المزاجية تلقائيًا ، بدلاً من البيانات التي تم تغذيتها لتحليلها. يعمل هذا النموذج الجديد أيضًا على "شبكة بوابات" تحسب جميع احتمالات الحالة المزاجية المحددة التي يتم تحليلها بواسطة الشبكة.

بدمج تقنية Mixture of Experts مع تقنيات تخصيص النموذج ، تمكن الباحثون من تطوير نموذج يمكنه استخراج بيانات دقيقة عن تعبيرات الوجه من الأفراد.

لتدريب النموذج ، استخدم الباحثون تسعة مواضيع من تسجيلات الفيديو لأشخاص يتحدثون على منصة دردشة فيديو تم تطويرها لتطبيقات الحوسبة العاطفية. ثم قاموا بتقييمهم على الموضوعات التسعة المتبقية عن طريق تقسيم مقاطع الفيديو إلى إطارات فردية.

سجل النموذج كل إطار بناءً على التكافؤ (اللطيف أو غير السار) والإثارة (الإثارة) لفك تشفير الحالات العاطفية للموضوعات. لمزيد من التخصيص ، قام الباحثون بتغذية النموذج بإطارات الفيديو غير المرئية لنفس الموضوعات.

كان النموذج الذي يحتوي على 5 إلى 10 ٪ فقط من البيانات من السكان الجدد قادرًا على التفوق في الأداء على النماذج التقليدية في تفسير المشاعر ، مما يُظهر قدرة النموذج على التكيف مع السكان المتغيرين ببيانات قليلة جدًا.

تخيل مجموعة نموذجية لتحليل تعابير الوجه في ثقافة واحدة تحتاج إلى تكييف لثقافة مختلفة. دون احتساب هذا التحول في البيانات ، فإن أداء هذه النماذج سيكون ضعيفًا. لكن إذا أخذت عينة من ثقافة جديدة لتكييف نموذجنا ، يمكن لهذه النماذج أن تعمل بشكل أفضل ، خاصة على المستوى الفردي. هذا هو المكان الذي يمكن فيه رؤية أهمية تخصيص النموذج بشكل أفضل ، "قال أوجي رودوفيتش ، المؤلف المشارك للصحيفة.

الهدف التالي للباحثين هو تدريب النموذج على مجموعة بيانات أكبر تتكون من ثقافات أكثر تنوعًا.

"هذه طريقة غير مزعجة لمراقبة مزاجنا ،" قال رودوفيتش. "إذا كنت تريد روبوتات تتمتع بذكاء اجتماعي ، فعليك أن تجعلها تستجيب بذكاء وطبيعية لحالاتنا المزاجية وعواطفنا ، مثل البشر."

من الواضح أن هذه الطريقة البديهية هي أداة مفيدة للبحث عن العلامات العاطفية لدى البشر ، وتكييفها من مشاركين سلبيين إلى مشاركين نشطين في التعرف على المشاعر في المستقبل القريب.


شاهد الفيديو: الإحساس الشعور و العاطفة مقابلة مع المدربة و الاستشارية رهف تسابحجي (كانون الثاني 2022).