Мы счастливы?
Действительно ли мы счастливы?
Это, вероятно, один из самых ужасающих вопросов, с которыми когда-либо сталкивались мы, люди. На глубоком философском уровне никто из нас на самом деле не знает правды о нашем счастье, о том, чего мы ищем и чего хотим. Возможно, именно поэтому мы прибегаем к модели ИИ, чтобы она помогла нам понять себя.
Когда распознавание лиц было введено в смартфонах и других устройствах с биометрическим доступом, мир был в восторге. Когда наши смартфоны распознали определенные лица и идентифицировали наших друзей в нашей галерее, мы были еще больше заинтригованы. Но сегодня хорошо обученные модели ИИ способны фактически определять наши эмоции — по крайней мере, то, что мы поверхностно выражаем на своих лицах.
Цифры кажутся захватывающими, поскольку отчеты показывают точность около 96% эмоций, обнаруженных моделями ИИ. Модели могут обнаруживать до 7 различных эмоций на наших лицах.
Например, когда мы приходим на онлайн-собеседование, работодатель с другой стороны может заметить, насколько мы взволнованы, нервничаем, уверены в себе и даже скептически настроены на протяжении всего процесса собеседования.
Итак, как все это происходит? Что означает обнаружение эмоций в ИИ? Давайте рассмотрим это в этой статье.
ИИ в распознавании эмоций
Как говорится, молчание передает гораздо больше, чем слова. ИИ может обнаружить множество наших врожденных чувств и настроений, просто взглянув на нас или на наши фотографии или видео. Поскольку техническое сообщество упорно работает над преодолением разрыва между взаимодействием машины и человека, одна конкретная ниша под названием «Аффективные вычисления» в рамках компьютерного зрения добивается значительного прогресса.
Эта отрасль ИИ теперь позволяет заинтересованным сторонам анализировать и идентифицировать невербальную коммуникацию людей с помощью некоторых демонстрируемых ими выражений, таких как:
- Выражения лица и эмоции
- Язык тела
- Голосовые тонны
- И жесты
Используя специализированные глубокие нейронные сети, модели ИИ могут распознавать до 7 различных эмоций, включая:
ИИ в распознавании эмоций – основные варианты использования
Способность машин понимать наши глубинные эмоции может проложить путь к прорывам, которые могут поднять человеческую жизнь и образ жизни на новый уровень. Давайте рассмотрим некоторые из наиболее полезных вариантов использования этой технологии.
Понять эмоциональное благополучие
Одной из самых беспокоящих проблем в мире является психическое здоровье. Статистика показывает, что в Индии около 45 миллионов человек страдают от тревожности. Кроме того, 10.6% взрослых в Индии страдают психическим расстройством.
Из-за стресса, образа жизни, работы, одиночества и многого другого психическое здоровье становится все более серьезной проблемой, что также приводит к физическим осложнениям. Модель ИИ, которая может помочь терапевтам и консультантам понять глубинное состояние ума человека, может способствовать разработке индивидуальных планов лечения и в конечном итоге предложить лучшее исцеление. Такая модель невероятно полезна в:
- Проведение оценок психического здоровья
- Контроль боли и лечение проблем, связанных с ПТСР
- Диагностика расстройств аутистического спектра и не только
Вовлечение учащихся в сферу EdTech
«Умные классы» все чаще внедряются в школах по всей Индии. Благодаря интеграции модели распознавания эмоций, учреждения и заинтересованные стороны могут оказать дальнейшую помощь в:
- Вовлечение и вовлеченность студентов помогут педагогам пересмотреть методики обучения
- Разработка персонализированного опыта обучения
- Выявление случаев травли и других форм эмоционального стресса и многое другое
Игры и развлечения
Масштаб распознавания эмоций ИИ в играх и развлечениях феноменален, поскольку эта технология может помочь разработчикам игр лучше понимать и воспроизводить человеческие эмоции и выражения их персонажей. Такие внедрения также позволяют игрокам получить захватывающий игровой опыт.
Безопасность и наблюдение
Такие страны, как Китай, уже внедряют камеры распознавания лиц для обнаружения нарушителей правил дорожного движения и их наказания. Благодаря модели распознавания эмоций такие системы могут использоваться для усиления безопасности и наблюдения в таких чувствительных зонах, как аэропорты, железнодорожные станции, кинозалы, медицинские центры и т. д.
Модели искусственного интеллекта способны точно определять подозрительные эмоции и аномалии в выражениях людей, что позволяет специалистам по безопасности отслеживать и сортировать подозреваемых, а также лучше контролировать их.
Как работает распознавание эмоций с помощью искусственного интеллекта
Процесс обучения моделей ИИ для обнаружения человеческих эмоций сложен, но систематичен. Хотя подход зависит от индивидуальных проектов, существует общая структура, которую можно набросать в качестве справочного материала. Ниже приведена общая последовательность:
- Начинается все со сбора данных, где собираются большие объемы человеческих выражений и лиц. Такие бренды, как Шаип обеспечивать этичное получение человеческих данных.
- После сбора наборов данных они аннотируются с использованием методов ограничивающих рамок, чтобы выделить человеческие лица для понимания машинами.
- С обнаруженными лицами наборы данных изображений проходят последовательность предварительной обработки, которая оптимизирует фотографию для подачи на машинное обучение. Этот этап включает в себя методы коррекции изображений, такие как шумоподавление, удаление эффекта красных глаз, коррекция яркости и контрастности и многое другое.
- После того, как изображения готовы к обработке машиной, они передаются в классификаторы эмоций, основанные на моделях сверточных нейронных сетей.
- Модели обрабатывают изображения и классифицируют их на основе выражений лиц.
- Модели обучаются снова и снова для оптимизации производительности.
Признание проблем в распознавании эмоций с помощью ИИ
Будучи людьми, мы часто пытаемся понять, что переживает человек рядом с нами. Для машины этот процесс сложнее и жестче. Некоторые из основных проблем в этой области включают:
- Диапазон человеческих эмоций затрудняет для машин выбор правильного выражения. Иногда человеческие эмоции имеют нюансы. Например, то, как улыбается интроверт, и то, как улыбается экстраверт, совершенно разные. Машинам часто трудно уловить различия, хотя оба они могут быть искренне счастливы.
- Всегда существуют культурные различия и предубеждения в распознавании человеческих лиц и их бесчисленных эмоций. Выражения и их способы могут отличаться в разных регионах, и моделям сложно понять такие нюансы.
Путь вперед
Поскольку мы быстро продвигаемся к искусственному интеллекту, мы должны усилить связь между машинами и людьми. Компьютерное зрение, в частности, распознавание эмоций, является важнейшей частью этого пути.
Хотя есть проблемы, прорывы гарантированы. Если вы разрабатываете модель для обнаружения человеческих эмоций и ищете огромные объемы наборов данных для обучения своих моделей, мы рекомендуем связаться с нами.
Наши процессы обеспечения качества с участием человека, этические методологии поиска поставщиков и безупречные методы аннотирования обеспечат более быструю реализацию ваших идей в области ИИ. Свяжитесь с нами сегодня.
