האם אנחנו מאושרים?
האם אנחנו באמת מאושרים?
זו כנראה אחת השאלות המפחידות ביותר שאי פעם עמדו בפנינו בני האדם. ברמה פילוסופית עמוקה, אף אחד מאיתנו לא באמת יודע את האמת על האושר שלנו, מה אנחנו מחפשים ומה אנחנו רוצים. אולי זו הסיבה שאנחנו פונים למודל AI כדי לעזור לנו להבין את עצמנו.
כאשר זיהוי פנים הוצג בסמארטפונים ובמכשירים אחרים בעלי גישה ביומטרית, העולם נדהם. כשהסמארטפונים שלנו זיהו פרצופים ספציפיים וזיהו את החברים שלנו בגלריה שלנו, הסתקרנו עוד יותר. אבל היום, למודלים מאומנים היטב של AI יש את היכולת לזהות בפועל את הרגשות שלנו - לפחות מה שאנחנו מבטאים באופן שטחי על הפנים שלנו.
המספרים נראים מרתקים מכיוון שדיווחים חושפים דיוק של כ-96% מהרגשות שזוהו על ידי מודלים של AI. דוגמניות יכולות לזהות עד 7 רגשות שונים בפנים שלנו.
לדוגמה, כאשר אנו יושבים להשתתף בראיון מקוון, המעסיק בצד השני יכול לגלות עד כמה אנחנו נרגשים, עצבניים, בטוחים ואפילו סקפטיים לאורך תהליך הראיון.
אז איך כל זה קורה? מה המשמעות של זיהוי רגשות ב-AI? הבה נחקור זאת במאמר זה.
AI בזיהוי רגשות
כמו שאומרים, שתיקה משדרת הרבה יותר ממה שמילים יכולות אי פעם. בינה מלאכותית יכולה לזהות הרבה מהרגשות והתחושות המולדות שלנו רק על ידי התבוננות בנו או בתמונות או בצילומים שלנו. בעוד קהילת הטכנולוגיה פועלת בהתמדה כדי לגשר על הפער בין אינטראקציה בין מכונה לבין אינטראקציה אנושית, נישה ספציפית אחת בשם מחשוב אפקטיבי תחת ראייה ממוחשבת מתקדמת בצורה יוצאת דופן.
ענף זה של AI מאפשר כעת לבעלי עניין לנתח ולזהות תקשורת לא מילולית של בני אדם באמצעות כמה ביטויים שהם מציגים כגון:
- הבעות פנים ורגשות
- שפת גוף
- טונות קול
- ומחוות
על ידי פריסת רשתות נוירונים עמוקות מיוחדות, מודלים של AI יכולים לזהות עד 7 רגשות שונים כולל:
AI בזיהוי רגשות - מקרי שימוש מובילים
היכולת של מכונות להבין את הרגשות הבסיסיים שלנו יכולה לסלול את הדרך לפריצות דרך שיכולות לרומם את חיי האדם ואת אורח החיים. בואו נסתכל על כמה ממקרי השימוש המועילים ביותר של טכנולוגיה זו.
להבין רווחה רגשית
אחת הדאגות המטרידות ביותר בעולם היא בריאות הנפש. הסטטיסטיקה מגלה שבהודו, בערך 45 מיליון אנשים סובלים מחרדה. חוץ מזה, 10.6% מהמבוגרים בהודו סובלים מהפרעה נפשית.
כתוצאה ממתח, בחירות אורח חיים, עבודה, בדידות ועוד, בריאות הנפש היא דאגה גוברת וכתוצאה מכך גם סיבוכים פיזיים. מודל בינה מלאכותית שיכול לסייע למטפלים וליועצים בהבנת מצב הנפש העמוק יותר של הפרט יכול לטפח תוכניות טיפול מותאמות אישית ובסופו של דבר להציע ריפוי טוב יותר. מודל כזה עוזר להפליא ב:
- ביצוע הערכות בריאות הנפש
- טיפול בכאב וטיפול בבעיות PTSD
- אבחון הפרעות על הספקטרום האוטיסטי ועוד
מעורבות לומדת ב-EdTech
כיתות חכמות נפרסות יותר ויותר בבתי ספר ברחבי הודו. על ידי שילוב מודלים לזיהוי רגשות, מוסדות ובעלי עניין יכולים לעזור עוד ב:
- מעורבות ומעורבות של תלמידים כדי לעזור למחנכים לבחון מחדש מתודולוגיות הוראה
- גיבוש חוויות למידה מותאמות אישית
- איתור מקרים של בריונות וצורות אחרות של מצוקה רגשית ועוד
משחקים ובידור
ההיקף של זיהוי רגשות AI במשחקים ובידור הוא פנומנלי מכיוון שטכנולוגיה זו יכולה לעזור למפתחי משחקים להבין ולשכפל טוב יותר את הרגשות האנושיים ואת הביטוי של הדמויות שלהם. שילובים כאלה מאפשרים גם חווית משחק סוחפת לשחקנים.
אבטחה ומעקב
מדינות כמו סין כבר פורסות מצלמות זיהוי פנים כדי לזהות ג'יי-הולכים ולהעניש אותם. עם מודל לזיהוי רגשות, ניתן להשתמש במערכות כאלה לחיזוק האבטחה והמעקב באזורים רגישים כמו שדות תעופה, תחנות רכבת, אולמות קולנוע, מרכזי בריאות ועוד.
מודלים של בינה מלאכותית יכולים לזהות במדויק רגשות חשודים וחריגות בביטויים אנושיים, מה שמאפשר לאנשי מקצוע בתחום האבטחה לעקוב ולבחון חשודים ולנטר אותם טוב יותר.
כיצד פועל זיהוי רגשות בינה מלאכותית
תהליך האימון של מודלים של AI לזיהוי רגשות אנושיים הוא מסובך אך שיטתי. בעוד שהגישה תלויה בפרויקטים בודדים, ישנה מסגרת כללית שניתן לנסח אותה כהתייחסות. להלן הרצף הכללי:
- זה מתחיל באיסוף נתונים, שבו נאספים נפחים רבים של הבעות ופנים אנושיות. מותגים כמו שייפ לְהַבטִיחַ מקורות אתיים של נתונים אנושיים.
- לאחר איסוף מערכי הנתונים, הם מסומנים באמצעות שיטות תיבה תוחמת כדי לבודד פנים אנושיות כדי שמכונות יבינו.
- עם הפנים שזוהו, מערכי נתונים של תמונות עוברים רצף של עיבוד מקדים, אשר מייעל את התמונה שתוזן עבור למידת מכונה. שלב זה כולל טכניקות תיקון תמונה כגון הפחתת רעשים, הסרת עיניים אדומות, תיקוני בהירות וניגודיות ועוד.
- ברגע שהתמונות מוכנות למכונה, הן מוזנות למסווגים רגשיים המבוססים על מודלים של רשתות עצביות מפותלות.
- הדוגמניות מעבדות את התמונות ומסווגות אותן על סמך ביטוייהן.
- הדגמים מאומנים שוב ושוב לאופטימיזציה של ביצועים.
הכרה באתגרים בזיהוי רגשות בינה מלאכותית
כבני אדם, לעתים קרובות אנו נאבקים להבין מה עובר על האדם שלידנו. עבור מכונה, תהליך זה קשה ומסובך יותר. חלק מהאתגרים השולטים במרחב זה כוללים:
- מגוון הרגשות האנושיים מקשה על מכונות לקלוט את הביטוי הנכון. לפעמים, רגשות אנושיים הם בניואנסים. לדוגמה, הדרך שבה מופנם מחייך מהאופן שבו מוחצן עושה שונה לחלוטין. מכונות לעתים קרובות נאבקות לקלוט את ההבדלים, אם כי שתיהן עשויות להיות מאושרות באמת.
- תמיד יש הבדלים תרבותיים והטיות בזיהוי פנים אנושיות ושלל הרגשות שלהם. ביטויים ודרכיהם יכולים להיות שונים באזורים שונים ומודלים מתקשים להבין ניואנסים כאלה.
הדרך קדימה
ככל שאנו מתקדמים במהירות לקראת בינה כללית מלאכותית, עלינו לחזק את התקשורת בין מכונות לבני אדם. ראייה ממוחשבת, במיוחד, זיהוי רגשות הוא חלק מכריע במסע הזה.
אמנם יש אתגרים, אבל פריצות דרך מובטחות. אם אתם מפתחים מודל לזיהוי רגשות אנושיים ומחפשים כמויות עצומות של מערכי נתונים כדי לאמן את המודלים שלכם, אנו ממליצים ליצור איתנו קשר.
תהליכי אבטחת האיכות האנושיים במעגל, מתודולוגיות המקור האתיות וטכניקות ההערה האטומות שלנו יבטיחו שחזונות הבינה המלאכותית שלך יושגו מהר יותר. צרו איתנו קשר עוד היום.
