2022. 04. 10. - 08:00

Túlmutatna az emberen az érzelmileg intelligens mesterséges intelligencia

Túlmutatna az emberen az érzelmileg intelligens mesterséges intelligencia
Biológiai jeleket integrálnak az aranystandard gépi tanulási módszerekkel a kutatók, hogy lehetővé tegyék az érzelmileg intelligens párbeszéd-rendszereket.
Igen gyorsan fejlődő terület a beszéd- és nyelvfelismerő technológia, az érzelmi intelligencia hozzáadása pedig jelentős mérföldkő lenne a mesterséges intelligencia-párbeszédek gördülékenysége terén.
 
A beszéd- és nyelvfelismerő technológia fejlődése olyan új beszédpárbeszéd-rendszerek megjelenését eredményezte, mint az Amazon Alexa vagy a Siri.
 
A párbeszédes mesterséges intelligencia (MI) rendszerek fejlesztésében azonban komoly előrelépés az érzelmi intelligencia hozzáadása. Olyan rendszer ez, amely képes felismerni a felhasználó érzelmi állapotát, így a nyelv megértése mellett empatikusabb reakciót generálhat. Ez nyilvánvalóan magával ragadóbb élményhez vezetne a felhasználók számára. Olvasd el: 
 
robot_ember_1
 
Ennek fejlesztéséhez szükséges az ún. „multimodális hangulatelemzés” - olyan módszerek csoportja, amelyek az MI-párbeszédrendszer aranystandardját képezik az érzelmek észlelésével.
 
A módszerek automatikusan elemezhetik egy személy pszichológiai állapotát, beszéde, hangszíne, arckifejezése és testtartása alapján – ami kulcsfontosságú az emberközpontú mesterséges intelligencia-rendszerek számára.
 
Az új technikával potenciálisan olyan érzelmileg intelligens mesterséges intelligencia hozható létre, amely az emberen túlmutató képességekkel rendelkezik. Megérti a felhasználó érzelmeit és ennek megfelelően generál választ.
 
A jelenlegi érzelembecslési módszerek csupán a megfigyelhető információkra összpontosítanak, nem véve figyelembe a jelekben - például fiziológiás jelekben - található információkat.
 
Márpedig ezek valóságos aranybányát jelentenek az érzelmek szempontjából: hatalmas mértékben javítják a hangulatbecslési teljesítményt. Olvasd el: 
 
Japán kutatók az IEEE Transactions on Affective Computing című folyóiratban megjelent új tanulmányban számoltak be arról, hogy első alkalommal adtak fiziológiai jeleket a multimodális érzelmek elemzéséhez.
 
„Az emberek nagyon jól el tudják rejteni az érzéseiket. A párbeszéd tartalma nem mindig tükrözi pontosan a felhasználó belső érzelmi állapotát, de mivel az ember nehezen tudja tudatosan kontrollálni biológiai jeleit - például a pulzusát -, ezeket fel lehet használni az érzelmi állapot felmérésére. Mindez olyan mesterséges intelligencia létrehozását eredményezheti, amely meghaladja az emberi képességeket – magyarázták dr. Shogo Okada professzor és Kazunori Komatani professzor, az Oszakai Egyetem Tudományos és Ipari Kutatási Intézetének munkatársai.
 
Tanulmánya során a kutatócsoport 2.468 beszélgetést elemzett a párbeszédes MI segítségével. Ehhez a Hazumi1911 elnevezésű multimodális párbeszédes adatkészletet alkalmazta, amely egyedülállóan kombinálta a beszédfelismerést, a hangszín-érzékelőket, az arckifejezést és a testtartás észlelését a bőrpotenciállal – ami a fiziológiai válaszérzékelés egyik formája.
 
„Valamennyi információforrást összehasonlítva a biológiai jelinformáció hatékonyabbnak bizonyult, mint a hang és az arckifejezés. Amikor a nyelvi információkat kombináltuk biológiai jelinformációkkal, hogy megbecsülhessük a rendszerrel való beszélgetés során fennálló önértékelt belső állapotot, a mesterséges intelligencia teljesítménye az emberéhez volt hasonlítható – árulta el dr. Okada.
 
Az eredmények arra utalnak, hogy a fiziológiás jelek észlelése – melyek általában rejtve maradnak a szemünk elől - utat nyithat az érzelmileg rendkívül intelligens, MI-alapú párbeszédrendszerek számára, melyek így természetesebb és kielégítőbb ember-gép interakciókat eredményezhetnek.
 
Ezenkívül az érzelmileg intelligens mesterséges intelligencia rendszerek segíthetnek azonosítani és nyomon követni a mentális betegségeket azzal, hogy naponta érzékelik az érzelmi állapotok változását.
 
Hasznosak lehetnek azonban az oktatásban is, ahol a mesterséges intelligencia felmérheti, hogy egy tanuló érdeklődik-e igazán egy téma iránt, vagy inkább unatkozik. Ez a tanítási stratégia változását és az oktatási szolgáltatások hatékonyabbá tételét is eredményezheti.
 
Olvasd el ezt is: 
 
L.A.

Hírlevél feliratkozás

Kérjük, add meg adataidat a hírlevélre történő feliratkozáshoz! A megadott adatokat bizalmasan kezeljük, azokat harmadik félnek át nem adjuk.
hungarospa_logo_kicsi
gyulai_vafurdo

profight_banner.