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Saviez-vous à quel point l'informatique affective peut donner de l'"empathie" aux machines ?
L'informatique affective est l'étude et le développement de systèmes et d'appareils capables de reconnaître, d'interpréter, de traiter et de simuler les émotions humaines. Il s’agit d’un domaine interdisciplinaire qui englobe l’informatique, la psychologie et les sciences cognitives. Les premières explorations des émotions remontent à la réflexion philosophique à leur sujet, mais la branche moderne de l’informatique a commencé avec l’article de Rosalind Pickard de 1995 « Affective Computing » et son livre de 1997 du même nom. L’une des principales motivations dans ce domaine est de doter les machines d’intelligence émotionnelle, y compris d’empathie simulée, afin que les machines puissent comprendre les états émotionnels humains et ajuster leur comportement en fonction de ces émotions, afin que des réponses émotionnelles appropriées puissent être données.
L’objectif de l’informatique affective est d’améliorer l’interaction entre les personnes et les machines et de la rendre plus humaine.
Détecter et identifier les informations émotionnelles
La détection des informations émotionnelles commence généralement par des capteurs passifs, qui capturent l’état physique ou le comportement de l’utilisateur sans interpréter les données d’entrée. Ces données sont similaires aux signaux que les humains utilisent pour ressentir les émotions des autres. Par exemple, les caméras vidéo peuvent capturer les expressions faciales, les postures corporelles et les gestes, tandis que les microphones enregistrent la parole. D’autres capteurs détectent les signaux émotionnels en mesurant directement les données physiologiques, telles que la température de la peau et la réponse galvanique de la peau.
Les émotions dans les machines
Un autre domaine important est la conception d’appareils informatiques capables d’afficher des émotions intérieures ou de simuler des émotions de manière convaincante. La technologie actuelle est capable de simuler les émotions, en particulier dans les agents conversationnels, ce qui améliore et facilite les interactions homme-machine. Dans son livre Emotional Machines, le pionnier de l'informatique Marvin Minsky a lié les émotions à la question plus large de l'intelligence des machines, en notant que les émotions ne sont « pas particulièrement différentes des processus que nous appelons « penser » ». Les humains) sont une tentative de donner à ces programmes une dimension émotionnelle dimension, incluant les réactions à certains stimuli émotionnels, avec les expressions faciales et les gestes correspondants.
Les émotions chez les machines impliquent souvent les émotions des systèmes informatiques, ce qui a donné naissance aux termes « IA émotionnelle » et « IA émotionnelle ».
Technologie de reconnaissance des émotions
En psychologie, en sciences cognitives et en neurosciences, il existe deux approches principales pour décrire la manière dont les humains perçoivent et catégorisent les émotions : l’approche continue et l’approche catégorielle. Dans le processus de reconnaissance des émotions, l’utilisation de diverses techniques de régression et de modèles de classification d’apprentissage automatique est également essentielle.
Voix émotionnelle
Les changements dans le système nerveux autonome peuvent indirectement modifier le langage d’une personne, et la technologie émotionnelle peut utiliser ces informations pour identifier les émotions. Par exemple, la parole dans des états de peur, de colère ou de joie a tendance à être rapide, forte et claire, avec une gamme de hauteurs plus élevée et plus large, tandis que la fatigue, l'ennui ou la tristesse se traduisent généralement par un discours lent, grave et pâteux. . La technologie de traitement émotionnel de la parole peut identifier l’état émotionnel de l’utilisateur grâce à une analyse informatique des caractéristiques de la parole.
Algorithme
Le processus de détection des émotions par la parole/le texte nécessite la création d’une base de données et d’une base de connaissances fiables et la sélection d’un classificateur efficace pour obtenir une reconnaissance des émotions rapide et précise. Avec le développement de la technologie, différents algorithmes ont été proposés les uns après les autres. L'utilisation de classificateurs appropriés peut améliorer considérablement les performances globales du système.
Le choix d’un classificateur approprié peut améliorer considérablement la précision et l’efficacité de la reconnaissance des émotions.
Reconnaissance des émotions faciales
La détection et le traitement des expressions faciales sont généralement réalisés à l’aide de méthodes telles que le flux optique, le modèle de Markov caché et le réseau neuronal. Outre les expressions faciales elles-mêmes, la reconnaissance multimodale combinée à de multiples informations telles que le rythme de la voix, la gestuelle, etc. permet d'évaluer plus précisément l'état émotionnel du sujet. Créer une base de données d'émotions est une tâche longue et laborieuse, et la plupart des bases de données d'émotions accessibles au public n'incluent que des expressions gestuelles, ce qui rend la reconnaissance des émotions faciales difficile.
Gestes du corps
Les gestes peuvent être utilisés efficacement comme moyen d’identifier l’état émotionnel spécifique d’un utilisateur, en particulier lorsqu’ils sont combinés avec la reconnaissance de la voix et des expressions faciales. Les méthodes de reconnaissance gestuelle se divisent principalement en deux approches : basée sur un modèle 3D et basée sur l'apparence. Les ordinateurs doivent être capables de comprendre ces actions et de réagir de manière appropriée pour favoriser l'efficacité de l'interaction homme-machine.
Surveillance physiologique
Cela peut être fait en surveillant et en analysant les signaux physiologiques de l’utilisateur pour détecter son état émotionnel. Les signaux physiologiques comprennent des changements dans la fréquence cardiaque, la réponse de conductivité cutanée, la contraction des muscles du visage et les changements dans le flux sanguin. Ce domaine a récemment fait l’objet d’une attention accrue et nous voyons désormais apparaître de véritables produits utilisant ces technologies.
Avec le développement de la technologie, l’informatique affective joue un rôle de plus en plus important dans notre vie quotidienne. Les machines du futur seront-elles capables d’une véritable empathie ?
