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感情コンピューティングがどのように機械に「共感」を与えることができるかご存知ですか?
アフェクティブ コンピューティングは、人間の感情を認識、解釈、処理、シミュレートできるシステムとデバイスを研究、開発する学問です。これは、コンピューター科学、心理学、認知科学にまたがる学際的な分野です。感情に関する初期の議論は、感情についての人間の哲学的思考にまで遡ることができますが、コンピューターサイエンスの現代的な分野は、1995 年のロザリンド ピカードの論文「Affective Computing」と 1997 年に出版された同名の著書から始まりました。この分野の主な動機は、機械が人間の感情状態を理解し、それらの感情に基づいて行動を調整できるようにすることで、適切な感情反応を与えることができるように、シミュレートされた共感を含む感情知能を機械に与えることです。
アフェクティブ コンピューティングの目標は、人とマシンの間のインタラクションを改善し、より人間らしくすることです。
感情情報の検出と特定
感情情報の検出は、多くの場合、入力データを解釈せずにユーザーの身体的状態や行動を捕捉する受動的センサーから始まります。このデータは、人間が他人の感情を感知するために使用する手がかりに似ています。たとえば、ビデオ カメラは顔の表情、体の姿勢、ジェスチャーをキャプチャし、マイクは音声を録音します。他のセンサーは、皮膚温度や電気皮膚反応などの生理学的データを直接測定することにより、感情的な合図を検出します。
マシン内の感情
もう 1 つの重要な領域は、本質的な感情を表示したり、感情を説得力を持ってシミュレートしたりできるコンピューティング デバイスの設計にあります。今日のテクノロジーは、特に会話型エージェントにおいて感情をシミュレートすることができ、人間と機械の相互作用を強化および促進します。コンピューターサイエンスの先駆者マービン・ミンスキーは、『The Emotional Machine』の中で、感情を機械知能のより広範な問題と結び付け、感情は「私たちが『思考』と呼ぶプロセスに特に異質なものではない」と述べました。デジタルヒューマン (人間) は、これらのプログラムに感情的な感情を与える試みです。特定の感情的刺激に対する反応、およびそれに対応する顔の表情やジェスチャーを含む次元。
マシンの感情にはコンピューティング システムの感情が関係していることが多く、これらすべてが「感情 AI」や「感情 AI」という用語を生み出しました。
感情認識テクノロジー
心理学、認知科学、神経科学では、人間がどのように感情を認識し分類するかを説明する主な方法が 2 つあります。それは、連続的アプローチとカテゴリー的アプローチです。感情認識プロセスでは、さまざまな機械学習回帰および分類モデル技術の使用も重要です。
感情的な声
自律神経系の変化により人の発話が間接的に変化する可能性があり、感情テクノロジーはこの情報を使用して感情を識別できます。たとえば、恐怖、怒り、喜びの状態での発話は、速く、大きく、明瞭で、ピッチ範囲が高く、より広い傾向がありますが、疲労、退屈、または悲しみの状態では、多くの場合、遅く、低音で、不明瞭な発話になります。 。感情音声処理技術は、音声特徴のコンピュータ分析を通じてユーザーの感情状態を識別できます。
アルゴリズム
音声/テキストの感情検出のプロセスでは、信頼性の高いデータベースと知識ベースの作成、および高速かつ正確な感情認識を実現する効果的な分類器の選択が必要です。テクノロジーの発展に伴い、適切な分類器を使用することでシステム全体のパフォーマンスを大幅に向上できるさまざまなアルゴリズムが次々に提案されています。
適切な分類器を選択すると、感情認識の精度と効率が大幅に向上します。
顔の感情認識
顔の表情の検出と処理は、通常、オプティカル フロー、隠れマルコフ モデル、ニューラル ネットワークなどの方法を通じて実装されます。表情そのものに加え、声のメロディーやジェスチャーなどを組み合わせてマルチモーダルに認識することで、対象者の感情状態をより正確に把握できます。感情データベースの構築は時間と労力を必要とする作業であり、公開されているほとんどの感情データベースにはジェスチャー表現しか含まれていないため、顔の感情認識が困難になっています。
身振り手振り
ジェスチャーは、特に音声や表情の認識と組み合わせた場合、ユーザーの特定の感情状態を識別する方法として効果的に使用できます。ジェスチャ認識方法は、3D モデルと外観に基づいて主に 2 つのアプローチに分かれており、コンピュータはこれらの動作を理解し、人間とコンピュータのインタラクションの効率を促進する適切な応答を行うことができなければなりません。
生理学的モニタリング
これにより、ユーザーの生理学的信号を監視および分析することで、ユーザーの感情状態を検出できます。生理学的信号には、心拍数の変化、皮膚伝導反応、小さな顔の筋肉の収縮、血流の変化などが含まれます。この分野は最近さらに注目を集めており、すでに実際の製品にもこれらの技術が採用されているところもあります。
テクノロジーが発展するにつれて、アフェクティブ コンピューティングは日常生活においてますます重要な役割を果たしています。未来の機械は真の共感を持てるようになるでしょうか?
