Language
Country/Area
No result found
Please try again with a different
query
"Never
Stop
Questioning"
Знаете ли вы, как аффективные вычисления могут вызвать у машин «сочувствие»?
<р>
Аффективные вычисления — это дисциплина, которая изучает и разрабатывает системы и устройства, которые могут распознавать, интерпретировать, обрабатывать и моделировать человеческие эмоции. Это междисциплинарная область, охватывающая информатику, психологию и когнитивную науку. Ранние дискуссии об эмоциях можно проследить до философских размышлений человека об эмоциях, но современная отрасль информатики началась со статьи Розалинд Пикард «Аффективные вычисления» в 1995 году и ее одноименной книги, опубликованной в 1997 году. Основной мотивацией в этой области является наделение машин эмоциональным интеллектом, включая симуляцию эмпатии, чтобы машины могли понимать эмоциональные состояния человека и корректировать свое поведение на основе этих эмоций, чтобы они могли давать соответствующие эмоциональные реакции.
Цель аффективных вычислений — улучшить взаимодействие между людьми и машинами и сделать его более гуманным.
Обнаружение и идентификация эмоциональной информации
<р> Обнаружение эмоциональной информации часто начинается с пассивных датчиков, которые фиксируют физическое состояние или поведение пользователя без интерпретации входных данных. Эти данные аналогичны сигналам, которые люди используют, чтобы ощущать эмоции других. Например, видеокамеры фиксируют мимику, позы тела и жесты, а микрофоны записывают речь. Другие датчики обнаруживают эмоциональные сигналы, непосредственно измеряя физиологические данные, такие как температура кожи и электрокожная реакция.Эмоции в машине
<р> Другая важная область связана с разработкой вычислительных устройств, которые могут отображать внутренние эмоции или убедительно имитировать эмоции. Сегодняшние технологии способны моделировать эмоции, особенно в диалоговых агентах, что расширяет и облегчает взаимодействие человека и машины. В книге «Эмоциональная машина» пионер информатики Марвин Мински связал эмоции с более широкими вопросами машинного интеллекта, отметив, что эмоции «не особенно чужды процессу, который мы называем «мышлением». измерение, включая реакции на определенные эмоциональные стимулы и соответствующие выражения лица и жесты.Эмоции в машинах часто связаны с эмоциями вычислительных систем, что привело к появлению терминов «эмоциональный ИИ» и «эмоциональный ИИ».
Технологии распознавания эмоций
<р> В психологии, когнитивной науке и нейробиологии существует два основных способа описания того, как люди воспринимают и классифицируют эмоции: непрерывный подход и категориальный подход. В процессе распознавания эмоций также имеет решающее значение использование различных технологий моделей регрессии и классификации машинного обучения.Эмоциональный голос
<р> Изменения в вегетативной нервной системе могут косвенно изменить речь человека, а технология эмоций может использовать эту информацию для идентификации эмоций. Например, речь в состояниях страха, гнева или радости имеет тенденцию быть быстрой, громкой и четкой, с более высоким и широким диапазоном тонов, тогда как усталость, скука или печаль часто приводят к медленной, низкой и невнятной речи. . Технология обработки эмоциональной речи может идентифицировать эмоциональное состояние пользователя посредством компьютерного анализа особенностей речи.Алгоритм
<р> Процесс обнаружения речевых/текстовых эмоций требует создания надежной базы данных и базы знаний, а также выбора эффективного классификатора для достижения быстрого и точного распознавания эмоций. С развитием технологий один за другим предлагались различные алгоритмы. Использование соответствующих классификаторов позволяет значительно улучшить общую производительность системы.Выбор подходящего классификатора может значительно повысить точность и эффективность распознавания эмоций.
Распознавание эмоций по лицу
<р> Обнаружение и обработка выражений лица обычно реализуются с помощью таких методов, как оптический поток, скрытые модели Маркова и нейронные сети. Помимо самого выражения лица, мультимодальное распознавание может осуществляться путем объединения мелодии голоса, жестов и другой информации для более точной оценки эмоционального состояния субъекта. Создание базы данных эмоций — задача, требующая времени и усилий, а большинство общедоступных баз данных эмоций включают только выражения жестов, что затрудняет распознавание эмоций по лицу.Жесты тела
<р> Жесты можно эффективно использовать как способ определения конкретного эмоционального состояния пользователя, особенно в сочетании с распознаванием речи и выражения лица. Методы распознавания жестов в основном делятся на два подхода, основанных на трехмерных моделях и внешнем виде. Компьютер должен быть способен понимать эти действия и принимать соответствующие реакции для повышения эффективности взаимодействия человека с компьютером.Физиологический мониторинг
<р> Это может определять эмоциональное состояние пользователя путем мониторинга и анализа его физиологических сигналов. Физиологические сигналы включают изменения частоты сердечных сокращений, реакции кожной проводимости, сокращение мелких мышц лица, изменения кровотока и т. д. В последнее время этой области уделяется дополнительное внимание, и теперь мы видим, что некоторые реальные продукты уже используют эти технологии. <р> По мере развития технологий аффективные вычисления играют все более важную роль в повседневной жизни. Будут ли машины будущего способны на истинное сочувствие?Trending Knowledge
От распознавания эмоций к эмоциональному интеллекту: насколько умен ИИ?
<заголовок>
</заголовок>
<р>
Благодаря быстрому развитию технологий искусственного интеллекта аффективные вычисления стали новой областью исследований, направл
Секрет выражений лица: действительно ли наши эмоции так легко распознать?
<р>
Достижения современных технологий позволяют нам лучше понимать и расшифровывать человеческие эмоции. Мимика как форма невербального общения долгое время считалась центральной в выражении э
Удивительный мир аффективных вычислений: как машины могут читать наши эмоции?
Благодаря постоянному развитию технологий аффективные вычисления (Affective Computing) стали областью исследований с большим потенциалом. Эта междисциплинарная область фокусируется на разработке систе
nan
По состоянию на растущий спрос на устойчивую энергию, щелочные топливные элементы (AFC) становятся все более популярными.Этот топливный элемент может не только сэкономить энергию и уменьшить углерод,