Language
Country/Area
No result found
Please try again with a different
query
"Never
Stop
Questioning"
От распознавания эмоций к эмоциональному интеллекту: насколько умен ИИ?
<заголовок>
<р>
Благодаря быстрому развитию технологий искусственного интеллекта аффективные вычисления стали новой областью исследований, направленной на разработку систем, способных распознавать, интерпретировать и моделировать человеческие эмоции. Эта междисциплинарная область объединяет информатику, психологию и когнитивную науку, чтобы наделить машины эмоциональным интеллектом, позволяя им понимать и реагировать на эмоциональные состояния человека.
<р> Статья Розалинд Пикард «Аффективные вычисления» 1995 года и ее одноименная книга 1997 года положили начало современному развитию этой области. Пикар подчеркивает, что эмоции — это не только спутники мышления, но и важный компонент интеллекта. По мере развития технологий многие исследования стали фокусироваться на том, как обнаруживать эмоциональную информацию с помощью пассивных датчиков, например, с помощью камер для фиксации выражений лица, поз тела и жестов.Основная цель аффективных вычислений — дать возможность машинам интерпретировать эмоциональные состояния человека и соответствующим образом корректировать свое поведение, чтобы они могли давать адекватные ответы.
<р> Распознавание эмоций — важная задача в аффективных вычислениях. С одной стороны, сбор данных обычно осуществляется с помощью пассивных датчиков, а с другой стороны, эти данные также необходимо идентифицировать и классифицировать с помощью технологии машинного обучения. Здесь возможности ИИ становятся все более похожими на человеческие, делая их в некоторых случаях даже точнее обычных людей. Например, благодаря пониманию человеческих эмоций ИИ может имитировать эмпатию и понимание, тем самым улучшая межличностное взаимодействие между людьми и машинами.Методы машинного обучения эффективны для извлечения значимых эмоциональных моделей из набора различных сенсорных данных, таких как распознавание речи и обработка естественного языка.
Эмоциональные машины
<р> В одной из областей исследований, называемой аффективными вычислениями, исследователи сосредоточены на разработке вычислительных устройств, обладающих эмоциональными возможностями. С технической точки зрения, современная тенденция заключается в применении моделирования эмоций к диалоговым агентам, что делает взаимодействие человека и компьютера более содержательным и гибким. Марвин Мински, известный пионер искусственного интеллекта, однажды отметил, что эмоции по сути не отличаются от мыслительных процессов, что дополнительно подтверждается в аффективных вычислениях.Будущие цифровые люди или виртуальные человеческие системы будут стремиться имитировать эмоциональные реакции человека, включая выражения лица и жесты, а также естественные реакции на эмоциональные стимулы.
Технологическое развитие
<р> В когнитивной науке и психологии существует два основных способа описания эмоций: непрерывный и категориальный. Разница между этими двумя методами привела к появлению множества моделей регрессии и классификации машинного обучения для поддержки распознавания эмоций с помощью ИИ. К речи применяются различные технологии распознавания эмоций, которые позволяют анализировать эмоциональное состояние пользователя по таким характеристикам речи, как ритм, высота тона и четкость произношения.Эмоциональные характеристики речи, такие как страх, гнев или счастье, имеют решающее значение для развития технологии аффективных вычислений. Эти характеристики могут быть использованы для распознавания эмоций путем вычисления и анализа аудиохарактеристик.
Распознавание речевых эмоций
<р> При распознавании эмоций выполнение соответствующих алгоритмов требует создания стабильной базы данных или знаний. Различные классификаторы, такие как линейный дискриминантный анализатор (LDC), машина опорных векторов (SVM) и т. д., широко используются для повышения точности распознавания эмоций. <р> Хотя зависимость современных систем от распознавания эмоций по-прежнему в полной мере демонстрирует важность данных, они по-прежнему сталкиваются со многими проблемами. Большинство данных об эмоциях получены от исполнителей и, таким образом, не могут в полной мере отражать многообразие естественных эмоций. Чтобы лучше применять эти технологии распознавания эмоций на практике, исследователи продолжают изучать методы построения естественных данных для повышения точности и применимости распознавания эмоций.Проблемы распознавания выражения лица
<р> Несмотря на то, что технология распознавания эмоций на лице постоянно совершенствуется, все еще существует множество проблем. Например, исследования показали, что многие обученные алгоритмы плохо распознают естественные выражения, а естественность и неестественность выражений лица вызывают некоторую путаницу между эмоциональными категориями. Более того, традиционная система кодирования мимических движений (FACS) ограничена статическим представлением и не может улавливать динамические эмоции.<р> Несмотря на то, что современные технологии алгоритмов совершенствуются, многие исследователи по-прежнему ищут более точные стратегии распознавания эмоций и реагирования, надеясь, что в ближайшем будущем ИИ сможет не только распознавать эмоции, но и по-настоящему понимать и реагировать на эмоциональные потребности человека. В будущем, по мере совершенствования технологий, взаимопонимание и взаимодействие между людьми и машинами станут более плавными и естественными. Приведет ли это к изменениям в эмоциональных отношениях между людьми и машинами?Настоящая проблема заключается в том, как точно определить основные эмоции в огромных объемах данных, которые сложнее различить в неформальных социальных ситуациях.
Trending Knowledge
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,
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