Language
Country/Area
No result found
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 систем и устройств, которые могут распознавать, интерпретировать, обрабатывать и моделировать человеческие эмоции. Истоки аффективных вычислений можно проследить до ранних философских дискуссий об эмоциях, а современные разработки начались со статьи Розалинд Пикард 1995 года и одноименной книги 1997 года. Это процесс, целью которого является наделить машины эмоциональным интеллектом, одним из которых является имитация эмпатии, чтобы машины могли понимать эмоциональные состояния человека и реагировать соответствующим образом.
Суть аффективных вычислений — помочь машинам лучше понимать человеческие эмоции и адаптироваться к взаимодействиям, основанным на данных.
Технология распознавания эмоций
Процесс распознавания эмоций обычно начинается со сбора данных с пассивных датчиков, которые фиксируют физиологическое состояние или поведение пользователя без интерпретации входных данных. Эти данные аналогичны сигналам, которые люди используют, понимая эмоции других. Например, видеокамеры могут фиксировать выражения лица, позы тела и жесты, а микрофоны — речь. Мало того, другие датчики могут обнаруживать эмоциональные сигналы, напрямую измеряя физиологические данные, такие как температура кожи и электрокожная реакция.
На основе методов анализа данных эти эмоциональные особенности в конечном итоге маркируются, например выражение лица помечается как «растерянное» или «счастливое».
Эмоции в машине
Еще одна область аффективных вычислений — разработка вычислительных устройств, которые могут проявлять эмоции или успешно имитировать эмоции. Современные технологические возможности делают моделирование эмоций с помощью диалоговых агентов практическим применением. Марвин Мински однажды отметил, что эмоции связаны с общей проблемой машинного интеллекта, и упомянул в «Машине эмоций», что эмоции и «мышление» интегрированы друг с другом.
Инновационный дизайн цифровых людей пытается придать этим смоделированным человеческим программам эмоциональное измерение, позволяя им соответствующим образом реагировать в эмоционально стимулирующих ситуациях.
Эмоциональный анализ речи
В развитии аффективных вычислений особенно важен эмоциональный анализ речи. Технология распознавания эмоций может определять эмоциональное состояние пользователя посредством компьютерного анализа особенностей речи. Исследования показывают, что быстрая, громкая и четкая речь часто связана с такими эмоциями, как страх, гнев или радость, тогда как медленная, глубокая и невнятная речь чаще связана с выгоранием, скукой или грустью. Кроме того, точность расчета особенностей речи может достигать примерно 70–80%, превышая среднюю точность человека (около 60%).
Проблемы анализа настроений
Хотя были разработаны различные технологии распознавания эмоций, они по-прежнему сталкиваются со многими проблемами. Например, эмоции, показанные актерами, часто отличаются от эмоций, показанных в реальной жизни. Кроме того, было обнаружено, что эмоциональная точность снижается при изменении положения лица. Поскольку эмоции — это динамический процесс, провести точный статический анализ сложно. Это требует от нас учитывать не только различные входные данные, но и сложность ситуации в технологии аффективных вычислений.
Для повышения точности распознавания искусственный интеллект должен поддерживаться мультимодальной информацией.
Перспективы на будущее
С развитием технологий потенциал применения аффективных вычислений огромен. Мы не только сможем оснастить машины более глубоким пониманием эмоций, но также сможем сделать взаимодействие человека и машины более естественным. Однако с развитием аффективных вычислений нам также необходимо задуматься: могут ли машины действительно понимать человеческие эмоции? Изменит ли такая технология наше понимание эмоций?
