Language
Country/Area
No result found
Bạn có biết điện toán cảm xúc có thể mang lại cho máy móc sự "đồng cảm" như thế nào không?
Điện toán cảm xúc là môn học nghiên cứu và phát triển các hệ thống và thiết bị có thể nhận biết, giải thích, xử lý và mô phỏng cảm xúc của con người. Đây là một lĩnh vực liên ngành bao gồm khoa học máy tính, tâm lý học và khoa học nhận thức. Những cuộc thảo luận ban đầu về cảm xúc có thể bắt nguồn từ tư duy triết học của con người về cảm xúc, nhưng nhánh khoa học máy tính hiện đại đã bắt đầu với bài báo "Tính toán tình cảm" của Rosalind Pickard năm 1995 và cuốn sách cùng tên của bà xuất bản năm 1997. Động lực chính trong lĩnh vực này là cung cấp cho máy móc trí tuệ cảm xúc, bao gồm cả sự đồng cảm mô phỏng, để máy móc có thể hiểu trạng thái cảm xúc của con người và điều chỉnh hành vi của chúng dựa trên những cảm xúc này, để chúng có thể đưa ra những phản ứng cảm xúc phù hợp.
Mục tiêu của điện toán cảm xúc là cải thiện sự tương tác giữa con người và máy móc và làm cho nó trở nên nhân văn hơn.
Phát hiện và xác định thông tin cảm xúc
Việc phát hiện thông tin cảm xúc thường bắt đầu bằng các cảm biến thụ động nắm bắt trạng thái hoặc hành vi vật lý của người dùng mà không cần diễn giải dữ liệu đầu vào. Dữ liệu này tương tự như những tín hiệu mà con người sử dụng để cảm nhận cảm xúc của người khác. Ví dụ: máy quay video ghi lại nét mặt, tư thế cơ thể và cử chỉ, trong khi micrô ghi lại lời nói. Các cảm biến khác phát hiện tín hiệu cảm xúc bằng cách đo trực tiếp dữ liệu sinh lý, chẳng hạn như nhiệt độ da và phản ứng điện da.
Cảm xúc trong cỗ máy
Một lĩnh vực quan trọng khác nằm ở việc thiết kế các thiết bị điện toán có thể hiển thị những cảm xúc nội tại hoặc có thể mô phỏng cảm xúc một cách thuyết phục. Các công nghệ ngày nay có khả năng mô phỏng cảm xúc, đặc biệt là trong các tác nhân đàm thoại, giúp nâng cao và tạo điều kiện thuận lợi cho sự tương tác giữa người và máy. Trong Cỗ máy cảm xúc, nhà tiên phong về khoa học máy tính Marvin Minsky đã kết nối cảm xúc với những câu hỏi rộng hơn về trí thông minh của máy, lưu ý rằng cảm xúc "không đặc biệt xa lạ với quá trình mà chúng ta gọi là 'suy nghĩ'". Con người kỹ thuật số) là một nỗ lực mang đến cho các chương trình này một cảm xúc chiều, bao gồm phản ứng với những kích thích cảm xúc nhất định, nét mặt và cử chỉ tương ứng.
Cảm xúc trong máy móc thường liên quan đến cảm xúc của hệ thống máy tính, tất cả những điều này đã làm nảy sinh thuật ngữ "AI cảm xúc" và "AI cảm xúc".
Công nghệ nhận diện cảm xúc
Trong tâm lý học, khoa học nhận thức và khoa học thần kinh, có hai cách chính để mô tả cách con người nhận thức và phân loại cảm xúc: cách tiếp cận liên tục và cách tiếp cận phân loại. Trong quá trình nhận dạng cảm xúc, việc sử dụng các công nghệ mô hình phân loại và hồi quy học máy khác nhau cũng rất quan trọng.
Giọng nói đầy cảm xúc
Những thay đổi trong hệ thống thần kinh tự trị có thể gián tiếp thay đổi lời nói của một người và công nghệ cảm xúc có thể sử dụng thông tin này để xác định cảm xúc. Ví dụ, lời nói trong trạng thái sợ hãi, tức giận hoặc vui vẻ có xu hướng nhanh, to và rõ ràng với âm vực cao hơn và rộng hơn, trong khi sự mệt mỏi, buồn chán hoặc buồn bã thường dẫn đến lời nói chậm, giọng trầm và ngọng nghịu. . Công nghệ xử lý giọng nói cảm xúc có thể xác định trạng thái cảm xúc của người dùng thông qua phân tích tính toán các đặc điểm của giọng nói.
Thuật toán
Quá trình phát hiện cảm xúc giọng nói/văn bản đòi hỏi phải tạo ra cơ sở dữ liệu và kiến thức đáng tin cậy cũng như lựa chọn bộ phân loại hiệu quả để đạt được nhận dạng cảm xúc nhanh và chính xác. Với sự phát triển của công nghệ, các thuật toán khác nhau lần lượt được đề xuất. Việc sử dụng các bộ phân loại thích hợp có thể cải thiện đáng kể hiệu suất tổng thể của hệ thống.
Việc chọn một bộ phân loại thích hợp có thể cải thiện đáng kể độ chính xác và hiệu quả của việc nhận dạng cảm xúc.
Nhận dạng cảm xúc khuôn mặt
Việc phát hiện và xử lý biểu cảm khuôn mặt thường được thực hiện thông qua các phương pháp như luồng quang, mô hình Markov ẩn và mạng lưới thần kinh. Ngoài biểu cảm khuôn mặt, nhận dạng đa phương thức có thể được thực hiện bằng cách kết hợp giai điệu giọng nói, cử chỉ và thông tin khác để đánh giá chính xác hơn trạng thái cảm xúc của đối tượng. Xây dựng cơ sở dữ liệu cảm xúc là một nhiệm vụ đòi hỏi thời gian và công sức và hầu hết cơ sở dữ liệu cảm xúc công khai chỉ bao gồm các biểu hiện cử chỉ, điều này khiến việc nhận dạng cảm xúc khuôn mặt trở nên khó khăn.
Cử chỉ cơ thể
Cử chỉ có thể được sử dụng một cách hiệu quả như một cách để xác định trạng thái cảm xúc cụ thể của người dùng, đặc biệt khi kết hợp với nhận dạng giọng nói và nét mặt. Các phương pháp nhận dạng cử chỉ chủ yếu được chia thành hai cách tiếp cận dựa trên mô hình 3D và hình thức bên ngoài. Máy tính có thể hiểu được những hành động này và đưa ra phản hồi phù hợp để phát huy hiệu quả tương tác giữa người và máy tính.
Theo dõi sinh lý
Điều này có thể phát hiện trạng thái cảm xúc của người dùng bằng cách theo dõi và phân tích các tín hiệu sinh lý của họ. Các tín hiệu sinh lý bao gồm thay đổi nhịp tim, phản ứng dẫn truyền của da, sự co cơ nhỏ trên mặt, thay đổi lưu lượng máu, v.v. Lĩnh vực này gần đây đã nhận được nhiều sự chú ý hơn và chúng tôi hiện đang thấy một số sản phẩm thực tế đã áp dụng các công nghệ này.
Khi công nghệ phát triển, điện toán cảm xúc đóng vai trò ngày càng quan trọng trong cuộc sống hàng ngày. Liệu máy móc trong tương lai có khả năng đồng cảm thực sự?
