Mutlu muyuz?
Gerçekten mutlu muyuz?
Bu muhtemelen biz insanların karşılaştığı en korkutucu sorulardan biridir. Derin felsefi bir düzeyde, hiçbirimiz mutluluğumuz, ne aradığımız ve ne istediğimiz hakkındaki gerçeği bilmiyoruz. Belki de bu yüzden kendimizi anlamamıza yardımcı olması için bir yapay zeka modeline başvuruyoruz.
Akıllı telefonlara ve biyometrik erişime sahip diğer cihazlara yüz tanıma özelliği tanıtıldığında, dünya hayrete düşmüştü. Akıllı telefonlarımız belirli yüzleri algıladığında ve galerimizdeki arkadaşlarımızı belirlediğinde, daha da meraklanmıştık. Ancak bugün, iyi eğitilmiş yapay zeka modelleri duygularımızı gerçekten algılama yeteneğine sahip - en azından yüzlerimizde yüzeysel olarak ifade ettiğimiz şeyleri.
Rakamlar büyüleyici görünüyor çünkü raporlar AI modelleri tarafından algılanan duyguların yaklaşık %96'sının doğru olduğunu ortaya koyuyor. Modeller yüzümüzde 7'ye kadar farklı duyguyu algılayabilir.
Örneğin, çevrimiçi bir mülakata katılmak üzere oturduğumuzda, karşı taraftaki işveren, mülakat süreci boyunca ne kadar heyecanlı, gergin, kendine güvenen, hatta şüpheci olduğumuzu görebilir.
Peki, tüm bunlar nasıl oluyor? Yapay zekada duygu tespiti ne anlama geliyor? Bunu bu makalede inceleyelim.
Duygu Tanımasında Yapay Zeka
Dedikleri gibi, sessizlik kelimelerin yapabileceğinden çok daha fazlasını iletir. Yapay zeka, sadece bize veya fotoğraflarımıza veya görüntülerimize bakarak doğuştan gelen duygularımızın ve hislerimizin çoğunu tespit edebilir. Teknoloji topluluğu makine ve insan etkileşimi arasındaki boşluğu kapatmak için ısrarla çalışırken, bilgisayar görüşü altında Duygusal Bilişim adı verilen belirli bir niş kayda değer ilerleme kaydediyor.
Yapay zekanın bu dalı artık paydaşların, insanların sergilediği bazı ifadeler aracılığıyla sözel olmayan iletişimlerini analiz etmelerine ve tanımlamalarına olanak sağlıyor, örneğin:
- Yüz ifadeleri ve duygular
- Beden dili
- Ses tonları
- Ve jestler
Uzmanlaşmış derin sinir ağları kullanılarak yapay zeka modelleri, aşağıdakiler de dahil olmak üzere 7 farklı duyguyu tespit edebilir:
Duygu Tanımasında Yapay Zeka – En İyi Kullanım Örnekleri
Makinelerin altta yatan duygularımızı anlama yeteneği, insan hayatını ve yaşam tarzını iyileştirebilecek atılımların önünü açabilir. Bu teknolojinin en faydalı kullanım örneklerinden bazılarını inceleyelim.
Duygusal Refahı Anlayın
Dünya çapında en çok rahatsız eden endişelerden biri ruh sağlığıdır. İstatistikler Hindistan'da yaklaşık 45 milyon insan kaygı bozukluğundan muzdarip. Ayrıca, Yetişkinlerin% 10.6'i Hindistan'da ruhsal bozukluktan muzdarip.
Stres, yaşam tarzı seçimleri, iş, yalnızlık ve daha fazlasından kaynaklanan zihinsel sağlık, fiziksel komplikasyonlara da yol açan artan bir endişedir. Terapistlerin ve danışmanların bir bireyin daha derin zihin durumunu anlamalarına yardımcı olabilecek bir yapay zeka modeli, kişiselleştirilmiş tedavi planları geliştirebilir ve nihayetinde daha iyi bir iyileşme sağlayabilir. Böyle bir model şu konularda inanılmaz derecede faydalıdır:
- Ruh sağlığı değerlendirmeleri yapmak
- Ağrı yönetimi ve PTSD endişelerinin tedavisi
- Otizm Spektrum Bozukluklarının Tanılanması ve daha fazlası
EdTech'te Öğrenci Katılımı
- Öğretmenlerin öğretim metodolojilerini yeniden gözden geçirmelerine yardımcı olmak için öğrenci katılımı ve katılımı
- Kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri formüle etmek
- Zorbalık ve diğer duygusal sıkıntı biçimlerinin ve daha fazlasının vakalarını tespit etmek
Oyun ve Eğlence
Güvenlik gözetimi
Yapay zeka modelleri, insan ifadelerindeki şüpheli duyguları ve anormallikleri doğru bir şekilde tespit edebilir ve böylece güvenlik uzmanlarının şüphelileri takip edip sınıflandırmasını ve daha iyi izlemesini sağlayabilir.
Yapay Zeka Duygu Tanıma Nasıl Çalışır?
Yapay zeka modellerini insan duygularını algılamak üzere eğitme süreci karmaşık ama sistematiktir. Yaklaşım bireysel projelere bağlı olsa da, referans olarak taslak haline getirilebilecek genel bir çerçeve vardır. Aşağıda genel sıra verilmiştir:
- Veri toplamayla başlar, burada insan ifadeleri ve yüzlerinin büyük hacimleri derlenir. Markalar gibi Saip sağlamak insan verilerinin etik kaynaklanması.
- Veri kümeleri toplandıktan sonra, makinelerin anlayabileceği şekilde insan yüzlerini izole etmek için sınırlayıcı kutu yöntemleri kullanılarak açıklamalar ekleniyor.
- Algılanan yüzlerle görüntü veri kümeleri, makine öğrenimi için beslenecek fotoğrafı optimize eden bir dizi ön işlemeden geçer. Bu aşama, gürültü azaltma, kırmızı göz giderme, parlaklık ve kontrast düzeltmeleri ve daha fazlası gibi görüntü düzeltme tekniklerini içerir.
- Görüntüler makineye girmeye hazır hale geldiğinde, Karmaşık Sinir Ağları modellerine dayanan duygusal sınıflandırıcılara aktarılır.
- Modeller görüntüleri işler ve ifadelerine göre sınıflandırır.
- Performans optimizasyonu için modeller tekrar tekrar eğitilir.
Yapay Zeka Duygu Tanımasındaki Zorlukların Kabul Edilmesi
İnsanlar olarak, yanımızdaki kişinin neler yaşadığını anlamakta sıklıkla zorluk çekeriz. Bir makine için bu süreç daha zor ve daha karmaşıktır. Bu alandaki baskın zorluklardan bazıları şunlardır:
- İnsan duygularının çeşitliliği makinelerin doğru ifadeyi yakalamasını zorlaştırır. Bazen insan duyguları nüanslıdır. Örneğin, bir içe dönük kişinin gülümseme şekli bir dışa dönük kişinin gülümseme şeklinden tamamen farklıdır. Makineler genellikle farkları yakalamakta zorlanırlar, ancak ikisi de gerçekten mutlu olabilir.
- İnsan yüzlerini ve onların sayısız duygularını tespit etmede her zaman kültürel farklılıklar ve önyargılar vardır. İfadeler ve bunların yolları farklı bölgelerde farklı olabilir ve modeller bu tür nüansları anlamakta zorluk çeker.
Way Forward
Yapay Genel Zeka'ya doğru hızla ilerlerken, makineler ve insanlar arasındaki iletişimi güçlendirmeliyiz. Bilgisayar görüşü, özellikle duygu tanıma, bu yolculuğun önemli bir parçasıdır.
Zorluklar olsa da, atılımlar garantilidir. İnsan duygularını tespit etmek için bir model geliştiriyorsanız ve modellerinizi eğitmek için büyük hacimli veri kümeleri arıyorsanız, bizimle iletişime geçmenizi öneririz.
İnsan odaklı kalite güvence süreçlerimiz, etik kaynak metodolojilerimiz ve kusursuz açıklama tekniklerimiz, yapay zeka vizyonlarınızın daha hızlı gerçekleştirilmesini sağlayacaktır. Bugün bizimle iletişime geçin.
