هل نحن سعداء؟
هل نحن سعداء حقا؟
ربما يكون هذا أحد أكثر الأسئلة رعبًا التي واجهتنا نحن البشر على الإطلاق. فعلى المستوى الفلسفي العميق، لا أحد منا يعرف الحقيقة حول سعادتنا، وما نسعى إليه، وما نريده. وربما لهذا السبب نلجأ إلى نموذج الذكاء الاصطناعي لمساعدتنا على فهم أنفسنا.
عندما تم إدخال تقنية التعرف على الوجه في الهواتف الذكية والأجهزة الأخرى التي تتمتع بإمكانية الوصول البيومتري، كان العالم في حالة من الرهبة. وعندما اكتشفت هواتفنا الذكية وجوهًا معينة وحددت أصدقائنا في معرض الصور الخاص بنا، زاد فضولنا. ولكن اليوم، تتمتع نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة جيدًا بالقدرة على اكتشاف مشاعرنا بالفعل - على الأقل ما نعبر عنه ظاهريًا على وجوهنا.
تبدو الأرقام مثيرة للاهتمام حيث تكشف التقارير عن دقة تصل إلى حوالي 96% من المشاعر التي تكتشفها نماذج الذكاء الاصطناعي. يمكن للنماذج اكتشاف ما يصل إلى 7 مشاعر مختلفة في وجوهنا.
على سبيل المثال، عندما نجلس لحضور مقابلة عبر الإنترنت، يمكن لصاحب العمل على الجانب الآخر أن يكتشف مدى حماسنا وتوترنا وثقتنا وحتى تشككنا طوال عملية المقابلة.
إذن، كيف يحدث كل هذا؟ ماذا يعني اكتشاف المشاعر في الذكاء الاصطناعي؟ دعونا نستكشف هذا في هذه المقالة.
الذكاء الاصطناعي في التعرف على المشاعر
كما يقولون، فإن الصمت ينقل أكثر بكثير مما تستطيع الكلمات أن تنقله. تستطيع الذكاء الاصطناعي اكتشاف الكثير من مشاعرنا وأحاسيسنا الفطرية بمجرد النظر إلينا أو إلى صورنا أو لقطاتنا. وبينما يعمل مجتمع التكنولوجيا بلا كلل على سد الفجوة بين التفاعل بين الآلة والإنسان، فإن مجالًا محددًا يسمى الحوسبة العاطفية تحت الرؤية الحاسوبية يحقق تقدمًا ملحوظًا.
يتيح هذا الفرع من الذكاء الاصطناعي الآن لأصحاب المصلحة تحليل وتحديد الاتصال غير اللفظي للبشر من خلال بعض التعبيرات التي يظهرونها مثل:
- تعابير الوجه والعواطف
- لغة الجسد
- طن الصوت
- والإيماءات
من خلال نشر شبكات عصبية عميقة متخصصة، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي اكتشاف ما يصل إلى 7 مشاعر مختلفة بما في ذلك:
الذكاء الاصطناعي في التعرف على المشاعر – أفضل حالات الاستخدام
إن قدرة الآلات على فهم مشاعرنا الكامنة قد تمهد الطريق أمام تحقيق اختراقات من شأنها الارتقاء بحياة الإنسان وأسلوب حياته. دعونا نلقي نظرة على بعض حالات الاستخدام الأكثر إفادة لهذه التكنولوجيا.
فهم الرفاهية العاطفية
تعد الصحة العقلية واحدة من أكثر المخاوف إزعاجًا على مستوى العالم. تكشف الإحصائيات أنه في الهند، يبلغ عدد الأشخاص الذين يعانون من مشاكل عقلية حوالي 100000 شخص. 45 مليون شخص يعانون من القلق. علاوة على ذلك، 10.6٪ من البالغين في الهند يعانون من اضطراب عقلي.
إن الصحة العقلية مصدر قلق متزايد نتيجة للتوتر واختيارات نمط الحياة والعمل والشعور بالوحدة وغير ذلك، مما يؤدي إلى مضاعفات جسدية أيضًا. إن نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يمكن أن يساعد المعالجين والمستشارين في فهم الحالة الذهنية العميقة للفرد يمكن أن يعزز خطط العلاج الشخصية ويقدم في النهاية شفاءً أفضل. مثل هذا النموذج مفيد بشكل لا يصدق في:
- إجراء تقييمات الصحة العقلية
- إدارة الألم وعلاج مخاوف اضطراب ما بعد الصدمة
- تشخيص اضطرابات طيف التوحد وأكثر من ذلك
مشاركة المتعلمين في التكنولوجيا التعليمية
- مشاركة الطلاب وانخراطهم لمساعدة المعلمين على إعادة النظر في منهجيات التدريس
- صياغة تجارب تعليمية مخصصة
- الكشف عن حالات التنمر وغيرها من أشكال الضيق العاطفي وأكثر من ذلك
الألعاب والترفيه
المراقبة الأمنية
يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي اكتشاف المشاعر المشبوهة والتشوهات في التعبيرات البشرية بدقة، مما يتيح لمحترفي الأمن تتبع المشتبه بهم وتصنيفهم ومراقبتهم بشكل أفضل.
كيف تعمل تقنية التعرف على المشاعر بالذكاء الاصطناعي
إن عملية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على اكتشاف المشاعر البشرية معقدة ولكنها منهجية. وفي حين يعتمد النهج على المشاريع الفردية، فهناك إطار عام يمكن صياغته كمرجع. وفيما يلي التسلسل العام:
- يبدأ الأمر بجمع البيانات، حيث يتم تجميع كميات كبيرة من تعبيرات الوجه البشرية. العلامات التجارية مثل شيب ضمان المصادر الأخلاقية للبيانات البشرية.
- بمجرد جمع مجموعات البيانات، يتم التعليق عليها باستخدام طرق المربع المحدد لعزل الوجوه البشرية حتى تتمكن الآلات من فهمها.
- مع اكتشاف الوجوه، تمر مجموعات البيانات الخاصة بالصور بسلسلة من المعالجة المسبقة، والتي تعمل على تحسين الصورة التي سيتم تغذيتها للتعلم الآلي. تتضمن هذه المرحلة تقنيات تصحيح الصور مثل تقليل الضوضاء وإزالة العين الحمراء وتصحيح السطوع والتباين والمزيد.
- بمجرد أن تصبح الصور جاهزة للمعالجة الآلية، يتم إدخالها في مصنفات عاطفية تعتمد على نماذج الشبكات العصبية المعقدة.
- تعمل النماذج على معالجة الصور وتصنيفها بناءً على تعبيراتها.
- يتم تدريب النماذج مرارًا وتكرارًا لتحسين الأداء.
الاعتراف بالتحديات في التعرف على المشاعر باستخدام الذكاء الاصطناعي
باعتبارنا بشرًا، غالبًا ما نواجه صعوبة في فهم ما يمر به الشخص المجاور لنا. وبالنسبة للآلة، تكون هذه العملية أكثر صعوبة وتعقيدًا. وتشمل بعض التحديات السائدة في هذا المجال ما يلي:
- إن مجموعة المشاعر البشرية تجعل من الصعب على الآلات التقاط التعبير الصحيح. في بعض الأحيان، تكون المشاعر البشرية متباينة. على سبيل المثال، تختلف الطريقة التي يبتسم بها الشخص الانطوائي تمامًا عن الطريقة التي يبتسم بها الشخص المنفتح. غالبًا ما تكافح الآلات لالتقاط الاختلافات على الرغم من أن كليهما قد يكون سعيدًا حقًا.
- توجد دائمًا اختلافات ثقافية وتحيزات في اكتشاف الوجوه البشرية ومشاعرها المتنوعة. وقد تختلف التعبيرات وطرق التعبير في مناطق مختلفة، وتجد النماذج صعوبة في فهم مثل هذه الفروق الدقيقة.
الطريق إلى الأمام
مع تقدمنا السريع نحو الذكاء الاصطناعي العام، يتعين علينا تعزيز التواصل بين الآلات والبشر. وتعتبر الرؤية الحاسوبية، وتحديدًا التعرف على المشاعر، جزءًا أساسيًا من هذه الرحلة.
على الرغم من التحديات، فإن تحقيق الاختراقات أمر مضمون. إذا كنت تقوم بتطوير نموذج لاكتشاف المشاعر البشرية وتبحث عن كميات هائلة من مجموعات البيانات لتدريب نماذجك، فنوصيك بالتواصل معنا.
ستضمن عمليات ضمان الجودة التي نطبقها والتي تشمل مشاركة بشرية، ومنهجيات التوريد الأخلاقية، وتقنيات التعليق المحكمة تحقيق رؤى الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بشكل أسرع. الحصول على اتصال معنا اليوم.
