私たちは幸せですか？
私たちは本当に幸せなのでしょうか？
これはおそらく、人類が直面する最も恐ろしい質問の 1 つです。哲学的な深いレベルでは、私たちの誰も、自分の幸福、自分が何を求め、何を望んでいるかについての真実を知りません。おそらく、これが、私たちが自分自身を理解するのに役立つ AI モデルに頼っている理由です。
顔認識がスマートフォンや生体認証機能を持つその他のデバイスに導入されたとき、世界は驚きました。スマートフォンが特定の顔を検出し、ギャラリー内の友人を識別したとき、私たちはさらに興味をそそられました。しかし今日では、十分に訓練された AI モデルは、実際に私たちの感情、少なくとも私たちが顔に表面的に表す感情を検出する能力を持っています。
AI モデルによって検出された感情の精度は約 96% であるという報告があり、この数字は興味深いようです。モデルは、人間の顔から最大 7 つの異なる感情を検出できます。
たとえば、私たちがオンライン面接に出席するために着席すると、面接プロセス全体を通して、面接官の雇用主は私たちがどれほど興奮し、緊張し、自信を持ち、さらには懐疑的であるかを知ることができます。
では、これはどのように起こるのでしょうか? AI における感情検出とは何を意味するのでしょうか? この記事では、この点について探ってみましょう。
感情認識におけるAI
よく言われるように、沈黙は言葉よりも多くのことを伝えます。AI は、私たちや私たちの写真や映像を見るだけで、私たちの生来の感情や気持ちの多くを検知できます。テクノロジー コミュニティが機械と人間の相互作用のギャップを埋めるために粘り強く取り組んでいる中、コンピューター ビジョンの下にあるアフェクティブ コンピューティングと呼ばれる特定のニッチ分野が、目覚ましい進歩を遂げています。
この AI の分野では、次のような人間の表現を通じて、関係者が人間の非言語コミュニケーションを分析して識別できるようになりました。
- 表情と感情
- ボディーランゲージ
- ボイストン
- そしてジェスチャー
特殊なディープ ニューラル ネットワークを導入することで、AI モデルは最大 7 種類の感情を検出できます。
感情認識における AI – 主な使用例
機械が人間の根底にある感情を理解する能力は、人間の生活とライフスタイルを向上させる画期的な進歩への道を切り開く可能性があります。このテクノロジーの最も有益な使用例をいくつか見てみましょう。
感情的な幸福を理解する
世界中で最も悩ましい問題の一つは精神衛生です。統計によると、インドでは約 45万人が不安に悩まされているまた、 大人の10.6％ インドでは精神障害を患っている。
ストレス、ライフスタイルの選択、仕事、孤独などから生じるメンタルヘルスは、身体的な合併症も引き起こす懸念が高まっています。セラピストやカウンセラーが個人の心のより深い状態を理解するのを支援できる AI モデルは、パーソナライズされた治療計画を促進し、最終的にはより良い治癒を提供することができます。このようなモデルは、次の点で非常に役立ちます。
- メンタルヘルス評価の実施
- 痛みの管理とPTSDの治療
- 自閉症スペクトラム障害などの診断
EdTechにおける学習者のエンゲージメント
- 教育者が教授法を見直すのに役立つ学生の関与と参加
- パーソナライズされた学習体験の構築
- いじめやその他の精神的苦痛の事例の検出
ゲームとエンターテイメント
セキュリティと監視
AI モデルは、人間の表情から疑わしい感情や異常を正確に検出できるため、セキュリティ専門家は容疑者を追跡してトリアージし、より適切に監視することができます。
AI感情認識はどのように機能するのか
人間の感情を検出するための AI モデルをトレーニングするプロセスは複雑ですが、体系的です。アプローチは個々のプロジェクトによって異なりますが、参考として作成できる一般的なフレームワークがあります。一般的な手順は次のとおりです。
- それは、大量の人間の表情や顔が集められたデータの収集から始まります。 シャイプ 確保 人間のデータの倫理的な調達.
- データセットが収集されると、境界ボックス方式を使用して注釈が付けられ、機械が理解できるように人間の顔を分離します。
- 顔が検出されると、画像データセットは一連の前処理を経て、機械学習に供給される写真が最適化されます。この段階では、ノイズ低減、赤目除去、明るさとコントラストの補正などの画像補正技術が使用されます。
- 画像が機械処理の準備が整うと、畳み込みニューラル ネットワーク モデルに基づく感情分類器に入力されます。
- モデルは画像を処理し、表情に基づいて分類します。
- モデルはパフォーマンスの最適化のために何度もトレーニングされます。
AI感情認識における課題を認識する
人間は、隣にいる人が何を経験しているか理解するのに苦労することがよくあります。機械にとって、このプロセスはより困難で複雑です。この分野の主な課題には、次のようなものがあります。
- 人間の感情は多岐にわたるため、機械が適切な表現を拾い上げるのは困難です。人間の感情は微妙なニュアンスを持つこともあります。たとえば、内向的な人が笑う方法は、外向的な人が笑う方法とはまったく異なります。どちらも心から幸せであるにもかかわらず、機械は違いを拾い上げるのに苦労することがよくあります。
- 人間の顔やその多様な感情を検出する際には、常に文化的な違いや偏見が存在します。表情やその方法は地域によって異なる場合があり、モデルではそのようなニュアンスを理解することが困難です。
行く手
汎用人工知能に向けて急速に進歩するにつれ、機械と人間のコミュニケーションを強化する必要があります。コンピューター ビジョン、特に感情認識は、この道のりの重要な部分です。
課題はありますが、突破口は確実に見つかります。人間の感情を検出するモデルを開発していて、モデルをトレーニングするための膨大な量のデータセットを探している場合は、ぜひ当社にご連絡ください。
当社の人間参加型の品質保証プロセス、倫理的な調達方法論、そして完璧な注釈技術により、AI ビジョンをより早く実現できます。 今日私達と連絡を取ってください。
