Σύνοψη άρθρου - Τεχνητή Νοημοσύνη στην αναγνώριση ανθρώπινων συναισθημάτων και συναισθημάτων σε πραγματικό χρόνο. Πιο συγκεκριμένα, ένα πλήρως αυτόματο σύστημα, το οποίο είναι σε θέση να ανιχνεύει τις συναισθηματικές αντιδράσεις ενός ατόμου, με βάση τη γλώσσα του σώματος, τον τόνο της φωνής, την έκφραση του προσώπου και GPT (Generative Pre-Trained Transformer).
Είναι προφανές ότι η ραγδαία ανάπτυξη των GPT κατάφερε να τρομάξει πολύ κόσμο και δημιούργησε φόβους σε πολλούς τομείς δραστηριότητας. Το κύριο πρόβλημα για πολλούς είναι ότι μια μέρα, η δουλειά τους θα μπορούσε να γίνει από κάποια ρομπότ εξοπλισμένα με τεχνητή νοημοσύνη. Ένας φόβος με πολύ πραγματική βάση, αν δούμε πόσο γρήγορα υλοποιείται Microsoft GPT-4 στο Bing, σε εφαρμογές Office Microsoft 365, AI Builder και σε άλλες εφαρμογές όπου χρειαζόταν δημιουργικότητα και ανθρώπινη εκτέλεση.
Το ασφαλές καταφύγιο πολλών βρίσκεται στην ιδέα ότι η τεχνητή νοημοσύνη δεν θα μπορέσει ποτέ να αντικαταστήσει τον άνθρωπο. Ακόμα κι αν ChatGPT είναι σε θέση να δώσει απαντήσεις σχεδόν σε οτιδήποτε, έχει ένα μεγάλο μείον, που διακρίνει αυτήν την τεχνολογία από τον άνθρωπο. Τεχνητή νοημοσύνη (AI) δεν έχει συναισθήματα και δεν μπορεί να καταλάβει τα συναισθήματα ενός άντρα. Τα συναισθήματα και οι συναισθηματικές αντιδράσεις είναι χαρακτηριστικά της ζωής. Οι άνθρωποι και τα ζώα έχουν αυτές τις ικανότητες.
Καμπίνα
Τεχνητή Νοημοσύνη στην αναγνώριση ανθρώπινων συναισθημάτων και συναισθημάτων σε πραγματικό χρόνο
Αν και οι ψυχολόγοι μπορούν να είναι ήσυχοι, επειδή η τεχνητή νοημοσύνη δεν θα μπορέσει να πάρει τη θέση τους (ακόμη), η τρέχουσα τεχνολογία έχει επιτρέψει την ανάπτυξη αλγορίθμων και συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να ανιχνεύσουν και να ερμηνεύσουν ανθρώπινα συναισθήματα και συναισθήματα, σε κάποιο βαθμό.
Για τον εντοπισμό και την ερμηνεία των ανθρώπινων συναισθημάτων, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούν συχνά τεχνικές του αναγνώριση φυσικής γλώσσαςΌπως ανάλυση τόνου φωνής και έκφραση προσώπου. Αυτές οι τεχνικές περιλαμβάνουν την ανάλυση μη λεκτικών σημάτων, όπως τον τονισμό, τον ρυθμό και την κλίση της φωνής, καθώς και τις εκφράσεις του προσώπου, όπως οι γραμμές του συνοφρυώματος, το χαμόγελο ή το βλέμμα.
Αν και τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης είναι σε θέση να ανιχνεύουν ανθρώπινα συναισθήματα και συναισθήματα, δεν είναι πάντα 100% ακριβή, επειδή υπάρχουν πολλές μεμονωμένες παραλλαγές όσον αφορά την έκφραση και την ερμηνεία των συναισθημάτων. Επίσης, η ερμηνεία του πλαισίου είναι ένα σημαντικό μέρος της κατανόησης των ανθρώπινων συναισθημάτων, και αυτό μπορεί να είναι δύσκολο για τα συστήματα να το επιτύχουν. τεχνητή νοημοσύνη.
Τομείς στους οποίους εφαρμόζεται η τεχνολογία AI για τον εντοπισμό συναισθημάτων και συναισθημάτων
Η τεχνολογία για την ανίχνευση ανθρώπινων συναισθημάτων και συναισθημάτων μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε διαφορετικούς τομείς, όπως η έρευνα αγοράς, η ψυχολογία, το μάρκετινγκ και η ανάπτυξη εξυπνότερων και πιο προσαρμόσιμων διεπαφών ανθρώπου-μηχανής.
Εφαρμογές όπως MotphCast, έχει αναπτύξει λύσεις με βάση Emotion AI (Affective Computing) και Facial Emotion Recognition (FER). Αυτές οι λύσεις βασίζονται στη Συναισθηματική Τεχνητή Νοημοσύνη, πολύ χρήσιμες σε τομείς όπως: μάρκετινγκ, εκπαίδευση ή ιατρική.
Το MorphCast μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε Marketing να αξιολογούν τις αντιδράσεις των χρηστών σε πραγματικό χρόνο, έτσι ώστε οι εταιρείες να μπορούν να προσαρμόζουν τις καμπάνιες μάρκετινγκ με βάση την άμεση ανατροφοδότηση των πελατών. Η εφαρμογή μπορεί να χρησιμοποιηθεί να αξιολογήσει το επίπεδο ενδιαφέροντος και δέσμευσης των μαθητών κατά τη διάρκεια διαδικτυακών μαθημάτων. Αυτή η αξιολόγηση μπορεί να βοηθήσει στη βελτίωση του τρόπου με τον οποίο παραδίδονται τα μαθήματα και να αυξήσει την αποτελεσματικότητα της μαθησιακής διαδικασίας.
Το MorphCast μπορεί επίσης να χρησιμοποιηθεί για την παρακολούθηση της κατάστασης των ασθενών και την αξιολόγηση του επιπέδου του πόνου ή της ενόχλησης κατά τη διάρκεια ιατρικών θεραπειών.
Λύσεις που χρησιμοποιούν Τεχνητή νοημοσύνη στην αναγνώριση των συναισθημάτων, έχουν αναπτυχθεί εδώ και πολλά χρόνια, από αρκετές εταιρείες από όλο τον κόσμο, αλλά δεν κατάφεραν και δεν θα καταφέρουν σύντομα να αντικαταστήσουν ψυχολόγους ή ερευνητές νευροεπιστημών.
