الذكاء الاصطناعي يتحرك بشكل أعمق في العواطف البشرية

قام الباحثون في جامعة كولورادو وجامعة ديوك بتطوير شبكة عصبونية لتحديد الصور بدقة إلى 11 فئة مختلفة من العواطف البشرية. وincluded فريق البحث في الجامعات فيليب أ. كراجيل وماريان سي. ريدان وكيفن إس. لابار وتور دي. واغنر.

يشرح فيليب كراجيل الشبكات العصبونية على أنها نماذج حاسوبية قادرة على تعيين الإشارات المدخلة إلى مخرجات ذات interesse من خلال تعلم سلسلة من المرشحات. عند تدريب الشبكة على الكشف عن صورة أو شيء معين، تتعلم الميزات المختلفة التي تميزه مثل الشكل واللون والحجم.

تمت تسمية الشبكة العصبونية التجميعية الجديدة باسم EmoNet، وتم تدريبها على الصور المرئية. استخدم فريق البحث قاعدة بيانات تحتوي على 2185 فيديو و 27 فئة عاطفية مختلفة. من مجموعة الفيديوهات، استخرجوا 137482 إطارًا تم تقسيمها إلى عينات تدريبية واختبارية. لم تكن مجرد عواطف أساسية، بل شملت أيضًا العديد من العواطف المعقدة. شملت فئات العواطف المختلفة القلق والدهشة والملل والارتباك والرغبة والاشمئزاز والألم التعاطفي والاستمتاع والخوف والرعب والاهتمام والفرح والرومانسية والحزن والرغبة الجنسية والدهشة.

كان النموذج قادرًا على الكشف عن بعض العواطف مثل الرغبة والرغبة الجنسية بفاصل ثقة مرتفع، لكنه واجه صعوبة في عواطف أخرى مثل الارتباك والدهشة. لتصنيف الصور المختلفة والعواطف، استخدمت الشبكة العصبونية أشياء مثل اللون والطيف المكاني وتواجد الأشياء والأوجه في الصور.

من أجل بناء البحث والشبكة العصبونية، قام الفريق بدراسة 18 شخصًا khác ونشاطهم الدماغي بعد عرضهم 112 صورة مختلفة. بعد عرض الصور على البشر الحقيقيين، عرض الباحثون الصور نفسها على شبكة EmoNet لمقارنة النتائج بين الاثنين.

نحن نستخدم بالفعل بعض التطبيقات والبرامج كل يوم لقراءة وجوهنا وتعبيراتنا لأشياء مثل التعرف على الوجه و操作 الصور من خلال الذكاء الاصطناعي والوصول إلى هواتفنا الذكية. هذا التطور الجديد يأخذ ذلك إلى أبعد من ذلك بكثير مع إمكانية قراءة ميزات الوجه الجسدية، ولكن الآن قراءة عواطف وأحاسيس الشخص من خلال وجهه. إنه تطور مثير ومقلق أيضًا حيث ستظهر مخاوف تتعلق بالخصوصية. نحن قلقون بالفعل بشأن التعرف على الوجه وما يمكن أن يحدث مع تلك البيانات.

بصرف النظر عن الإمكانات الخطرة المتعلقة بمخاوف الخصوصية، يمكن أن يساعد هذا التطور التكنولوجي في العديد من المجالات. أولًا، يعتمد العديد من الباحثين على المشاركين في تقرير عواطفهم الخاصة. الآن، يمكن للباحثين استخدام صورة وجه المشارك لتعلم عواطفه. هذا سوف يقلل من الأخطاء في البحث والبيانات.

“عندما يتعلق الأمر بقياس العواطف، نحن في الغالب لا تزال مقيدة فقط بسؤال الناس كيف يشعرون”، قال تور واغنر، أحد الباحثين في الفريق. “يمكن عملنا أن يساعدنا على الانتقال نحو قياسات مباشرة للعمليات المتعلقة بالعواطف في الدماغ.”

يمكن أن يساعد هذا البحث الجديد أيضًا على الانتقال من تسميات الصحة النفسية مثل “القلق” إلى عمليات الدماغ.

“الابتعاد عن التسميات الخاضعة للذات مثل ‘القلق’ و’الاكتئاب’ نحو عمليات الدماغ يمكن أن يؤدي إلى أهداف جديدة للعلاجات والتدخلات”، قال فيليب كراجيل، أحد الباحثين الآخرين.

تعد هذه الشبكة العصبونية الجديدة واحدة من التطورات الجديدة والمثيرة في الذكاء الاصطناعي. يبذل الباحثون جهدًا دائمًا لتقدم هذه التكنولوجيا، وسوف يكون لها تأثير على كل جانب من جوانب حياتنا. التطورات الجديدة في الذكاء الاصطناعي تأخذها إلى أعماق مختلفة من السلوك البشري والعواطف. بينما نعرف في الغالب عن الذكاء الاصطناعي التعامل مع المجال المادي بما في ذلك العضلات والأذرع وأجزاء أخرى من الجسم، نحن الآن ندخل في العقل البشري مع التكنولوجيا.