एआई मानव भावना में गहराई से जा रहा है

कोलोराडो विश्वविद्यालय और ड्यूक विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने 11 अलग-अलग मानव भावना श्रेणियों में छवियों को सटीक रूप से डीकोड करने के लिए एक न्यूरल नेटवर्क विकसित किया है। विश्वविद्यालयों में शोध टीम में फिलिप ए। क्रागेल, मैरियन सी। रेडन, केविन एस। लाबार और टोर डी। वैगनर शामिल थे।

फिलिप क्रागेल न्यूरल नेटवर्क को कंप्यूटर मॉडल के रूप में समझाते हैं जो एक श्रृंखला को सीखकर इनपुट संकेतों को रुचि के आउटपुट में मैप करने में सक्षम होते हैं। जब भी एक नेटवर्क को किसी विशिष्ट छवि या चीज़ का पता लगाने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, तो यह इसके लिए विशिष्ट विशेषताओं को सीखता है, जैसे कि आकार, रंग और आकार।

नए कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क को एमोनेट नाम दिया गया है, और इसे दृश्य छवियों पर प्रशिक्षित किया गया है। शोध टीम ने 2,185 वीडियो और 27 अलग-अलग भावना श्रेणियों वाले डेटाबेस का उपयोग किया। वीडियो संग्रह से, उन्होंने 137,482 फ्रेम निकाले जो प्रशिक्षण और परीक्षण नमूनों में विभाजित किए गए थे। वे केवल बुनियादी भावनाएं नहीं थीं, बल्कि कई जटिल भावनाएं भी थीं। अलग-अलग भावना श्रेणियों में चिंता, आश्चर्य, ऊब, भ्रम, लालसा, घृणा, सहानुभूतिपूर्ण दर्द, आकर्षण, उत्साह, डर, आतंक, रुचि, आनंद, रोमांस, दुःख, यौन इच्छा और आश्चर्य शामिल थे।

मॉडल कुछ भावनाओं जैसे लालसा और यौन इच्छा का पता लगाने में उच्च आत्मविश्वास अंतराल के साथ सक्षम था, लेकिन यह भ्रम और आश्चर्य जैसी अन्य भावनाओं के साथ परेशानी हुई। छवियों और भावनाओं को वर्गीकृत करने के लिए, न्यूरल नेटवर्क ने छवियों में रंग, स्थानिक शक्ति स्पेक्ट्रा और वस्तुओं और चेहरों की उपस्थिति जैसी चीजों का उपयोग किया।

शोध और न्यूरल नेटवर्क पर निर्माण करने के लिए, टीम ने 18 अलग-अलग लोगों और उनकी मस्तिष्क गतिविधि का अध्ययन किया जब उन्हें 112 अलग-अलग छवियों को दिखाया गया। वास्तविक मानवों को छवियों को दिखाने के बाद, शोधकर्ताओं ने एमोनेट नेटवर्क को उन्हीं छवियों को दिखाया ताकि दोनों के परिणामों की तुलना की जा सके।

हम पहले से ही कुछ ऐप्स और प्रोग्रामों का उपयोग करते हैं जो हमारे चेहरे और अभिव्यक्तियों को पढ़ते हैं जैसे कि चेहरे की पहचान, एआई के माध्यम से फोटो मैनिपुलेशन और हमारे स्मार्टफ़ोन को अनलॉक करने के लिए। यह नई विकास उसे और आगे ले जाता है जिसमें न केवल एक चेहरे की भौतिक विशेषताओं को पढ़ने की संभावना है, बल्कि अब एक व्यक्ति की भावनाओं और भावनाओं को उनके चेहरे से पढ़ने की संभावना भी है। यह एक रोमांचक लेकिन चिंताजनक विकास है क्योंकि गोपनीयता संबंधी चिंताएं जरूर उठेंगी। हम पहले से ही चेहरे की पहचान के बारे में चिंतित हैं और उस डेटा के साथ क्या हो सकता है।

गोपनीयता संबंधी चिंताओं के खतरनाक संभावना के अलावा, यह नई तकनीकी विकास कई क्षेत्रों में मदद कर सकता है। एक के लिए, कई शोधकर्ता अक्सर प्रतिभागियों से उनकी भावनाओं की रिपोर्ट करने के लिए निर्भर रहते हैं। अब, शोधकर्ता उस प्रतिभागी के चेहरे की छवि का उपयोग करके उनकी भावनाओं को सीख सकते हैं। इससे शोध और डेटा में त्रुटियों को कम किया जा सकेगा।

“भावनाओं को मापने के लिए, हम आमतौर पर अभी भी केवल लोगों से पूछते हैं कि वे कैसा महसूस करते हैं,” टीम के एक शोधकर्ता टोर वैगनर ने कहा। “हमारा काम हमें भावना से संबंधित मस्तिष्क प्रक्रियाओं के प्रत्यक्ष उपायों की ओर ले जाने में मदद कर सकता है।”

यह नई शोध मानसिक स्वास्थ्य लेबल जैसे “चिंता” को मस्तिष्क प्रक्रियाओं में बदलने में भी मदद कर सकती है।

“चिंता” और “अवसाद” जैसे विषयगत लेबल से दूर जाना और मस्तिष्क प्रक्रियाओं की ओर बढ़ना नए थेरेपी, उपचार और हस्तक्षेप के लिए नए लक्ष्य बना सकता है, ”टीम के एक अन्य शोधकर्ता फिलिप क्रागेल ने कहा।

यह नई न्यूरल नेटवर्क कृत्रिम बुद्धिमत्ता में नए और रोमांचक विकासों में से एक है। शोधकर्ता इस प्रौद्योगिकी को लगातार आगे बढ़ा रहे हैं, और यह हमारे जीवन के हर क्षेत्र में प्रभाव डालेगा। एआई में नए विकास इसे मानव व्यवहार और भावना के विभिन्न क्षेत्रों में गहराई से ले जा रहे हैं। जबकि हम ज्यादातर मांसपेशियों, बाहों, और शरीर के अन्य भागों सहित भौतिक क्षेत्र में एआई को संभालते हुए जानते हैं, हम अब इस प्रौद्योगिकी के साथ मानव मनोविज्ञान में जा रहे हैं।