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 डिकोड 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 सीखने के द्वारा इनपुट सिग्नल 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 विभिन्न विशेषताओं को सीखता है जैसे कि आकार, रंग और आकार।

नए कॉनवोल्यूशनल 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 के संग्रह से, उन्होंने 137,482 फ्रेम निकाले जिन्हें प्रशिक्षण और परीक्षण नमूनों में विभाजित किया गया था। वे बस मूल भावनाएं नहीं थीं, बल्कि कई जटिल भी थीं। विभिन्न भावना श्रेणियों में चिंता, आश्चर्य, ऊब, भ्रम, लालसा, घृणा, सहानुभूति दर्द, आकर्षण, उत्साह, भय, आतंक, रुचि, आनंद, रोमांस, दुःख, यौन इच्छा और आश्चर्य शामिल थे।

मॉडल कुछ भावनाओं जैसे कि लालसा और यौन इच्छा का उच्च आत्मविश्वास अंतराल पर पता लगाने में सक्षम था, लेकिन इसके पास भ्रम और आश्चर्य जैसी अन्य भावनाओं के साथ परेशानी थी। विभिन्न 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। असली लोगों को छवियों को दिखाने के बाद, शोधकर्ताओं ने एमोनेट नेटवर्क को उन्हीं छवियों को दिखाया ताकि दोनों के बीच परिणामों की तुलना की जा सके।

हम पहले से ही कुछ ऐप्स और प्रोग्राम का उपयोग करते हैं जो चेहरे की पहचान, फोटो मैनिपुलेशन के माध्यम से एआई, और हमारे स्मार्टफोन को अनलॉक करने के लिए हमारे चेहरे और अभिव्यक्तियों को पढ़ते हैं। यह नया विकास इसे बहुत आगे ले जाता है न केवल एक चेहरे की भौतिक विशेषताओं को पढ़ने की संभावना के साथ, बल्कि अब एक व्यक्ति की भावनाओं और भावनाओं को उनके चेहरे से पढ़ने की संभावना के साथ। यह एक रोमांचक लेकिन चिंताजनक विकास है क्योंकि गोपनीयता संबंधी चिंताएं निश्चित रूप से उत्पन्न होंगी। हम पहले से ही चेहरे की पहचान और इसके साथ क्या हो सकता है, इसके बारे में चिंतित हैं।

गोपनीयता संबंधी चिंताओं के संबंध में खतरनाक संभावना के अलावा, यह नया तकनीकी विकास कई क्षेत्रों में मदद कर सकता है। एक के लिए, कई शोधकर्ता अक्सर प्रतिभागियों की अपनी भावनाओं की रिपोर्ट करने पर निर्भर रहते हैं। अब, शोधकर्ता प्रतिभागी के चेहरे की छवि का उपयोग करके उनकी भावनाओं को सीख सकते हैं। यह शोध और डेटा में त्रुटियों को कम करेगा।

“जब भावनाओं को मापने की बात आती है, तो हम आमतौर पर अभी भी केवल लोगों से पूछने तक सीमित 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 नया शोध मानसिक स्वास्थ्य लेबल जैसे “चिंता” को मस्तिष्क प्रक्रियाओं में संक्रमण में मदद कर सकता है।

“‘चिंता’ और ‘अवसाद’ जैसे विषयगत लेबल से दूर जाना और मस्तिष्क प्रक्रियाओं की ओर बढ़ना नए चिकित्सीय, उपचार और हस्तक्षेप के लिए लक्ष्य बना सकता है,” शोधकर्ताओं में से एक फिलिप क्रागेल ने कहा।

यह नया न्यूरल नेटवर्क कृत्रिम बुद्धिमत्ता में नए और रोमांचक विकासों में से एक है। शोधकर्ता不断 इस प्रौद्योगिकी को आगे बढ़ा रहे हैं, और यह हमारे जीवन के हर क्षेत्र में प्रभाव डालेगा। एआई में नए विकास मानव व्यवहार और भावना के विभिन्न क्षेत्रों में गहराई से जा रहे हैं। जबकि हम मुख्य रूप से मांसपेशियों, बाहों, और शरीर के अन्य भागों सहित भौतिक क्षेत्र में एआई के साथ सौदा करते हैं, हम अब मानव मन के साथ प्रौद्योगिकी में जा रहे हैं।