शोधकर्ता “भावनात्मक रूप से बुद्धिमान” एआई को प्राप्त करने के करीब पहुंच गए

जापान एडवांस्ड इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं ने जैविक संकेतों को मशीन लर्निंग विधियों के साथ एकीकृत किया है ताकि “भावनात्मक रूप से बुद्धिमान” एआई को सक्षम किया जा सके। शोधकर्ताओं का कहना है कि भावनात्मक बुद्धिमत्ता मानव-मशीन इंटरैक्शन को अधिक प्राकृतिक बना सकती है।

नई अध्ययन आईईईई ट्रांजैक्शन ऑन अफेक्टिव कंप्यूटिंग जर्नल में प्रकाशित किया गया था।

भावनात्मक बुद्धिमत्ता प्राप्त करना

अलेक्सा और सिरी जैसी भाषण और भाषा पहचान प्रौद्योगिकियां निरंतर विकसित हो रही हैं, और भावनात्मक बुद्धिमत्ता का जोड़ उन्हें अगले स्तर पर ले जा सकता है। इसका मतलब होगा कि ये सिस्टम उपयोगकर्ता की भावनात्मक स्थिति को पहचान सकते हैं, साथ ही साथ भाषा को समझने और अधिक सहानुभूतिपूर्ण प्रतिक्रियाएं उत्पन्न कर सकते हैं।

“मल्टीमॉडल सेंटीमेंट विश्लेषण” एक समूह है जो एआई संवाद प्रणालियों के लिए भावना का पता लगाने के लिए सोने का मानक है, और वे व्यक्ति की मानसिक स्थिति का स्वचालित रूप से विश्लेषण कर सकते हैं उनके भाषण, चेहरे के भाव, आवाज के रंग, और मुद्रा से। वे मानव-केंद्रित एआई प्रणालियों को बनाने के लिए मूलभूत हैं और “मानव से परे क्षमताओं” के साथ भावनात्मक रूप से बुद्धिमान एआई के विकास को जन्म दे सकते हैं। ये क्षमताएं एआई को उपयोगकर्ता की भावना को समझने में मदद करेंगी trước एक उपयुक्त प्रतिक्रिया का गठन करने के लिए।

अदृश्य संकेतों का विश्लेषण

वर्तमान अनुमान विधियां मुख्य रूप से दृश्यमान जानकारी पर केंद्रित होती हैं, जो अदृश्य संकेतों में जानकारी को छोड़ देती हैं, जो शारीरिक संकेत हो सकते हैं। इन प्रकार के संकेत में मूल्यांकन में सुधार करने के लिए बहुत सारी मूल्यवान जानकारी होती है।

अध्ययन में, मल्टीमॉडल सेंटीमेंट विश्लेषण में पहली बार शारीरिक संकेत जोड़े गए थे। इस अध्ययन में शामिल शोधकर्ताओं की टीम में जापान एडवांस्ड इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी (जेएसएआईटी) के एसोसिएट प्रोफेसर शोगो ओकाडा और ओसाका विश्वविद्यालय के इंस्टीट्यूट ऑफ साइंटिफिक एंड इंडस्ट्रियल रिसर्च के प्रोफेसर काजुनोरी कोमातानी शामिल थे।

“मानव बहुत अच्छी तरह से अपनी भावनाओं को छिपा सकते हैं,” डॉ ओकाडा कहते हैं। “एक उपयोगकर्ता की आंतरिक भावनात्मक स्थिति हमेशा संवाद की सामग्री से सटीक रूप से परिलक्षित नहीं होती है, लेकिन चूंकि यह एक व्यक्ति के लिए अपने जैविक संकेतों जैसे हृदय गति को जानबूझकर नियंत्रित करना मुश्किल है, इसलिए उनका उपयोग उनकी भावनात्मक स्थिति का अनुमान लगाने के लिए उपयोगी हो सकता है। यह मानव से परे भावना का अनुमान लगाने की क्षमताओं के साथ एक एआई के लिए बना सकता है।”

टीम के अध्ययन में 26 प्रतिभागियों से प्राप्त 2,468 एक्सचेंज के साथ एक संवाद एआई का विश्लेषण शामिल था। इस डेटा के साथ, टीम उपयोगकर्ता द्वारा बातचीत के दौरान अनुभव किए जाने वाले आनंद के स्तर का अनुमान लगा सकती थी।

उपयोगकर्ता से तब पूछा गया कि बातचीत कितनी आनंददायक या उबाऊ थी। टीम ने “हजुमी 1911” नामक मल्टीमॉडल डायलॉग डेटासेट का उपयोग किया। यह डेटासेट भाषण पहचान, आवाज रंग सेंसर, मुद्रा का पता लगाने, और चेहरे के भाव के साथ त्वचा की संभावना को जोड़ती है, जो एक प्रकार का शारीरिक प्रतिक्रिया संवेदन है।

“सभी अलग-अलग जानकारी के स्रोतों की तुलना करने पर, जैविक संकेत जानकारी आवाज और चेहरे के भाव की तुलना में अधिक प्रभावी साबित हुई,” डॉ ओकाडा ने जारी रखा। “जब हमने भाषा जानकारी को जैविक संकेत जानकारी के साथ मिलाकर प्रणाली के साथ बात करते समय स्व-मूल्यांकन की आंतरिक स्थिति का अनुमान लगाने के लिए जोड़ा, तो एआई का प्रदर्शन मानव के बराबर हो गया।”

नई खोज से पता चलता है कि मानव में शारीरिक संकेतों का पता लगाना उच्च भावनात्मक बुद्धिमत्ता वाले एआई-आधारित संवाद प्रणालियों को जन्म दे सकता है। भावनात्मक रूप से बुद्धिमान एआई प्रणालियों का उपयोग मानसिक बीमारी की पहचान और निगरानी के लिए दैनिक भावनात्मक स्थितियों में परिवर्तन को महसूस करके किया जा सकता है। एक अन्य संभावित उपयोग मामला शिक्षा में है, जहां वे यह पहचान सकते हैं कि एक शिक्षार्थी किसी विषय में रुचि रखता है या ऊब गया है, जिसका उपयोग शिक्षण रणनीतियों को बदलने के लिए किया जा सकता है।