AI သည် လူ့စိတ်ခံစားချက်သို့ ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ ရွေ့လျားနေသည်။

University of Colorado နှင့် Duke University မှ သုတေသီများသည် မတူညီသော လူ့စိတ်ခံစားမှု အမျိုးအစား 11 ခုအဖြစ် ရုပ်ပုံများကို တိကျစွာ decode လုပ်ရန် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို တီထွင်ခဲ့ကြသည်။ တက္ကသိုလ်များမှ သုတေသနအဖွဲ့တွင် Phillip A. Kragel၊ Marianne C. Reddan၊ Kevin S. LaBar နှင့် Tor D. Wagner တို့ ပါဝင်သည်။ 

Phillip Kragel သည် စစ်ထုတ်မှုများကို ဆက်တိုက်လေ့လာခြင်းဖြင့် စိတ်ပါဝင်စားသော output သို့ input signal များကို မြေပုံဆွဲနိုင်သည့် ကွန်ပျူတာမော်ဒယ်များအဖြစ် အာရုံကြောကွန်ရက်များကို ရှင်းပြထားသည်။ ကွန်ရက်တစ်ခုသည် ပုံသဏ္ဌာန် သို့မဟုတ် အရာတစ်ခုကို ရှာဖွေသိရှိရန် လေ့ကျင့်ထားသည့်အခါတိုင်း၊ ၎င်းသည် ပုံသဏ္ဍာန်၊ အရောင်နှင့် အရွယ်အစားကဲ့သို့ ထူးခြားသည့် ကွဲပြားသော အင်္ဂါရပ်များကို လေ့လာသည်။

convolutional neural network အသစ်ကို EmoNet လို့ အမည်ပေးထားပြီး၊ ၎င်းကို အမြင်အာရုံပုံများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးခဲ့ပါတယ်။ သုတေသနအဖွဲ့သည် ဗီဒီယို 2,185 ခု ပါရှိသည့် ဒေတာဘေ့စ်ကို အသုံးပြုပြီး မတူညီသော စိတ်ခံစားမှု အမျိုးအစား ၂၇ ခု ပါဝင်ပါသည်။ ဗီဒီယိုများ စုစည်းမှုမှ၊ ၎င်းတို့သည် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စမ်းသပ်နမူနာများအဖြစ် ပိုင်းခြားထားသော ဖရိန်ပေါင်း 27 ကို ထုတ်ယူခဲ့သည်။ ၎င်းတို့သည် အခြေခံစိတ်ခံစားမှုများသာမကဘဲ ရှုပ်ထွေးမှုများလည်း ပါဝင်ပါသည်။ မတူညီသော စိတ်ခံစားမှုအမျိုးအစားများတွင် စိုးရိမ်ပူပန်မှု၊ ကြောက်ရွံ့မှု၊ ပျင်းရိမှု၊ စိတ်ရှုပ်ထွေးမှု၊ တပ်မက်မှု၊ ရွံရှာမှု၊ စာနာမှုဝေဒနာ၊ ဝင်ပေါက်၊ စိတ်လှုပ်ရှားမှု၊ ကြောက်ရွံ့မှု၊ ထိတ်လန့်မှု၊ စိတ်ဝင်စားမှု၊ ပျော်ရွှင်မှု၊ အချစ်ရေး၊ ဝမ်းနည်းမှု၊ လိင်ဆန္ဒနှင့် အံ့သြမှုတို့ ပါဝင်သည်။ 

မော်ဒယ်သည် ယုံကြည်မှုမြင့်မားသောကာလတွင် တပ်မက်မှုနှင့် လိင်ဆန္ဒကဲ့သို့သော စိတ်ခံစားမှုအချို့ကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် အံ့အားသင့်မှုကဲ့သို့သော အခြားစိတ်ခံစားမှုများနှင့် ပြဿနာရှိနေသည်။ မတူညီသောရုပ်ပုံများနှင့် စိတ်ခံစားမှုများကို အမျိုးအစားခွဲရန်၊ အာရုံကြောကွန်ရက်သည် အရောင်၊ spatial power spectra နှင့် ပုံများတွင် အရာဝတ္ထုများနှင့် မျက်နှာများ ရှိနေခြင်းကဲ့သို့သော အရာများကို အသုံးပြုထားသည်။ 

သုတေသနနှင့် အာရုံကြောကွန်ရက်ကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် အဖွဲ့သည် မတူညီသော လူ 18 ဦးနှင့် ၎င်းတို့၏ ဦးနှောက်လုပ်ဆောင်ချက်တို့ကို ကွဲပြားသော ရုပ်ပုံ 112 ပုံကို ပြသပြီးနောက် လေ့လာခဲ့သည်။ လူသားအစစ်များ၏ ပုံများကိုပြသပြီးနောက် သုတေသီများသည် တူညီသောရုပ်ပုံများကို EmoNet ကွန်ရက်သို့ ပြသခဲ့ပြီး ၎င်းတို့နှစ်ဦးကြားမှ ရလဒ်များကို နှိုင်းယှဉ်ပြခဲ့သည်။ 

မျက်နှာမှတ်မိခြင်း၊ AI မှတစ်ဆင့် ဓာတ်ပုံခြယ်လှယ်ခြင်းနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏စမတ်ဖုန်းများကို လော့ခ်ဖွင့်ခြင်းကဲ့သို့သော အရာများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏မျက်နှာနှင့် အမူအရာများကို ဖတ်ရှုနိုင်သည့် အချို့သောအက်ပ်နှင့် ပရိုဂရမ်များကို နေ့စဉ်အသုံးပြုပြီးဖြစ်သည်။ ဤဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအသစ်သည် မျက်နှာတစ်ခု၏ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအင်္ဂါရပ်များကိုဖတ်ရုံသာမက လူတစ်ဦး၏စိတ်ခံစားမှုနှင့်ခံစားချက်များကို ၎င်းတို့၏မျက်နှာများမှတစ်ဆင့်ဖတ်ခြင်းအတွက် ဖြစ်နိုင်ခြေကို များစွာလိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းသည် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ကောင်းရုံသာမကဘဲ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကိစ္စများပါ ပေါ်ပေါက်လာမည်ဖြစ်သောကြောင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့်ပတ်သက်သည်။ မျက်နှာမှတ်မိခြင်းနှင့် ထိုဒေတာကြောင့် ဘာဖြစ်နိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ စိုးရိမ်နေပြီဖြစ်သည်။ 

ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကိစ္စများနှင့်ပတ်သက်၍ အန္တရာယ်ရှိသောအလားအလာများမှလွဲ၍ ဤနည်းပညာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအသစ်သည် နယ်ပယ်များစွာတွင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ တစ်ခုအတွက်၊ သုတေသီများစွာသည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ခံစားချက်များကို အစီရင်ခံတင်ပြရာတွင် ပါဝင်သူများအပေါ် အားကိုးလေ့ရှိသည်။ ယခု၊ သုတေသီများသည် ပါဝင်သူ၏မျက်နှာပုံသဏ္ဌာန်ကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့၏စိတ်ခံစားမှုများကို လေ့လာနိုင်သည်။ ၎င်းသည် သုတေသနနှင့် အချက်အလက်များတွင် အမှားအယွင်းများကို လျှော့ချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ 

"စိတ်ခံစားမှုတွေကို တိုင်းတာခြင်းနဲ့ပတ်သက်လာရင်၊ ကျွန်တော်တို့ဟာ လူတွေကို သူတို့ဘယ်လိုခံစားရလဲလို့ မေးဖို့သာ ကန့်သတ်ထားပါတယ်" ဟု အဖွဲ့မှ သုတေသီတစ်ဦးဖြစ်သည့် Tor Wagner က ပြောကြားခဲ့သည်။ "ကျွန်ုပ်တို့၏အလုပ်သည် စိတ်ခံစားမှု၏ တိုက်ရိုက်တိုင်းတာမှုဆီသို့ ကျွန်ုပ်တို့ကို ကူညီပေးနိုင်သည် - ဆက်စပ်ဦးနှောက်လုပ်ငန်းစဉ်များ။" 

ဤသုတေသနအသစ်သည် “စိုးရိမ်စိတ်” ကဲ့သို့သော စိတ်ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ အညွှန်းများကို ဦးနှောက်လုပ်ငန်းစဉ်များသို့ ကူးပြောင်းရာတွင်လည်း ကူညီပေးနိုင်သည်။ 

"စိုးရိမ်ပူပန်မှု' နှင့် 'စိတ်ဓာတ်ကျခြင်း' ကဲ့သို့သော ဦးနှောက်လုပ်ငန်းစဉ်များဆီသို့ ရွေ့ပြောင်းခြင်းသည် ကုထုံးများ၊ ကုသမှုများနှင့် စွက်ဖက်မှုများအတွက် ပစ်မှတ်အသစ်များဆီသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်သည်။" သုတေသီတစ်ဦးဖြစ်တဲ့ Phillip Kragel က ပြောပါတယ်။ 

ဤအာရုံကြောကွန်ရက်အသစ်သည် ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ တီထွင်ဆန်းသစ်မှုနှင့် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ရာ တိုးတက်မှုများထဲမှ တစ်ခုမျှသာဖြစ်သည်။ သုတေသီများသည် ဤနည်းပညာကို အဆက်မပြတ် တွန်းအားပေးနေကြပြီး ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဘဝကဏ္ဍတိုင်းတွင် အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိစေမည်ဖြစ်သည်။ AI ၏ တိုးတက်မှုအသစ်များသည် လူသားများ၏ အပြုအမူနှင့် စိတ်ခံစားမှု၏ မတူညီသော နယ်ပယ်များသို့ နက်ရှိုင်းစွာ သယ်ဆောင်လာပါသည်။ ကြွက်သားများ၊ လက်များနှင့် ခန္ဓာကိုယ်၏ အခြားအစိတ်အပိုင်းများအပါအဝင် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာနယ်ပယ်တွင် AI နှင့်ပတ်သက်သည်များကို ကျွန်ုပ်တို့ အများအားဖြင့် သိကြသော်လည်း၊ ယခုအခါ ကျွန်ုပ်တို့သည် နည်းပညာဖြင့် လူသားတို့၏ စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာသို့ ရောက်ရှိနေကြပါပြီ။