Naukowcy zbliżają się do osiągnięcia „emocjonalnej inteligencji” w AI

Naukowcy z Japan Advanced Institute of Science and Technology zintegrowali sygnały biologiczne z metodami uczenia maszynowego, aby umożliwić „emocjonalną inteligencję” w AI. Inteligencja emocjonalna może prowadzić do bardziej naturalnych interakcji między ludźmi a maszynami, twierdzą naukowcy.

Nowe badanie zostało opublikowane w czasopiśmie IEEE Transactions on Affective Computing.

Osiąganie Inteligencji Emocjonalnej

Technologie rozpoznawania mowy i języka, takie jak Alexa i Siri, są ciągle rozwijane, a dodanie inteligencji emocjonalnej mogłoby je podnieść na wyższy poziom. Oznaczałoby to, że te systemy mogłyby rozpoznać stany emocjonalne użytkownika, a także zrozumieć język i wygenerować bardziej empatyczne odpowiedzi.

„Analiza wielomodalna sentymentu” to grupa metod, które stanowią złoty standard dla systemów dialogowych AI z wykrywaniem sentymentu, i mogą automatycznie analizować stan psychiczny osoby z jej mowy, wyrazów twarzy, koloru głosu i postawy. Są one podstawą tworzenia systemów AI ukierunkowanych na człowieka i mogą prowadzić do rozwoju emocjonalnie inteligentnego AI z „ponadludzkimi możliwościami”. Te możliwości pozwoliłyby AI zrozumieć sentyment użytkownika przed sformułowaniem odpowiedniej odpowiedzi.

Analiza Nieuwidzialnych Sygnałów

Bieżące metody estymacji koncentrują się głównie na informacjach obserwowalnych, co pomija informacje w sygnałach nieobserwowalnych, które mogą obejmować sygnały fizjologiczne. Te typy sygnałów zawierają wiele cennych danych, które mogą poprawić estymację sentymentu.

W badaniu dodano sygnały fizjologiczne do analizy wielomodalnej sentymentu po raz pierwszy. Zespół naukowców, który przeprowadził to badanie, obejmował associate profesora Shogo Okadę z Japan Advanced Institute of Science and Technology (JSAIT) oraz profesora Kazunori Komataniego z Instytutu Badań Naukowych i Przemysłowych na Uniwersytecie w Osace.

„Ludzie są bardzo dobrzy w ukrywaniu swoich uczuć”, mówi dr Okada. „Wewnętrzny stan emocjonalny użytkownika nie jest zawsze dokładnie odzwierciedlony przez treść dialogu, ale ponieważ trudno jest osobie świadomie kontrolować swoje sygnały biologiczne, takie jak tętno, może być użyteczne wykorzystanie ich do estymacji ich stanu emocjonalnego. Mogłoby to doprowadzić do AI z możliwościami estymacji sentymentu, które są ponad ludzkimi”.

Badanie zespołu obejmowało analizę 2468 wymian z dialogowym AI, uzyskanych od 26 uczestników. Z tymi danymi zespół mógł oszacować poziom przyjemności doświadczanej przez użytkownika podczas rozmowy.

Użytkownik został następnie poproszony o ocenę, jak bardzo rozmowa była przyjemna lub nudna. Zespół wykorzystał zestaw danych dialogowych o nazwie „Hazumi1911”. Ten zestaw danych łączy rozpoznawanie mowy, sensory koloru głosu, wykrywanie postawy i wyraz twarzy z potencjałem skóry, który jest formą sensorycznego odbioru odpowiedzi fizjologicznych.

„Porównując wszystkie oddzielne źródła informacji, informacje z sygnałów biologicznych okazały się bardziej skuteczne niż głos i wyraz twarzy”, kontynuował dr Okada. „Kiedy połączyliśmy informacje językowe z informacjami z sygnałów biologicznych, aby oszacować samooceniony stan wewnętrzny podczas rozmowy z systemem, wydajność AI stała się porównywalna do tej u ludzi”.

Nowe odkrycia sugerują, że wykrywanie sygnałów fizjologicznych u ludzi mogłoby prowadzić do bardzo emocjonalnie inteligentnych systemów dialogowych AI. Emocjonalnie inteligentne systemy AI mogłyby być następnie wykorzystane do identyfikacji i monitorowania chorób psychicznych poprzez wykrywanie zmian w codziennych stanach emocjonalnych. Inny możliwy przypadek użycia jest w edukacji, gdzie mogłyby one identyfikować, czy uczeń jest zainteresowany tematem, czy nudzi się, co mogłoby być wykorzystane do zmiany strategii nauczania.