Cercetătorii se apropie de realizarea unei inteligențe artificiale “inteligente emoțional”

Cercetătorii de la Institutul Avansat de Știință și Tehnologie din Japonia au integrat semnale biologice cu metode de învățare automată pentru a permite o inteligență artificială “inteligentă emoțional”. Inteligența emoțională ar putea duce la interacțiuni mai naturale între oameni și mașini, spun cercetătorii. 

Noua studiu a fost publicat în jurnalul IEEE Transactions on Affective Computing.

Realizarea inteligenței emoționale

Tehnologiile de recunoaștere a vorbirii și a limbajului, cum ar fi Alexa și Siri, evoluează constant, și adăugarea inteligenței emoționale le-ar putea duce la următorul nivel. Acest lucru ar însemna că aceste sisteme ar putea recunoaște stările emoționale ale utilizatorului, precum și să înțeleagă limbajul și să genereze răspunsuri mai empathice. 

“Analiza multimodală a sentimentului” este un grup de metode care reprezintă standardul de aur pentru sistemele de dialog ale inteligenței artificiale cu detectare a sentimentului, și acestea pot analiza automat starea psihologică a unei persoane din vorbirea, expresiile faciale, culoarea vocii și postura. Acestea sunt fundamentale pentru crearea unor sisteme de inteligență artificială centrate pe om și ar putea duce la dezvoltarea unei inteligențe artificiale emoționale cu “capacități dincolo de cele umane”. Aceste capacități ar ajuta inteligența artificială să înțeleagă sentimentul utilizatorului înainte de a formula un răspuns adecvat. 

Analiza semnalelor neobservabile

Metodele actuale de estimare se concentrează în principal pe informațiile observabile, ceea ce lasă deoparte informațiile din semnalele neobservabile, care pot include semnale fiziologice. Aceste tipuri de semnale conțin multe date valoroase care ar putea îmbunătăți estimarea sentimentului. 

În studiu, semnalele fiziologice au fost adăugate pentru prima dată la analiza multimodală a sentimentului. Echipa de cercetători care a realizat acest studiu a inclus profesorul asociat Shogo Okada de la Institutul Avansat de Știință și Tehnologie din Japonia (JSAIT), și profesorul Kazunori Komatani de la Institutul de Cercetare Științifică și Industrială de la Universitatea din Osaka. 

“Oamenii sunt foarte buni la ascunderea sentimentelor lor,” spune dr. Okada. “Starea emoțională internă a unui utilizator nu este întotdeauna reflectată cu acuratețe de conținutul dialogului, dar deoarece este dificil pentru o persoană să-și controleze conștient semnalele biologice, cum ar fi ritmul cardiac, ar putea fi util să se utilizeze acestea pentru estimarea stării emoționale. Acest lucru ar putea duce la o inteligență artificială cu capacități de estimare a sentimentului care sunt dincolo de cele umane.” 

Studiul echipei a implicat analiza a 2.468 de schimburi cu un dialog de inteligență artificială obținute de la 26 de participanți. Cu aceste date, echipa a putut estima nivelul de plăcere experimentat de utilizator în timpul conversației. 

Utilizatorul a fost apoi rugat să evalueze cât de plăcută sau plictisitoare a fost conversația. Setul de date multimodale de dialog numit “Hazumi1911” a fost utilizat de echipă. Acest set de date combină recunoașterea vorbirii, senzorii de culoare a vocii, detectarea posturii și expresia facială cu potențialul pielii, care este o formă de detectare a răspunsului fiziologic.

“La compararea tuturor surselor separate de informații, informația semnalului biologic s-a dovedit a fi mai eficientă decât vocea și expresia facială,” a continuat dr. Okada. “Când am combinat informațiile de limbaj cu informațiile semnalului biologic pentru a estima starea internă autoevaluată în timpul conversației cu sistemul, performanța inteligenței artificiale a devenit comparabilă cu cea a unui om.” 

Noile descoperiri sugerează că detectarea semnalelor fiziologice la oameni ar putea duce la sisteme de dialog bazate pe inteligență artificială cu o inteligență emoțională ridicată. Sistemele de inteligență artificială cu inteligență emoțională ar putea fi utilizate pentru a identifica și monitoriza bolile mintale prin detectarea schimbărilor în stările emoționale zilnice. Un alt caz de utilizare posibilă este în educație, unde acestea ar putea identifica dacă un elev este interesat de un subiect sau plictisit, ceea ce ar putea fi utilizat pentru a modifica strategiile de predare.