AI กำลังเคลื่อนตัวเข้าไปในอารมณ์ของมนุษย์อย่างลึกซึ้ง

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยโคโลราโดและมหาวิทยาลัยดุ๊กได้พัฒนาเครือข่ายประสาทเทียมเพื่อแปลรูปภาพเป็น 11 ประเภทของอารมณ์ของมนุษย์ได้อย่างแม่นยำ ทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัยประกอบด้วย Phillip A. Kragel, Marianne C. Reddan, Kevin S. LaBar และ Tor D. Wagner

Phillip Kragel อธิบายเครือข่ายประสาทเทียมว่าเป็นแบบจำลองคอมพิวเตอร์ที่สามารถแมปสัญญาณอินพุตไปยังเอาต์พุตที่สนใจได้โดยการเรียนรู้ชุดฟิลเตอร์ เมื่อเครือข่ายถูกฝึกให้ตรวจจับรูปภาพหรือสิ่งใดสิ่งหนึ่ง มันจะเรียนรู้คุณลักษณะที่แตกต่างกันที่เป็นเอกลักษณ์ของสิ่งนั้น เช่น รูปร่าง สี และขนาด

เครือข่ายประสาทเทียมใหม่นี้ได้รับการตั้งชื่อว่า EmoNet และถูกฝึกฝนบนภาพที่มองเห็นได้ ทีมวิจัยใช้ฐานข้อมูลที่มีวิดีโอ 2,185 รายการและประกอบด้วย 27 ประเภทของอารมณ์ที่แตกต่างกัน จากการรวบรวมวิดีโอ พวกเขาได้นำเฟรม 137,482 เฟรมที่ถูกแบ่งออกเป็นตัวอย่างการฝึกอบรมและทดสอบ ไม่ใช่แค่อารมณ์ขั้นพื้นฐานเท่านั้น แต่ยังรวมถึงอารมณ์ที่ซับซ้อนมากมายด้วย ประเภทอารมณ์ที่แตกต่างกันรวมถึงความวิตกกังวล ความหวาดกลัว ความเบื่อหน่าย ความสับสน ความอยาก ความน่ารังเกียจ ความเจ็บปวดที่เห็นอกเห็นใจ การหลงใหล ความตื่นเต้น ความกลัว ความน่าสยดสยอง ความสนใจ ความสุข ความโรแมนติก ความเศร้า ความต้องการทางเพศ และความประหลาดใจ

แบบจำลองนี้สามารถตรวจจับอารมณ์บางอย่าง เช่น ความอยากและความต้องการทางเพศได้ด้วยช่วงความมั่นใจสูง แต่มีปัญหากับอารมณ์อื่นๆ เช่น ความสับสนและความประหลาดใจ เพื่อจัดประเภทรูปภาพและอารมณ์ที่แตกต่างกัน เครือข่ายประสาทเทียมใช้สิ่งต่างๆ เช่น สี สเปกตรัมพลังงานเชิงพื้นที่ และการมีอยู่ของวัตถุและใบหน้าในรูปภาพ

เพื่อสร้างบนการวิจัยและเครือข่ายประสาทเทียม ทีมวิจัยได้ศึกษาคน 18 คนและกิจกรรมของสมองหลังจากที่พวกเขาแสดงรูปภาพ 112 ภาพ หลังจากที่แสดงรูปภาพให้กับมนุษย์จริง นักวิจัยได้แสดงรูปภาพเดียวกันให้กับเครือข่าย EmoNet เพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์ระหว่างทั้งสอง

เรากำลังใช้แอปและโปรแกรมบางอย่างทุกวันที่อ่านใบหน้าและน้ำเสียงของเราเพื่อสิ่งต่างๆ เช่น การรู้จับใบหน้า การจัดการภาพผ่าน AI และการปลดล็อกโทรศัพท์มือถือของเรา การพัฒนใหม่นี้ทำให้ไปไกลกว่านั้นมาก โดยมีความเป็นไปได้ไม่เพียงแต่อ่านคุณลักษณะทางกายภาพของใบหน้าเท่านั้น แต่ยังอ่านอารมณ์และความรู้สึกของบุคคลผ่านใบหน้าด้วย เป็นการพัฒนาที่น่าตื่นเต้นแต่ก็เป็นเรื่องที่น่ากังวล เนื่องจากความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวจะเกิดขึ้นแน่นอน เราได้กังวลเกี่ยวกับการรู้จับใบหน้าและข้อมูลที่สามารถเกิดขึ้นแล้ว

นอกจากศักยภาพที่เป็นอันตรายเกี่ยวกับความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวแล้ว การพัฒนาทางเทคโนโลยีนี้สามารถช่วยในหลายๆ ด้าน ได้แก่ นักวิจัยหลายคนมักจะพึ่งพาการรายงานอารมณ์ของผู้เข้าร่วมการวิจัย ตอนนี้ นักวิจัยสามารถใช้รูปภาพใบหน้าของผู้เข้าร่วมเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับอารมณ์ของพวกเขาได้ ซึ่งจะช่วยลดข้อผิดพลาดในการวิจัยและข้อมูล

“เมื่อพูดถึงการวัดอารมณ์ เรายังคงถูกจำกัดให้ถามคนว่าพวกเขารู้สึกอย่างไร” Tor Wagner หนึ่งในนักวิจัยในทีมกล่าว “งานของเราสามารถช่วยให้เราเคลื่อนตัวไปสู่การวัดกระบวนการทางสมองโดยตรง – สัมพันธ์กับอารมณ์”

การวิจัยใหม่นี้ยังสามารถช่วยเปลี่ยนป้ายกำกับทางสุขภาพจิต เช่น “ความวิตกกังวล” ไปเป็นกระบวนการทางสมอง

“การเคลื่อนตัวออกจากป้ายกำกับเชิงอัตวิสัย เช่น ‘ความวิตกกังวล’ และ ‘ความซึม’ ไปสู่กระบวนการทางสมองอาจนำไปสู่เป้าหมายใหม่สำหรับการบำบัด การรักษา และการแทรกแซง” Phillip Kragel นักวิจัยอีกคนกล่าว

เครือข่ายประสาทเทียมใหม่นี้เป็นเพียงหนึ่งในการพัฒนาที่น่าตื่นเต้นและใหม่ๆ ในด้านปัญญาประดิษฐ์ นักวิจัยกำลังผลักดันเทคโนโลยีนี้ให้ไปไกลขึ้น และจะส่งผลกระทบต่อทุกด้านของชีวิตเรา การพัฒนาทางปัญญาประดิษฐ์ใหม่ๆ กำลังนำไปสู่พื้นที่ต่างๆ ของพฤติกรรมและอารมณ์ของมนุษย์ ในขณะที่เรารู้จัก AI ในการรับมือกับโลกแห่งกายภาพ รวมถึงกล้ามเนื้อ แขน และส่วนอื่นๆ ของร่างกาย เรากำลังเข้าสู่จิตใจของมนุษย์ด้วยเทคโนโลยีนี้