Yapay Zeka İnsan Duygularının Daha Derinlerine İlerliyor

Colorado Üniversitesi ve Duke Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, görüntüleri 11 farklı insan duygu kategorisine doğru bir şekilde çözmek için bir sinir ağı geliştirdiler. Üniversitelerdeki araştırma ekibi arasında Phillip A. Kragel, Marianne C. Reddan, Kevin S. LaBar ve Tor D. Wagner yer aldı. 

Phillip Kragel, sinir ağlarını, bir dizi filtre öğrenerek giriş sinyallerini ilgili bir çıktıya eşleyebilen bilgisayar modelleri olarak açıklıyor. Bir ağ belirli bir görüntüyü veya şeyi algılamak üzere eğitildiğinde, şekil, renk ve boyut gibi kendisine özgü farklı özellikleri öğrenir.

Yeni evrişimli sinir ağına EmoNet adı verildi ve görsel görüntüler üzerinde eğitildi. Araştırma ekibi, 2,185 videonun yer aldığı ve 27 farklı duygu kategorisinin yer aldığı bir veri tabanı kullandı. Video koleksiyonundan eğitim ve test örneklerine bölünmüş 137,482 kare çıkarıldı. Bunlar sadece temel duygular değildi, aynı zamanda birçok karmaşık duyguyu da içeriyorlardı. Farklı duygu kategorileri kaygı, huşu, can sıkıntısı, kafa karışıklığı, özlem, tiksinti, empatik acı, büyülenme, heyecan, korku, korku, ilgi, sevinç, romantizm, üzüntü, cinsel istek ve sürprizi içeriyordu. 

Model, aşerme ve cinsel istek gibi bazı duyguları yüksek bir güven aralığında tespit edebildi, ancak kafa karışıklığı ve şaşkınlık gibi diğer duygularda sorun yaşadı. Sinir ağı, farklı görüntüleri ve duyguları kategorize etmek için renk, uzamsal güç spektrumları ve görüntülerdeki nesnelerin ve yüzlerin varlığı gibi şeyleri kullandı. 

Ekip, araştırmayı ve sinir ağını geliştirmek için 18 farklı insanı ve onlara 112 farklı görüntü gösterdikten sonra beyin aktivitelerini inceledi. Araştırmacılar görüntüleri gerçek insanlara gösterdikten sonra, ikisi arasındaki sonuçları karşılaştırmak için aynı görüntüleri EmoNet ağına gösterdi. 

Yüz tanıma, yapay zeka aracılığıyla fotoğraf işleme ve akıllı telefonlarımızın kilidini açmak gibi şeyler için yüzlerimizi ve ifadelerimizi okuyan belirli uygulamaları ve programları zaten her gün kullanıyoruz. Bu yeni gelişme, bir yüzün yalnızca fiziksel özelliklerini değil, aynı zamanda bir kişinin duygu ve hislerini yüzlerinden okuyabilme olanağıyla bunu çok daha ileriye taşıyor. Gizlilik endişeleri kesinlikle ortaya çıkacağından, heyecan verici ama aynı zamanda endişe verici bir gelişme. Yüz tanıma ve bu verilerle neler olabileceği konusunda zaten endişeleniyoruz. 

Gizlilik endişeleriyle ilgili tehlikeli potansiyelin yanı sıra, bu yeni teknolojik gelişme birçok alanda yardımcı olabilir. Birincisi, birçok araştırmacı genellikle katılımcıların kendi duyguları hakkında rapor vermesine güvenir. Artık araştırmacılar, duygularını öğrenmek için o katılımcının yüzünün görüntüsünü kullanabilirler. Bu araştırma ve verilerdeki hataları azaltacaktır. 

Ekipteki araştırmacılardan biri olan Tor Wagner, "Duyguları ölçmek söz konusu olduğunda, genellikle yalnızca insanlara nasıl hissettiklerini sormakla sınırlı kalıyoruz" dedi. "Çalışmamız bizi duygularla ilgili beyin süreçlerinin doğrudan ölçümlerine doğru yönlendirmeye yardımcı olabilir." 

Bu yeni araştırma, "kaygı" gibi zihinsel sağlık etiketlerinin beyin süreçlerine geçişine de yardımcı olabilir. 

"Kaygı" ve "depresyon" gibi sübjektif etiketlerden beyin süreçlerine doğru hareket etmek terapötikler, tedaviler ve müdahaleler için yeni hedeflere yol açabilir." dedi araştırmacılardan bir diğeri olan Phillip Kragel. 

Bu yeni sinir ağı, yapay zekadaki yeni ve heyecan verici gelişmelerden sadece biri. Araştırmacılar bu teknolojiyi sürekli olarak ileriye taşıyor ve hayatımızın her alanında etki yaratacak. AI'daki yeni gelişmeler, onu insan davranışının ve duygularının farklı alanlarına daha da derinleştiriyor. Kaslar, kollar ve vücudun diğer bölümleri dahil olmak üzere fiziksel alemde uğraşan yapay zekayı çoğunlukla biliyor olsak da, artık teknoloji ile insan ruhunun içine giriyoruz.