Các nhà nghiên cứu tiến gần hơn đến việc đạt được trí tuệ cảm xúc “trí tuệ cảm xúc” của AI

Các nhà nghiên cứu tại Viện Khoa học và Công nghệ Nhật Bản đã tích hợp các tín hiệu sinh học với các phương pháp học máy để cho phép “trí tuệ cảm xúc” của AI. Trí tuệ cảm xúc có thể dẫn đến các tương tác giữa con người và máy móc tự nhiên hơn, theo các nhà nghiên cứu.

Nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí IEEE Transactions on Affective Computing.

Đạt được Trí tuệ Cảm xúc

Các công nghệ nhận dạng giọng nói và ngôn ngữ như Alexa và Siri đang不断 phát triển, và việc bổ sung trí tuệ cảm xúc có thể đưa chúng lên một tầm cao mới. Điều này có nghĩa là những hệ thống này có thể nhận ra trạng thái cảm xúc của người dùng, cũng như hiểu ngôn ngữ và tạo ra các phản hồi đồng cảm hơn.

“Phân tích cảm xúc đa phương thức” là một nhóm phương pháp tạo thành tiêu chuẩn vàng cho các hệ thống đối thoại AI với phát hiện cảm xúc, và chúng có thể tự động phân tích trạng thái tâm lý của một người từ giọng nói, biểu cảm khuôn mặt, màu sắc giọng nói và tư thế. Chúng là cơ bản để tạo ra các hệ thống AI lấy con người làm trung tâm và có thể dẫn đến sự phát triển của một AI trí tuệ cảm xúc với “khả năng vượt quá con người.” Những khả năng này sẽ giúp AI hiểu cảm xúc của người dùng trước khi tạo ra phản hồi phù hợp.

Phân tích các tín hiệu không quan sát được

Các phương pháp ước tính hiện tại tập trung chủ yếu vào thông tin có thể quan sát được, điều này bỏ qua thông tin trong các tín hiệu không quan sát được, có thể bao gồm các tín hiệu sinh lý. Các loại tín hiệu này chứa nhiều dữ liệu quý giá có thể cải thiện ước tính cảm xúc.

Trong nghiên cứu, các tín hiệu sinh lý đã được thêm vào phân tích cảm xúc đa phương thức lần đầu tiên. Đội ngũ nghiên cứu thực hiện nghiên cứu này bao gồm Phó giáo sư Shogo Okada từ Viện Khoa học và Công nghệ Nhật Bản (JSAIT) và Giáo sư Kazunori Komatani từ Viện Nghiên cứu Khoa học và Công nghiệp tại Đại học Osaka.

“Con người rất giỏi trong việc che giấu cảm xúc của mình,” Tiến sĩ Okada nói. “Trạng thái cảm xúc nội tại của người dùng không luôn được phản ánh chính xác bởi nội dung của cuộc trò chuyện, nhưng vì nó khó cho một người kiểm soát các tín hiệu sinh học của mình, chẳng hạn như nhịp tim, nên có thể hữu ích khi sử dụng chúng để ước tính trạng thái cảm xúc của họ. Điều này có thể tạo ra một AI với khả năng ước tính cảm xúc vượt quá con người.”

Nghiên cứu của đội đã涉及 phân tích 2.468 trao đổi với một AI đối thoại thu được từ 26 người tham gia. Với dữ liệu này, đội có thể ước tính mức độ thưởng thức mà người dùng trải qua trong cuộc trò chuyện.

Người dùng sau đó được yêu cầu đánh giá mức độ thú vị hoặc nhàm chán của cuộc trò chuyện. Bộ dữ liệu đối thoại đa phương thức gọi là “Hazumi1911” đã được đội sử dụng. Bộ dữ liệu này kết hợp nhận dạng giọng nói, cảm biến màu sắc giọng nói, phát hiện tư thế và biểu cảm khuôn mặt với điện thế da, một dạng cảm biến phản ứng sinh lý.

“Khi so sánh tất cả các nguồn thông tin riêng biệt, thông tin tín hiệu sinh học đã chứng minh được hiệu quả hơn thông tin giọng nói và biểu cảm khuôn mặt,” Tiến sĩ Okada tiếp tục. “Khi chúng tôi kết hợp thông tin ngôn ngữ với thông tin tín hiệu sinh học để ước tính trạng thái nội tại tự đánh giá trong khi trò chuyện với hệ thống, hiệu suất của AI trở nên tương đương với con người.”

Những phát hiện mới cho thấy việc phát hiện tín hiệu sinh lý ở con người có thể dẫn đến các hệ thống đối thoại AI dựa trên cảm xúc thông minh cao. Các hệ thống AI thông minh về cảm xúc có thể được sử dụng để xác định và theo dõi bệnh tâm thần bằng cách cảm nhận các thay đổi trong trạng thái cảm xúc hàng ngày. Một trường hợp sử dụng có thể khác là trong giáo dục, nơi chúng có thể xác định xem người học có quan tâm đến một chủ đề hay không, điều này có thể được sử dụng để thay đổi chiến lược giảng dạy.