เราสุขสบายดีมั้ย?
เราสุขสันต์จริงๆเหรอ?
นี่อาจเป็นหนึ่งในคำถามที่น่ากลัวที่สุดที่มนุษย์อย่างเราเคยเผชิญมา ในระดับปรัชญาที่ลึกซึ้ง ไม่มีใครรู้ความจริงเกี่ยวกับความสุขของเรา สิ่งที่เราแสวงหา และสิ่งที่เราปรารถนา บางทีนี่อาจเป็นสาเหตุที่เราหันมาใช้โมเดล AI เพื่อช่วยให้เข้าใจตัวเอง
เมื่อระบบจดจำใบหน้าถูกนำมาใช้งานในสมาร์ทโฟนและอุปกรณ์อื่นๆ ที่มีการเข้าถึงข้อมูลทางชีวภาพ โลกก็ตื่นตาตื่นใจไปกับระบบนี้ เมื่อสมาร์ทโฟนของเราสามารถตรวจจับใบหน้าเฉพาะและระบุตัวตนของเพื่อนๆ ของเราในแกลเลอรีได้ เราก็รู้สึกสนใจมากขึ้นไปอีก แต่ในปัจจุบัน โมเดล AI ที่ได้รับการฝึกฝนมาอย่างดีมีความสามารถในการตรวจจับอารมณ์ของเราได้จริง อย่างน้อยก็สิ่งที่เราแสดงออกบนใบหน้า
ตัวเลขเหล่านี้ดูน่าสนใจมาก เนื่องจากรายงานเผยให้เห็นความแม่นยำของอารมณ์ที่โมเดล AI ตรวจจับได้ราวๆ 96% โมเดลสามารถตรวจจับอารมณ์ต่างๆ บนใบหน้าของเราได้มากถึง 7 แบบ
ตัวอย่างเช่น เมื่อเรานั่งลงเพื่อเข้าร่วมสัมภาษณ์งานออนไลน์ นายจ้างอีกฝ่ายอาจสังเกตได้ว่าเราตื่นเต้น ประหม่า มั่นใจ และแม้กระทั่งไม่มั่นใจเพียงใดตลอดขั้นตอนการสัมภาษณ์งาน
แล้วทั้งหมดนี้เกิดขึ้นได้อย่างไร การตรวจจับอารมณ์ใน AI หมายถึงอะไร มาสำรวจเรื่องนี้กันในบทความนี้
AI ในการจดจำอารมณ์
อย่างที่คนเขาพูดกันว่า ความเงียบสามารถสื่อความหมายได้มากกว่าคำพูดเสียอีก AI สามารถตรวจจับความรู้สึกและอารมณ์โดยกำเนิดของเราได้มากมาย เพียงแค่ดูเราหรือภาพถ่ายหรือฟุตเทจของเรา ในขณะที่ชุมชนเทคโนโลยีทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อเชื่อมช่องว่างระหว่างปฏิสัมพันธ์ระหว่างเครื่องจักรและมนุษย์ ช่องทางเฉพาะอย่างหนึ่งที่เรียกว่า Affective Computing ภายใต้ Computer Vision กำลังมีความก้าวหน้าอย่างน่าทึ่ง
ปัจจุบันสาขาของ AI นี้ช่วยให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถวิเคราะห์และระบุการสื่อสารที่ไม่ใช่คำพูดของมนุษย์ผ่านการแสดงออกบางอย่างที่แสดงออกมา เช่น:
- การแสดงออกทางสีหน้าและอารมณ์
- ภาษากาย
- เสียงมากมาย
- และท่าทาง
ด้วยการใช้งานเครือข่ายประสาทลึกเฉพาะทาง โมเดล AI สามารถตรวจจับอารมณ์ที่แตกต่างกันได้ถึง 7 แบบ รวมถึง:
AI ในการจดจำอารมณ์ – กรณีการใช้งานยอดนิยม
ความสามารถของเครื่องจักรในการเข้าใจอารมณ์พื้นฐานของเราอาจนำไปสู่ความก้าวหน้าที่สามารถยกระดับชีวิตและวิถีการดำเนินชีวิตของมนุษย์ได้ มาดูกรณีการใช้งานที่เป็นประโยชน์ที่สุดของเทคโนโลยีนี้กัน
เข้าใจความเป็นอยู่ทางอารมณ์
หนึ่งในปัญหาที่น่ากังวลที่สุดทั่วโลกคือปัญหาสุขภาพจิต สถิติเผยว่าในอินเดียมีผู้คนประมาณ 45 ล้านคนประสบกับภาวะวิตกกังวลนอกจากนี้10.6% ของผู้ใหญ่ในอินเดียเป็นโรคทางจิตเวช
สุขภาพจิตเป็นปัญหาที่เพิ่มมากขึ้นอันเนื่องมาจากความเครียด การเลือกใช้ชีวิต การทำงาน ความเหงา และอื่นๆ ซึ่งส่งผลให้เกิดภาวะแทรกซ้อนทางร่างกายด้วย โมเดล AI ที่สามารถช่วยให้นักบำบัดและที่ปรึกษาเข้าใจสภาวะจิตใจที่ลึกซึ้งกว่าของบุคคลนั้นๆ ได้นั้น จะช่วยส่งเสริมแผนการรักษาแบบเฉพาะบุคคลและช่วยให้การรักษาดีขึ้นได้ในที่สุด โมเดลดังกล่าวมีประโยชน์อย่างยิ่งในเรื่องดังต่อไปนี้:
- การดำเนินการประเมินสุขภาพจิต
- การจัดการความเจ็บปวดและการรักษาความกังวลเกี่ยวกับ PTSD
- การวินิจฉัยโรคออทิสติกสเปกตรัมและอื่นๆ
การมีส่วนร่วมของผู้เรียนใน EdTech
- การมีส่วนร่วมและการมีส่วนร่วมของนักเรียนเพื่อช่วยให้นักการศึกษาทบทวนวิธีการสอน
- การกำหนดประสบการณ์การเรียนรู้แบบเฉพาะบุคคล
- การตรวจจับกรณีการกลั่นแกล้งและความทุกข์ทางอารมณ์รูปแบบอื่น ๆ และอื่น ๆ
เกมและความบันเทิง
ความปลอดภัยและการเฝ้าระวัง
โมเดล AI สามารถตรวจจับอารมณ์ที่น่าสงสัยและความผิดปกติในการแสดงออกของมนุษย์ได้อย่างแม่นยำ ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยติดตามและคัดแยกผู้ต้องสงสัยและตรวจสอบพวกเขาได้ดีขึ้น
ระบบจดจำอารมณ์ของ AI ทำงานอย่างไร
กระบวนการฝึกอบรมโมเดล AI เพื่อตรวจจับอารมณ์ของมนุษย์นั้นซับซ้อนแต่เป็นระบบ แม้ว่าแนวทางจะขึ้นอยู่กับโครงการแต่ละโครงการ แต่ก็มีกรอบงานทั่วไปที่สามารถร่างขึ้นเป็นข้อมูลอ้างอิงได้ ด้านล่างนี้คือลำดับทั่วไป:
- เริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลโดยรวบรวมปริมาณการแสดงออกและใบหน้าของมนุษย์จำนวนมาก แบรนด์ต่างๆ เช่น ไชยป์ ทำให้มั่นใจ การจัดหาแหล่งข้อมูลของมนุษย์อย่างมีจริยธรรม.
- เมื่อรวบรวมชุดข้อมูลแล้ว จะมีคำอธิบายประกอบโดยใช้วิธีกรอบขอบเขตเพื่อแยกใบหน้าของมนุษย์เพื่อให้เครื่องจักรเข้าใจได้
- เมื่อตรวจจับใบหน้าได้แล้ว ชุดข้อมูลภาพจะผ่านขั้นตอนการประมวลผลเบื้องต้นตามลำดับ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของภาพที่จะป้อนให้กับการเรียนรู้ของเครื่อง ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับเทคนิคการแก้ไขภาพ เช่น การลดสัญญาณรบกวน การลบตาแดง การแก้ไขความสว่างและความคมชัด และอื่นๆ
- เมื่อภาพพร้อมสำหรับเครื่องแล้ว ภาพเหล่านั้นจะถูกป้อนเข้าสู่ตัวจำแนกอารมณ์ที่อิงตามแบบจำลองเครือข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อน
- แบบจำลองจะประมวลผลภาพและจัดประเภทภาพตามการแสดงออก
- โมเดลจะได้รับการฝึกอบรมซ้ำแล้วซ้ำเล่าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
การยอมรับความท้าทายในการจดจำอารมณ์ด้วย AI
ในฐานะมนุษย์ เรามักจะพยายามทำความเข้าใจว่าคนข้างๆ กำลังเผชิญกับอะไรอยู่ สำหรับเครื่องจักร กระบวนการนี้ยากและซับซ้อนกว่า ความท้าทายหลักบางประการในพื้นที่นี้ ได้แก่:
- อารมณ์ของมนุษย์มีหลากหลาย ทำให้เครื่องจักรไม่สามารถรับรู้การแสดงออกที่ถูกต้องได้ บางครั้ง อารมณ์ของมนุษย์มีความแตกต่างกันอย่างละเอียดอ่อน ตัวอย่างเช่น รอยยิ้มของคนเก็บตัวแตกต่างจากคนเปิดเผยโดยสิ้นเชิง เครื่องจักรมักจะมีปัญหาในการรับความแตกต่าง แม้ว่าทั้งคู่จะมีความสุขอย่างแท้จริงก็ตาม
- การมองเห็นใบหน้าและอารมณ์ต่างๆ ของมนุษย์มักมีความแตกต่างทางวัฒนธรรมและอคติอยู่เสมอ การแสดงออกและวิธีแสดงออกอาจแตกต่างกันไปในแต่ละภูมิภาค และนางแบบก็พบว่ายากที่จะเข้าใจความแตกต่างเหล่านี้
ทางข้างหน้า
ในขณะที่เราพัฒนาไปสู่ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปอย่างรวดเร็ว เราจำเป็นต้องเสริมสร้างการสื่อสารระหว่างเครื่องจักรกับมนุษย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ การจดจำอารมณ์ ถือเป็นส่วนสำคัญในกระบวนการนี้
แม้ว่าจะมีความท้าทาย แต่การพัฒนาก้าวกระโดดก็เกิดขึ้นอย่างแน่นอน หากคุณกำลังพัฒนาโมเดลเพื่อตรวจจับอารมณ์ของมนุษย์และกำลังมองหาชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อฝึกโมเดลของคุณ เราขอแนะนำให้คุณติดต่อเรา
กระบวนการตรวจสอบคุณภาพโดยใช้มนุษย์เป็นตัวควบคุม วิธีการจัดหาวัตถุดิบอย่างมีจริยธรรม และเทคนิคการระบุข้อมูลที่แม่นยำ จะช่วยให้วิสัยทัศน์ด้าน AI ของคุณเป็นจริงได้เร็วขึ้นติดต่อเราได้เลยวันนี้
