Chúng ta có hạnh phúc không?
Chúng ta có thực sự hạnh phúc không?
Đây có lẽ là một trong những câu hỏi đáng sợ nhất mà con người chúng ta từng phải đối mặt. Ở cấp độ triết học sâu sắc, không ai trong chúng ta thực sự biết sự thật về hạnh phúc của mình, những gì chúng ta tìm kiếm và những gì chúng ta muốn. Có lẽ, đây là lý do tại sao chúng ta đang sử dụng mô hình AI để giúp chúng ta hiểu bản thân mình.
Khi nhận dạng khuôn mặt được giới thiệu trong điện thoại thông minh và các thiết bị khác có quyền truy cập sinh trắc học, thế giới đã vô cùng kinh ngạc. Khi điện thoại thông minh của chúng ta phát hiện ra những khuôn mặt cụ thể và xác định bạn bè của chúng ta trong thư viện, chúng ta càng thấy thích thú hơn. Nhưng ngày nay, các mô hình AI được đào tạo bài bản có khả năng thực sự phát hiện ra cảm xúc của chúng ta – ít nhất là những gì chúng ta thể hiện hời hợt trên khuôn mặt.
Những con số này có vẻ rất hấp dẫn vì các báo cáo cho thấy độ chính xác khoảng 96% các cảm xúc được phát hiện bởi các mô hình AI. Các mô hình có thể phát hiện tới 7 cảm xúc khác nhau trên khuôn mặt chúng ta.
Ví dụ, khi chúng ta ngồi xuống để tham gia một cuộc phỏng vấn trực tuyến, nhà tuyển dụng phía bên kia có thể biết được mức độ phấn khích, lo lắng, tự tin và thậm chí là hoài nghi của chúng ta trong suốt quá trình phỏng vấn.
Vậy, tất cả những điều này diễn ra như thế nào? Phát hiện cảm xúc trong AI có nghĩa là gì? Hãy cùng khám phá điều này trong bài viết này.
AI trong nhận dạng cảm xúc
Như người ta vẫn nói, sự im lặng truyền tải nhiều hơn lời nói. AI có thể phát hiện ra nhiều cảm xúc và tình cảm bẩm sinh của chúng ta chỉ bằng cách nhìn vào chúng ta hoặc ảnh chụp hoặc cảnh quay của chúng ta. Trong khi cộng đồng công nghệ đang nỗ lực không ngừng để thu hẹp khoảng cách giữa tương tác giữa máy móc và con người, một phân khúc cụ thể được gọi là Affective Computing theo tầm nhìn máy tính đang đạt được những tiến bộ đáng kể.
Nhánh AI này hiện cho phép các bên liên quan phân tích và xác định giao tiếp phi ngôn ngữ của con người thông qua một số biểu cảm mà họ thể hiện như:
- Biểu cảm khuôn mặt và cảm xúc
- Ngôn ngữ cơ thể
- Giọng nói tấn
- Và cử chỉ
Bằng cách triển khai các mạng nơ-ron sâu chuyên dụng, các mô hình AI có thể phát hiện tới 7 cảm xúc khác nhau bao gồm:
AI trong Nhận dạng cảm xúc – Các trường hợp sử dụng hàng đầu
Khả năng hiểu được cảm xúc tiềm ẩn của chúng ta của máy móc có thể mở đường cho những đột phá có thể nâng cao cuộc sống và lối sống của con người. Hãy cùng xem xét một số trường hợp sử dụng có lợi nhất của công nghệ này.
Hiểu về Sức khỏe Cảm xúc
Một trong những mối quan tâm đáng lo ngại nhất trên toàn cầu là sức khỏe tâm thần. Thống kê cho thấy ở Ấn Độ, khoảng 45 triệu người đang phải chịu đựng sự lo lắngBên cạnh đó, 10.6% người lớn ở Ấn Độ mắc chứng rối loạn tâm thần.
Xuất phát từ căng thẳng, lựa chọn lối sống, công việc, sự cô đơn, v.v., sức khỏe tâm thần là mối quan tâm ngày càng tăng dẫn đến các biến chứng về thể chất. Một mô hình AI có thể hỗ trợ các nhà trị liệu và cố vấn hiểu được trạng thái tinh thần sâu sắc hơn của một cá nhân có thể thúc đẩy các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa và cuối cùng mang lại khả năng chữa lành tốt hơn. Một mô hình như vậy cực kỳ hữu ích trong:
- Tiến hành đánh giá sức khỏe tâm thần
- Quản lý cơn đau và điều trị các vấn đề về PTSD
- Chẩn đoán Rối loạn phổ tự kỷ và nhiều hơn nữa
Sự tham gia của người học vào EdTech
Các lớp học thông minh đang ngày càng được triển khai tại các trường học trên khắp Ấn Độ. Bằng cách tích hợp mô hình nhận dạng cảm xúc, các tổ chức và bên liên quan có thể hỗ trợ thêm trong việc:
- Sự tham gia và tương tác của sinh viên giúp các nhà giáo dục xem xét lại phương pháp giảng dạy
- Xây dựng trải nghiệm học tập được cá nhân hóa
- Phát hiện các trường hợp bắt nạt và các hình thức đau khổ về mặt cảm xúc khác và nhiều hơn nữa
Trò chơi & Giải trí
Phạm vi nhận dạng cảm xúc AI trong trò chơi và giải trí là phi thường vì công nghệ này có thể giúp các nhà phát triển trò chơi hiểu rõ hơn và sao chép cảm xúc của con người cũng như biểu cảm của nhân vật. Những sự kết hợp như vậy cũng cho phép người chơi có trải nghiệm chơi game nhập vai.
Bảo mật & Giám sát
Các quốc gia như Trung Quốc đã triển khai camera nhận dạng khuôn mặt để phát hiện người đi bộ sai luật và phạt họ. Với mô hình phát hiện cảm xúc, các hệ thống như vậy có thể được sử dụng để tăng cường an ninh và giám sát ở những khu vực nhạy cảm như sân bay, nhà ga, rạp chiếu phim, trung tâm chăm sóc sức khỏe, v.v.
Các mô hình AI có thể phát hiện chính xác những cảm xúc đáng ngờ và biểu hiện bất thường trong biểu cảm của con người, cho phép các chuyên gia an ninh theo dõi và phân loại nghi phạm cũng như giám sát họ tốt hơn.
Nhận dạng cảm xúc AI hoạt động như thế nào
Quá trình đào tạo các mô hình AI để phát hiện cảm xúc của con người phức tạp nhưng có hệ thống. Mặc dù cách tiếp cận phụ thuộc vào từng dự án, nhưng có một khuôn khổ chung có thể được soạn thảo để tham khảo. Dưới đây là trình tự chung:
- Nó bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu, trong đó khối lượng lớn biểu cảm và khuôn mặt của con người được biên soạn. Các thương hiệu như Shaip đảm bảo nguồn dữ liệu con người có đạo đức.
- Sau khi thu thập được các tập dữ liệu, chúng sẽ được chú thích bằng phương pháp hộp giới hạn để phân lập khuôn mặt người để máy móc có thể hiểu được.
- Với các tập dữ liệu hình ảnh được phát hiện, khuôn mặt sẽ trải qua một chuỗi tiền xử lý, tối ưu hóa ảnh để đưa vào máy học. Giai đoạn này bao gồm các kỹ thuật hiệu chỉnh hình ảnh như giảm nhiễu, loại bỏ mắt đỏ, hiệu chỉnh độ sáng và độ tương phản, v.v.
- Khi hình ảnh đã sẵn sàng cho máy, chúng sẽ được đưa vào bộ phân loại cảm xúc dựa trên mô hình Mạng nơ-ron tích chập.
- Các mô hình xử lý hình ảnh và phân loại chúng dựa trên biểu cảm của chúng.
- Các mô hình được đào tạo nhiều lần để tối ưu hóa hiệu suất.
Nhận diện những thách thức trong nhận dạng cảm xúc AI
Là con người, chúng ta thường gặp khó khăn trong việc hiểu người bên cạnh mình đang trải qua điều gì. Đối với máy móc, quá trình này khó khăn và phức tạp hơn. Một số thách thức chủ yếu trong không gian này bao gồm:
- Phạm vi cảm xúc của con người khiến máy móc khó có thể nhận ra đúng biểu cảm. Đôi khi, cảm xúc của con người có sắc thái. Ví dụ, cách một người hướng nội mỉm cười hoàn toàn khác với cách một người hướng ngoại mỉm cười. Máy móc thường gặp khó khăn trong việc nhận ra sự khác biệt mặc dù cả hai đều có thể thực sự hạnh phúc.
- Luôn có sự khác biệt và thiên vị về văn hóa trong việc phát hiện khuôn mặt con người và vô số cảm xúc của họ. Biểu cảm và cách thức của chúng có thể khác nhau ở các vùng khác nhau và các mô hình thấy khó hiểu những sắc thái như vậy.
Con đường phía trước
Khi chúng ta tiến nhanh đến Trí tuệ nhân tạo tổng quát, chúng ta phải tăng cường giao tiếp giữa máy móc và con người. Thị giác máy tính, cụ thể là nhận dạng cảm xúc là một phần quan trọng của hành trình này.
Mặc dù có những thách thức, nhưng chắc chắn sẽ có đột phá. Nếu bạn đang phát triển một mô hình để phát hiện cảm xúc của con người và đang tìm kiếm khối lượng lớn các tập dữ liệu để đào tạo các mô hình của mình, chúng tôi khuyên bạn nên liên hệ với chúng tôi.
Các quy trình đảm bảo chất lượng có sự tham gia của con người, phương pháp tìm nguồn cung ứng có đạo đức và kỹ thuật chú thích chặt chẽ của chúng tôi sẽ đảm bảo tầm nhìn AI của bạn đạt được nhanh hơn. Hãy liên lạc với chúng tôi ngay hôm nay.
