Bisher wurde nur Menschen diese Fähigkeit eingeräumt, die Emotionen der uns umgebenden Menschen zu erkennen und zu messen und dann in einer festgelegten Umgebung entsprechend zu handeln. Jetzt hätten Computer jedoch in der Lage sein können, dasselbe zu tunziemlich effizient! Skeptisch? Lassen Sie uns herausfinden, wie!
Die Forscher des MIT Media Lab waren erfolgreich in
Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen das Gesichtsausdrücke „lesen“ kann, um die Emotionen des Menschen zu verstehen. In der heutigen Zeit gab es mehrere Entwicklungen in der Robotertechnologie, aber das Erkennen menschlicher Emotionen war immer das fehlende Glied, um sie auf die nächste Ebene zu bringen. Um menschliche Emotionen zu analysieren, zielt das neue Modell des maschinellen Lernens darauf ab, Gesichtsausdrücke zu analysieren und zu interpretieren.
Menschliche Emotionen sind ebenso komplizierte und inkonsistente Teile der Menschheit wie globale Gesundheit, Krieg und Umweltzerstörung. Manchmal kann es sogar für einen Mann eine Herausforderung sein, die Gefühle eines anderen Mannes festzustellen, da wir das Verstehen von Emotionen weitgehend als selbstverständlich betrachten, geschweige dennComputer machen das für uns!
Mit dem Fortschritt in der Robotertechnologie und im maschinellen Lernen scheint die Antwort jedoch nicht mehr zu weit zu sein.
Die Laborforscher und Wissenschaftler am MIT haben jetzt eine Methode entwickelt, mit der Computer grundlegende Gesichtsausdrücke sehen, messen und verstehen und sie dann in menschliche Emotionen umsetzen können. Dies entspricht den Behauptungen des an diesem Modell arbeitenden Teams mit nur wenig AufwandMit einigen zusätzlichen Trainingsdaten ist es diesem System möglicherweise möglich, seine aktuelle Methodik anzupassen und sogar neue Kontexte zu bestimmen, z. B. verschiedene Personen in einer Umgebung, ohne seine Wirksamkeit zu verlieren.
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AI
Expertenmischung , ”ist daher fortschrittlicher und flexibler, da diese neuronalen Netzwerkmodelle darauf trainiert sind, eine Stimmung spontan zu erkennen, anstatt die Daten, die zur Analyse eingegeben wurden. Dieses neue Modell funktioniert auch in einem„ Gating-Netzwerk “, das alle berechnetdie Möglichkeiten einer vom Netzwerk analysierten eingestellten Stimmung. In Kombination der Technik der Expertenmischung mit Modellpersonalisierungstechniken konnten die Forscher ein Modell entwickeln, mit dem feinkörnige Gesichtsausdruckdaten von Personen gewonnen werden können.
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Das Modell bewertete jedes Bild anhand der Wertigkeit angenehm oder unangenehm und der Erregung Erregung, um die emotionalen Zustände der Probanden zu entschlüsseln. Zur weiteren Personalisierung fütterten die Forscher das Modell mit den unsichtbaren Videobildern derselben Probanden.
Das Modell mit nur 5 bis 10% der Daten aus der neuen Population konnte die traditionellen Modelle bei der Interpretation der Emotionen übertreffen und zeigte die Fähigkeit des Modells, sich mit sehr wenigen Daten an sich ändernde Populationen anzupassen.
„Stellen Sie sich ein Modell vor, das Gesichtsausdrücke in einer Kultur analysiert und für eine andere Kultur angepasst werden muss. Ohne Berücksichtigung dieser Datenverschiebung sind diese Modelle unterdurchschnittlich. Wenn Sie jedoch nur ein wenig aus einer neuen Kultur probieren, um unsere anzupassenModell können diese Modelle viel besser abschneiden, insbesondere auf individueller Ebene. Hier zeigt sich die Bedeutung der Modellpersonalisierung am besten. “
sagte Oggi Rudovic, Mitautor der Papier . Werbung
"Dies ist eine unauffällige Möglichkeit, unsere Stimmungen zu überwachen"
Rudovic sagte . "Wenn Sie Roboter mit sozialer Intelligenz wollen, müssen Sie sie intelligent und natürlich auf unsere Stimmungen und Emotionen reagieren lassen, eher wie Menschen." Es ist klar, dass diese intuitive Methode ein praktisches Werkzeug ist, um nach emotionalen Zeichen beim Menschen Ausschau zu halten, die sie in naher Zukunft von passiven Teilnehmern zu aktiven Teilnehmern an der Erkennung von Emotionen machen.
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