تحلیل احساسات با هوش مصنوعی چه کاربرد هایی دارد؟

برای مثال تصور کنید که در حال رانندگی هستید و احساس خواب آلودگی دارید و ممکن است حین رانندگی خوابتان ببرد و این اتفاق موجب آسیب های جبران ناپذیری شود.

حال گمان کنید در حین رانندگی هستید و احساس خواب آلودگی می کنید و در این شرایط فردی یا چیزی به شما هشدار می دهد که ممکن است تصادف کنی و به این صورت شما ماشین را پارک میکنید و استراحت می کنید و یا در حین خواب آلودگی و لرزش فرمان، از ماشین صدای بوق هشدار خارج می شود.

این یکی از کاربرد های هوش مصنوعی در حوزه تحلیل احساسات انسان به شمار می رود که در ادامه به بررسی آن خواهیم پرداخت.

برای درک بهتر هوش مصنوعی و کاربرد های آن بهتر است اقدام به آموزش پایتون در سایت آموزش مگاپایتون نمایید.

 

آشنایی با مفهوم تحلیل احساسات در هوش مصنوعی

هوش مصنوعی احساسی و یا تحلیل احساسات توسط هوش مصنوعی به تشخیص احساسات انسان به وسیله هوش مصنوعی گفته می شود

ماشین هایی که برخوردار از هوش مصنوعی احساسی می باشند علاوه بر کانال های شناختی، قادر به درک کانال های عاطفی‌‌ ارتباط انسان نیز می باشند.

این ویژگی موجب می شود که این ماشین های بتوانند سیگنال های کلامی و غیر کلامی را تشخیص داده و تفسیر کنند و مطابق آن بازخورد مناسبی دهند.

در زمینه تحقیقات نیز کار های زیادی جهت انتقال درک عاطفی ماشین ها انجام می گیرد.

بارز ترین کار هایی که در زمینه تحقیقاتی انجام می شود نیز ماشین لرنینگ و یادگیری عمیق می باشد.

 

 

آشنایی با کانال های ماشین لرنینگ از روی احساسات انسان

جنبه خاصی از تشخیص احساسات هوش مصنوعی هم اکنون بر تحقیقات بینایی کامپیوتری فعال می باشد که آن تشخیص بیان چهره و تجزیه و تحلیل احساسات از ورودی های بصری می باشد.

امروزه تعامل انسان و ماشین یکی از‌حوزه های حیاتی مطالعه را در بر می گیرد.

سیستم های هوش مصنوعی سعی در درک تعامل اجتماعی به کمک تجربه بصری دارند.

اما لازم به ذکر است که تشحیص احساسات با کمک هوش مصنوعی تنها به جنبه بصری و تصاویر ختم نمی شود.

در فناوری تشخیص احساسات با هوش مصنوعی ، ورودی ماشین ها شامل تصاویر، سیستم تشخیص گفتار و حرکت فیزیکی بدن و .. می باشد.

به این صورت ماشین ها آموزش می بینند که چگونه بتوانند لبخند و یا تغییر لحن گفتاری را تشخیص و یا تفسیر نمایند.

برای مثال ماشین های تشخیص چهره قادر به تشخیص چهره افراد از نظر غمگین بودن، شاد بودن و … می باشند.

همچنین محققین در حال ‌حاضر در حال کار با پارامتر هایی مانند دمای پوست و ضربان قلب و … جهت تشخیص احساسات افراد می باشند.

 

پتانسیل تحلیل احساسات به وسیله هوش مصنوعی به چه صورتی است؟

احساسات یکی از جنبه های مهم رفتار انسان بوده که بر جنبه های گوناگون زندگی فرد تأثیر می گذارد.

به همین دلیل تحلیل احساسات به وسیله هوش مصنوعی از پتانسیل های بسیاری در جنبه های مختلف زندگی افراد برخوردار است.

ماشین ها از این پتانسل برخوردار می باشند که :

• از تعاملات انسانی درس بگیرند
• اقدام به درک مسیر شناختی و مسیر عاطفی ارتباط انسانی نمایند
• نیت اصلی انسان ها را تشخیص دهند
• توانایی ایجاد تمایز میان جمله های تحت اللفظی و غیر تحت اللفظی را داشته باشند.

تحلیل احساسات با هوش مصنوعی در زمینه های مختلفی کاربرد دارد و پتانسیل استفاده در صنایع مختلف را داشته و به این صورت نتیجه آن می تواند استفاده بهینه از منابع انسانی و ماشینی باشد.

زمانی که سخن از خواندن و درک احساسات به میان می آید همچنان انسان ها جلو تر از ماشین ها می باشند.

اما هوش مصنوعی فرصت هایی برای شخصی سازی تجربه کاربر و همچنین تقویت ارتباط با مشتری فراهم می نماید.

بر این اساس می توان گفت با پیشرفت تکنولوژی، هوش احساسی ماشین ها نیز به دقت بیشتری دست پیدا می کنند.

 

کاربرد های هوش مصنوعی در تشخیص احساسات انسان

این فناوری تشخیص احساسات در هوش مصنوعی در صنایع گوناگونی همچون مراقبت بهداشتی، تولید و بازاریابی و … برای انسان کاربردی می باشد و روز به روز نیز به پیشرفت بیشتری دست می یابد.

مسیر تشخیص احساسات در هوش مصنوعی در حال حاضر به تکامل جدی نرسیده اما به مرور به تکامل نسبی دست پیدا می کند.

 

کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص احساسات در زمینه مراقبت های بهداشتی

با استفاده از تشخیص احساسات در هوش مصنوعی ، ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی می توانند جهت اولویت بندی بیماران خود با استفاده از تجزیه و تحلیل حالات چهره افراد در اتاق انتظار به ویژه بخش اورژانس استفاده نمایند.

به این صورت کسانی که ب ناراحتی بیشتری دارند در اولویت بالا تری قرار می گیرند و کسانی که وضعیت سلامت آنها نرمال است در اولویت بعدی قرار می گیرند

همچنین محققین دانشگاه پزشکی استنفورد به کمک Google Glass و یک نرم افزار سفارشی گوشی های هوشمند برای کمک به کودکان اوتیسمی راهی پیدا کردند که بر اساس حالت چهره احساسات این کودکان شناسایی شود.

 

کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص احساسات در زمینه بازاریابی

بازار یاب ها تمایل به بررسی عملکرد محصول پیش از عرضه محصولات خود دارند

هوش مصنوعی با تشخیص احساسات کاربر نسبت به محصول و خدمات عرضه شده به بازار یاب ها امکان آگاهی از احساس مشتریان و بینش های آینده محصول را می دهد.

به این صورت فناوری تشخیص احساسات در هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل حالات چهره آزمایش کنندگان محصول به شرکت های تولید کننده جهت بهبود کیفیت محصول

 بر اساس نیاز و سلیقه افراد کمک می کند.

 

کاربرد تشخیص چهره در هوش مصنوعی در سیستم های نظارت بر راننده در خودرو ها

بسیاری از تصادفات و سوانح رانندگی به دلیل حواس پرتی رانندگان رخ می دهد.

با پیاده سازی قابلیت رانندگی خودکار با هوش مصنوعی ، تولید کنندگان خودرو  با ملاحضات رانندگی بیشتری مواجه خواهند شد و لازم است فاکتور های ایمنی ایجاد شده توسط صنعت خودرو را رعایت نمایند.

جهت بالا بردن ایمنی جاده ها لازم است خودرو سازان از وضعیت راننده، احساسات و میزان خستگی و پاسخ آنها به قوانین راهنمایی و رانندگی آگاهی داشته باشند.

به همین منظور از هوش مصنوعی با کمک دوربین ها و میکروفون ها در جهت اندازه گیری حالت پیچیده و ظریف احساسی و شناختی به کمک چهره و صدای راننده در زمان واقعی استفاده می نماید.

نسل جدید نرم افزار تشخیص احساس با هوش مصنوعی به کمک چارچوب یادگیری عمیق متناسب با بینایی رایانه ای، تشخیص گفتاری و حجم عظیمی از داده های دنیای واقعی تقویت می گردد.

این ویژگی به سازندگان در جهت شناسایی آسیب های رانندگان کمک کرده و به این صورت سازندگان توانایی به روز رسانی های جذاب و عملی را جهت بهبود ایمنی خودرو خواهند داشت.

 

بررسی محدودیت های هوش مصنوعی احساسی

یک نگرانی بسیار مهم در مدل های هوش مصنوعی ، دقت در تشخیص احساسات می باشد.

محققین لازم است به هوش مصنوعی به صورت گسترده و بر اساس موضوعات مختلف در فرهنگ های گوناگون آموزش دهند.

در تمامی فرهنگ ها‌ احساسات به یک صورت بیان نمی شود. بنابراین به رغم آموزش های متعدد لازم است هوش مصنوعی به درستی تعیین کند که یک موضوع متعلق به کدام فرهنگ می باشد تا بتواند احساسات انسانی را به صورت دقیق تشخیص و ارائه دهد و این موضوع همیشه امکان پذیر نمی باشد.

با وجود متغیر بودن حالات چهره از نظر فرهنگی، استفاده از آن در جهت آموزش سیستم های یادگیری ماشین به صورت اجتناب ناپذیر سیگنال ها و انتظارات گوناگون را با یکدیگر ترکیب می نماید.

به همین دلیل در تحلیل احساسات به وسیله هوش مصنوعی با محدودیت هایی مواجه می شود و لازم است محققین طوری با این محدودیت برخورد کنند که در میزان دقت کمترین تأثیر را ارائه دهند.

پروفسور تحقیقاتی در USC Annenberg به نام کیت کرافورد و همچنین محقق ارشد مایکروسافت ریسرچ در مقاله خود برای The Atlantic نوشته است با توجه به این موضوع که حالات چهره از نظر فرهنگ های گوناگون متفاوت می باشد، استفاده از آن برای آموزش سیستم های ماشین لرنینگ به صورت غیر قابل اجتنابی ترکیب می شود

محققین نمی توانند این توقع را داشته باشند که حس پشت لبخند در یک کشور، در کشور دیگر نیز همان حس را داشته باشد

برای مثال خنده می تواند نشان دهنده تمسخر، شادی و یا حتی عصبانیت باشد.

همانطور که گفته شد علاوه بر کاربرد تشخیص احساسات هوش مصنوعی در دنیای تجارت، با محدودیت هایی در این حوزه نیز مواجه خواهیم شد.

این ابزار می تواند جهت جمع آوری بازخورد در مورد محصولات و خدمات بسیار کاربردی باشد همچنین موجب پیشرفت شرکت ها در حوزه مراقبت های بهداشتی و تولیدی خواهد شد.

شرکت هایی که به دنبال جمع آوری تحقیقات در مورد مشتریان خود در جهت بهبود کیفیت محصولات خود می باشند لازم است از هوش مصنوعی تشخیص احساسات استفاده کنند

اما لازم است به این نکته که تمامی انسان ها به یک شکل احساسات خود را نشان نمی دهند نیز توجه داشته باشید.

به همین دلیل به هیچ عنوان نباید از این برنامه در جهت تصمیم گیری های حیاتی مانند انتساب گناه و یا شناسایی جرائم و قضاوت در دادگاه استفاده شود.

 

کلام آخر

یکی از پر طرفدار ترین حوزه های هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ که کارشناسان برای آن آینده درخشانی پیش بینی می کنند تحلیل احساسات در هوش مصنوعی می باشد.

تشخیص احساسات به وسیله ماشین ها موجب درک بهتر احساسات انسان ها و رشد جنبه های گوناگون زندگی بشری خواهد شد.

هوش مصنوعی به کمک داده های گفتاری، بصری و فیزیکی قادر به تشخیص احساسات انسان نسبت به یک رویداد خواهد بود.

جهت دست یابی به تشخیص احساسات با ماشین ها لازم است از پیش نیاز هایی برخوردار باشیم.

به همین سبب جهت دستیابی به موفقیت در زمینه هوش مصنوعی و ماشین لرنینگ لازم است اقدام به آموزش پایتون در مگاپایتون زیر نظر اساتید مجرب نمایید.