Šta je afektivno računarstvo?
Afektivno računarstvo je grana veštačke inteligencije koja promoviše emocionalnu inteligenciju u algoritmima, za prepoznavanje, procesiranje, interpretaciju i simulaciju ljudske empatije. Reč je o interdisciplinarnom polju koje uključuje kompjutersku nauku, psihologiju, i kognitivnu nauku.
Šta afektivno računarstvo, u načelu, pokriva?
Najčešće se govori o sledećim oblastima:
- Detekcija lica;
- Analiza izraza lica, gestova i kretanja ljudi u slikama i videu;
- Detekcija emocija na osnovu audio zapisa govora;
- Primena tehnika za analizu prirodnog govora za detekciju osećanja;
- Multimodalni pristupi za procesiranje socijalnih signala u kompleksnim socijalnim interakcijama, zasnovani na istovremenom procesiranju zvuka i videa.
Interesovanje za afektivno računarstvo sve više raste, te je u proteklom periodu bilo važnih napredaka u istraživačkim studijama, ali i u primenama u stvarnom svetu.
Kako afektivno računarstvo funkcioniše?
Objasnićemo na koji način afektivno računarstvo funkcioniše na lako razumljivom primeru.
Novi Apple Watch Ultra koristi senzore da detektuje telesnu temperaturu, temperaturu kože, pozu, pokrete i druge fiziološke podatke koje potom komunicira AI sistemima radi analize zdravlja.
Izvor: Neuroscience News
Šta se dešava nakon što senzori pošalju ove informacije sistemu?
Tehnike mašinskog učenja potom proizvode izvesne “etikete”; na primer, ako se osoba osoba namršti, kompjuterska vizija može to početi da prepoznaje kao “zbunjenost”, ”koncentrisanje” ili “blagu ljutnju”.
Nešto slično dešava se i kada je reč o promenama u govoru i glasu. Neke emocije je lakše identifikovati u ovom smislu, na primer, kada glas postane povišen ako je osoba uzbuđena ili ljuta, dok, ukoliko je umorna, govor bude tih, monoton i usporen.
Od čega zavisi preciznost i tačnost ovih podataka?
Kao i u drugim granama veštačke inteligencije, ovi sistemi u najvećoj meri zavise od podataka kojima su “nahranjeni”. To je ujedno jedan od najvećih izazova – odabrati adekvatan materijal za treniranje sistema.
Iz tih razloga, u ove svrhe se najčešće koristi glas onih koji najbolje vladaju emocijama i glasom, a to su glumci. Ne samo što su oni sposobni da proizvedu varijacije osnovnih emocija u kontrolisanom okruženju, nego to znači da mogu da obezbede visokokvalitetne audio snimke, optimalno artikulisane izraze, za kasniju detekciju glasa.
Gde se može učiti afektivno računarstvo?
Ono je takođe nezaobilazni element i u formalnom obrazovanju, pa se tako, na primer, studenti Fakulteta tehničkih nauka u Novom Sadu sa njime susreću na master studijama, u okviru predmeta “Emotivna veštačka inteligencija i afektivno računarstvo”.
“Cilj predmeta je upoznavanje studenata sa načinima korišćenja metoda i tehnika veštačke inteligencije i mašinskog učenja za analizu emocija ljudi i procesiranje socijalnih signala (observabilnih ponašanja ljudi u socijalnim interakcijama, koja su povezana i odražavaju interno emotivno stanje ljudi). U okviru kursa, studenti će biti upoznati sa najuticajnijim pristupima za analizu emocija baziranih na klasičnim metodama veštačke inteligencije, kao i na dubokom učenju,” navodi se u opisu kursa.
Po završetku ovog kursa, studenti su osposobljeni da koriste tehnike klasične veštačke inteligencije i dubokog učenja za rešavanje praktičnih problema iz domena informacionih tehnologija. Pored toga, ovladaće praktičnim veštinama razvoja programskih rešenja, korišćenjem OpenCV, scikit-learn, Caffe, TensorFlow i PyTorch okruženja za razvoj sistema veštačke inteligencije.
Gde se afektivno računarstvo može primeniti?
Primene afektivnog računarstva su brojne i mogu imati mnogo benefite po svakodnevni život, kao što su:
- Obrazovanje – Ovo se posebno odnosi na obrazovanje na daljinu. Učitelji bi, na osnovu ovih podataka, mogli da dobiju informacije o osećanjima učenika i da na taj način prilagode svoje nastavne metode i planove.
- Zdravstvo – Roboti koji se sve više koriste u zdravstvu će značajno biti unapređeni zahvaljujući afektivnom računarstvu. Oni mogu biti od posebne koristi u zemljama čije stanovništvo stari i gde je sve manje lekara koji bi im pružili zdravstvenu zaštitu. Pored toga, ovi roboti mogu imati i primenu u komunikaciji sa osobama koje se nalaze na spektru autizma.
- Video igre – Afektivne video igre na potpuno nov način koriste informacije o korisniku dok igra određenu video igru. Ove informacije se zovu biofeedback i odnose se, na primer, na jačinu kojom igrač pritiska džojstik a koja svedoči o njegovom uzbuđenju.
- Ostalo – Neke od ostalih primena odnose se, recimo, na identifikaciju korisnika nakon što isproba određeni proizvod. Na taj način, kompanije mogu da odluče treba li nešto da promene pre nego što lansiraju proizvod na tržište.
