Un sistem de inteligență artificială poate citi emoțiile

O nouă abordare a inteligenței artificiale (IA) bazată pe semnale wireless ar putea ajuta la dezvăluirea emoțiilor noastre interioare, potrivit unor cercetări realizate în Anglia.

Inteligența artificială (IA) este capacitatea unui computer sau a unui robot controlat de computer de a îndeplini sarcini asociate în mod obișnuit cu ființele umane. De la dezvoltarea computerului digital în anii 1940, s-a demonstrat că acesta poate fi programat pentru a îndeplini sarcini foarte complexe. 

 

RECOMANDĂRILE EXPERȚILOR DOC

Un sistem de IA poate dezvălui informații despre ritmul cardiac și respirator

Unele programe au atins nivelurile de performanță ale experților și profesioniștilor umani în îndeplinirea anumitor sarcini specifice, astfel încât inteligența artificială se găsește în aplicații pentru diagnostic medical, motoare de căutare și recunoașterea vocii sau a scrisului de mână.

Un studiu¹ realizat la Universitatea Queen Mary din Londra și publicat în revista PLOS ONE demonstrează utilizarea undelor radio pentru a măsura semnalele cardiace și respiratorii și pentru a prezice cum se simte cineva chiar și în absența oricăror alte indicii vizuale, cum ar fi expresiile faciale.

Participanților la studiu li s-a cerut inițial să vizioneze un videoclip selectat de cercetători pentru capacitatea sa de a evoca unul dintre cele patru tipuri de emoții de bază: furie, tristețe, bucurie și plăcere. În timp ce un participant urmărea videoclipul, cercetătorii emiteau către el semnale radio inofensive, cum ar fi cele transmise de la orice sistem wireless, inclusiv radar sau WiFi, măsurând semnalele care se întorceau. 

Analizând modificările acestor semnale cauzate de mișcări ușoare ale corpului, cercetătorii au reușit să dezvăluie informații „ascunse” despre inima și ritmul respirației fiecărui participant.

Și alte cercetări anterioare au folosit metode similare neinvazive de detectare a emoțiilor; cu toate acestea, în acele cercetări, analiza datelor a depins de utilizarea abordărilor clasice de învățare automată, prin care se utilizează un algoritm pentru identificarea și clasificarea stărilor emoționale în cadrul datelor.

Însă, pentru studiul de față, oamenii de știință au folosit în schimb tehnici de învățare profundă, unde o rețea neuronală artificială își învață propriile caracteristici din datele brute dependente de timp și au arătat că această abordare ar putea detecta emoțiile mai precis decât metodele tradiționale de învățare automată.

Oamenii de știință afirmă că învățarea profundă ne permite să evaluăm datele într-un mod similar cu modul în care un creier uman ar funcționa privind diferite straturi de informații și stabilind conexiuni între ele. Majoritatea literaturii științifice publicate care utilizează învățarea automată măsoară emoțiile într-un mod dependent de subiect, înregistrând un semnal de la un anumit individ și folosindu-l pentru a prezice emoția într-o etapă ulterioară.

Prin învățarea profundă, mai spun aceștia, se pot măsura cu exactitate emoțiile într-un mod independent de subiect, privind o întreagă colecție de semnale de la diferiți indivizi. Aceste date pot fi folosite pentru a prezice emoțiile oamenilor din afara bazei de date de instruire.

În mod tradițional, detectarea emoțiilor s-a bazat pe evaluarea semnalelor vizibile, cum ar fi expresiile faciale, vorbirea, gesturile corpului sau mișcările ochilor. Însă aceste metode pot să nu fie sigure, deoarece nu captează în mod eficient emoțiile interne ale unui individ, iar cercetătorii caută din ce în ce mai mult semnale invizibile pentru a înțelege emoțiile.

Semnalele ECG detectează activitatea electrică din inimă, oferind o legătură între sistemul nervos și ritmul cardiac. Până în prezent, măsurarea acestor semnale a fost efectuată în mare parte folosind senzori care sunt așezați pe corp, dar recent cercetătorii au căutat abordări neinvazive care utilizează unde radio, pentru a detecta aceste semnale.

Emoțiile umane ar putea fi detectate mai precis

Metodele de detectare a emoțiilor umane sunt adesea folosite de cercetătorii implicați în studii psihologice sau neuroștiințifice, dar se crede că aceste abordări ar putea avea și implicații mai largi pentru gestionarea sănătății și a bunăstării unei persoane. În viitor, echipa de cercetare intenționează să colaboreze cu profesioniști din domeniul sănătății și cu alți oameni de știință în ceea ce privește preocupările etice legate de utilizarea acestei tehnologii și acceptarea ei de către populație.

A putea detecta emoții folosind sisteme fără fir este un subiect de interes tot mai mare pentru cercetători, deoarece oferă o alternativă la senzorii voluminoși utilizați în prezent și ar putea fi aplicabil direct în viitoate case „inteligente”. În acest studiu, savanții s-au bazat pe date existente, folosind unde radio pentru a depista emoțiile și a arăta că utilizarea tehnicilor de învățare profundă poate îmbunătăți acuratețea rezultatelor.

Oamenii de știință caută să investigheze în continuare dacă este posibil ca sisteme deja existente și ieftine, cum ar fi routerele WiFi, ar putea detecta emoțiile unei mase mai mari de oameni adunați la un loc, de exemplu într-un birou. Acest tip de abordare le-ar permite cercetătorilor să clasifice individual emoțiile oamenilor în timp ce desfășoară activități de rutină. De asemenea, savanții își propun să îmbunătățească acuratețea detectării emoțiilor într-un mediu de lucru folosind tehnici avansate de învățare profundă.

În concluzie, această cercetare deschide multe oportunități pentru aplicații practice, în special în domenii precum asietența medicală.

În ce domenii este utilizată în prezent inteligența artificială?

Inteligența artificială nu se limitează doar la IT sau la industria tehnologică, ci este utilizată pe scară largă în alte domenii, cum ar fi cel medical, de business, educație și producție.

De exemplu, Siri este una dintre cele mai populare asistente personale oferite de Apple pe iPhone și iPad; ne ajută să găsim informații despre subiectele care ne interesează, să obținem indicații de orientare, să trimitem mesaje, să efectuăm apeluri vocale, să deschidem aplicații și să adăugăm evenimente în calendar. Siri folosește tehnologia de învățare automată pentru a se „deștepta” și a înțelege mai bine ce dorește de la ea persoana care o utilizează.

Un alt exemplu este Netflix, care oferă o tehnologie predictivă extrem de precisă bazată pe reacțiile clienților la filme. Acesta analizează miliarde de înregistrări pentru a sugera filme care le-ar putea plăcea utilizatorilor pe baza reacțiilor anterioare ale acestora și a modalității de alegere a filmelor. Această tehnologie devine din ce în ce mai inteligentă, pe măsură ce setul de date crește. Cu toate acestea, tehnologia are și un dezavantaj, și anume că majoritatea filmelor mici, independente, trec neobservate în timp ce filmele de la casele de producție mari cresc zi de zi pe platformă. 

 

Sursă foto: Shutterstock
Bibliografie:
PLOS ONE - Deep learning framework for subject-independent emotion detection using wireless signals
https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0242946
1. Studiul „Deep learning framework for subject-independent emotion detection using wireless signals”, apărut în PLOS ONE, 2021; 16 (2): e0242946 DOI: 10.1371/journal.pone.0242946, autori: Ahsan Noor Khan et al.

Pentru a comenta este nevoie de sau înregistrare.
Comentarii 0