Samenvatting artikel – Kunstmatige intelligentie bij het in realtime herkennen van menselijke gevoelens en emoties. Om precies te zijn, een volledig automatisch systeem dat in staat is de emotionele reacties van een persoon te detecteren, gebaseerd op lichaamstaal, toon van de stem, gezichtsuitdrukking en GPT (Generative Pre-Trained Transformer).

Het is duidelijk dat de snelle ontwikkeling van GPT slaagde erin veel mensen bang te maken en angst te creëren op veel terreinen van activiteit. Het grootste probleem voor velen is dat hun werk op een dag zou kunnen worden gedaan door robots die zijn uitgerust met kunstmatige intelligentie. Een angst met een zeer reële basis, als we kijken naar hoe snel deze wordt geïmplementeerd Microsoft GPT-4 in Bing, in applicaties Office Microsoft 365, AI Builder en in andere toepassingen waar creativiteit en menselijke uitvoering nodig waren.

De veilige haven van velen ligt in het idee dat kunstmatige intelligentie de mens nooit zal kunnen vervangen. Zelfs als ChatGPT het kan op bijna alles antwoorden geven, het heeft een groot minpunt, wat deze technologie onderscheidt van de mens. Kunstmatige intelligentie (AI)) hij heeft geen gevoelens en kan de gevoelens van een man niet begrijpen. Gevoelens en emotionele reacties zijn kenmerkend voor het leven. Mensen en dieren beschikken over deze capaciteiten.

Kunstmatige intelligentie bij het in realtime herkennen van menselijke gevoelens en emoties

Hoewel psychologen gerust kunnen zijn, omdat AI hun plaats (nog) niet kan innemen, heeft de huidige technologie de ontwikkeling mogelijk gemaakt van algoritmen en kunstmatige intelligentiesystemen die menselijke emoties en gevoelens kunnen detecteren en interpreteren, tot op zekere hoogte.

Om menselijke emoties te detecteren en interpreteren, maken kunstmatige intelligentiesystemen vaak gebruik van technieken van natuurlijke taalherkenning, leuk vinden analyse van de stemtoon Si en gezichtsuitdrukking. Deze technieken omvatten de analyse van non-verbale signalen, zoals intonatie, ritme en stembuiging, evenals gezichtsuitdrukkingen, zoals fronslijnen, glimlachen of kijken.

Hoewel kunstmatige intelligentiesystemen menselijke emoties en gevoelens kunnen detecteren, zijn ze niet altijd 100% accuraat, omdat er veel individuele variaties zijn in het uiten en interpreteren van emoties. Bovendien is het interpreteren van de context een belangrijk onderdeel van het begrijpen van menselijke emoties, en dit kan voor systemen lastig te realiseren zijn. kunstmatige intelligentie.

Velden waarin de technologie wordt toegepast AI voor het detecteren van emoties en gevoelens

De technologie voor het detecteren van menselijke emoties en gevoelens kan op verschillende terreinen worden gebruikt, zoals marktonderzoek, psychologie, marketing en de ontwikkeling van slimmere en beter aanpasbare mens-machine-interfaces.

Toepassingen zoals MotphCast, heeft oplossingen ontwikkeld op basis van Emotion AI ((Affective Computing) En Facial Emotion Recognition (FER). Deze oplossingen zijn gebaseerd op Emotionele Kunstmatige Intelligentie, zeer bruikbaar op terreinen als: marketing, onderwijs of geneeskunde.

MorphCast kan worden gebruikt in marketing om gebruikersreacties in realtime te evalueren, zodat bedrijven hun marketingcampagnes kunnen aanpassen op basis van onmiddellijke feedback van klanten. De applicatie kan worden gebruikt om de mate van interesse en betrokkenheid van de studenten te evalueren tijdens online cursussen. Deze beoordeling kan helpen de manier waarop cursussen worden gegeven te verbeteren en de efficiëntie van het leerproces te vergroten.

MorphCast kan ook worden gebruikt om de toestand van patiënten te monitoren en de mate van pijn of ongemak tijdens medische behandelingen te beoordelen.

Oplossingen die gebruik maken van Kunstmatige intelligentie in de herkenning van gevoelens worden al vele jaren ontwikkeld door verschillende bedrijven van over de hele wereld, maar ze zijn er niet in geslaagd en zullen er niet snel in slagen psychologen of neurowetenschappelijke onderzoekers te vervangen.