Trí tuệ nhân tạo sẽ bao giờ hiểu được cảm xúc của con người?

Trí tuệ nhân tạo sẽ bao giờ hiểu được cảm xúc của con người?

Bạn cảm thấy thế nào về việc trị liệu từ robot? Máy móc thông minh về mặt cảm xúc có thể không còn xa như nó có vẻ. Trong vài thập kỷ qua, trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng giỏi trong việc đọc các phản ứng cảm xúc ở con người.

Nhưng đọc không giống như hiểu. Nếu AI không thể tự trải nghiệm cảm xúc, liệu họ có thể thực sự hiểu chúng ta? Và, nếu không, có nguy cơ chúng ta gán các thuộc tính robot mà họ không có không?

Thế hệ AI mới nhất đã xuất hiện nhờ sự gia tăng dữ liệu có sẵn cho máy tính để học hỏi, cũng như khả năng xử lý được cải thiện của chúng. Những cỗ máy này ngày càng cạnh tranh trong các nhiệm vụ luôn được coi là con người.

AI có thể bây giờ, trong số những thứ khác, nhận diện khuôn mặt, biến bản phác thảo khuôn mặt thành hình ảnh, nhận ra lời nóichơi đi.

Xác định tội phạm

Gần đây, các nhà nghiên cứu đã phát triển một AI có khả năng cho biết một người có phải là tội phạm hay không chỉ bằng cách nhìn vào các đặc điểm trên khuôn mặt của họ. Hệ thống được đánh giá bằng cơ sở dữ liệu ảnh ID Trung Quốc và kết quả đang rớt hàm. AI đã phân loại nhầm những người vô tội là tội phạm chỉ trong khoảng 6% các vụ án, trong khi nó có thể xác định thành công khoảng 83% của bọn tội phạm. Điều này dẫn đến độ chính xác tổng thể đáng kinh ngạc của gần như 90%.

Hệ thống này dựa trên một phương pháp tiếp cận có tên là học sâu sâu, đã thành công trong các nhiệm vụ nhận thức như nhận diện khuôn mặt. Ở đây, học sâu kết hợp với mô hình xoay khuôn mặt của người dùng, cho phép AI xác minh xem hai ảnh khuôn mặt có đại diện cho cùng một cá nhân ngay cả khi ánh sáng hoặc góc thay đổi giữa các ảnh.

Học kĩ càng xây dựng một mạng lưới thần kinh của người Viking, mô hình lỏng lẻo trên bộ não con người. Nó bao gồm hàng trăm ngàn tế bào thần kinh được tổ chức thành các lớp khác nhau. Mỗi lớp biến đổi đầu vào, ví dụ như hình ảnh khuôn mặt, thành mức độ trừu tượng cao hơn, chẳng hạn như một tập hợp các cạnh ở các hướng và vị trí nhất định. Điều này tự động nhấn mạnh các tính năng có liên quan nhất để thực hiện một nhiệm vụ nhất định.

Với sự thành công của việc học sâu, không có gì đáng ngạc nhiên khi các mạng lưới thần kinh nhân tạo có thể phân biệt tội phạm với những người không phải tội phạm - nếu thực sự có những đặc điểm trên khuôn mặt có thể phân biệt giữa chúng. Nghiên cứu cho thấy có ba. Một là góc giữa chóp mũi và khóe miệng, trung bình là 19.6% nhỏ hơn cho tội phạm. Độ cong môi trên cũng trung bình lớn hơn 23.4% đối với tội phạm trong khi khoảng cách giữa các góc trong của mắt trung bình là 5.6% hẹp hơn.

Thoạt nhìn, phân tích này dường như cho thấy rằng quan điểm lỗi thời rằng tội phạm có thể được xác định bởi các thuộc tính vật lý không hoàn toàn sai. Tuy nhiên, nó có thể không phải là câu chuyện đầy đủ. Điều thú vị là hai trong số các đặc điểm phù hợp nhất có liên quan đến đôi môi, đó là đặc điểm khuôn mặt biểu cảm nhất của chúng tôi. Ảnh ID như những bức ảnh được sử dụng trong nghiên cứu được yêu cầu phải có biểu cảm khuôn mặt trung tính, nhưng có thể AI đã tìm được cảm xúc ẩn trong những bức ảnh đó. Chúng có thể nhỏ đến mức con người có thể phải vật lộn để chú ý đến chúng.

Thật khó để cưỡng lại sự cám dỗ khi nhìn vào các bức ảnh mẫu được hiển thị trong bài báo, vẫn chưa được đánh giá ngang hàng. Thật vậy, một cái nhìn cẩn thận cho thấy một nụ cười nhẹ trong các bức ảnh của những người không phải là tội phạm - xem cho chính mình. Nhưng chỉ có một vài hình ảnh mẫu có sẵn để chúng tôi không thể khái quát hóa kết luận của chúng tôi cho toàn bộ cơ sở dữ liệu.

Sức mạnh của điện toán tình cảm

Đây không phải là lần đầu tiên máy tính có thể nhận ra cảm xúc của con người. Cái gọi là lĩnh vực của hoàngđiện toán tình cảmMùi đã được vài năm. Có ý kiến ​​cho rằng, nếu chúng ta thoải mái sống và tương tác với robot, những cỗ máy này sẽ có thể hiểu và phản ứng thích hợp với cảm xúc của con người. Có nhiều công việc trong khu vực, và khả năng là rất lớn.


 Nhận tin mới nhất qua email

Tạp chí hàng tuần Cảm hứng hàng ngày

Ví dụ, các nhà nghiên cứu đã sử dụng phân tích khuôn mặt để học sinh gặp khó khăn trong các buổi dạy kèm trên máy tính. AI được đào tạo để nhận ra các mức độ tham gia và thất vọng khác nhau, để hệ thống có thể biết khi nào các sinh viên tìm thấy công việc quá dễ hoặc quá khó. Công nghệ này có thể hữu ích để cải thiện trải nghiệm học tập trong các nền tảng trực tuyến.

AI cũng đã được sử dụng để phát hiện cảm xúc dựa trên âm thanh của giọng nói bởi một công ty được gọi là BeyondVerbal. Họ đã sản xuất phần mềm phân tích điều chế giọng nói và tìm kiếm các mẫu cụ thể theo cách mọi người nói chuyện. Công ty tuyên bố có thể xác định chính xác cảm xúc với độ chính xác 80%. Trong tương lai, loại công nghệ này có thể, ví dụ, giúp các cá nhân tự kỷ xác định cảm xúc.

Sony thậm chí đang cố gắng phát triển một robot có thể hình thành liên kết tình cảm với mọi người. Không có nhiều thông tin về cách họ dự định đạt được điều đó, hoặc chính xác những gì robot sẽ làm. Tuy nhiên, họ đề cập rằng họ tìm đếntích hợp phần cứng và dịch vụ để cung cấp trải nghiệm hấp dẫn về mặt cảm xúc".

Một AI thông minh về mặt cảm xúc có một số lợi ích tiềm năng, có thể là cho ai đó đồng hành hoặc giúp chúng tôi thực hiện một số nhiệm vụ nhất định - từ thẩm vấn hình sự đến trị liệu nói chuyện.

Nhưng cũng có những vấn đề đạo đức và rủi ro liên quan. Có đúng không khi để một bệnh nhân mắc chứng mất trí nhớ dựa vào người bạn đồng hành của AI và tin rằng họ có một đời sống tình cảm khi không? Và bạn có thể kết án một người dựa trên AI phân loại họ là có tội không? Rõ ràng không. Thay vào đó, một khi một hệ thống như thế này được cải thiện và đánh giá đầy đủ hơn, việc sử dụng ít gây hại và có khả năng hữu ích hơn có thể là để kích hoạt kiểm tra thêm đối với các cá nhân được coi là nghi ngờ Hồi bởi AI.

Vậy chúng ta nên mong đợi gì từ AI trong tương lai? Các chủ đề chủ quan như cảm xúc và tình cảm vẫn khó để AI học, một phần vì AI có thể không có quyền truy cập vào đủ dữ liệu tốt để phân tích chúng một cách khách quan. Chẳng hạn, AI có thể hiểu được sự mỉa mai? Một câu nhất định có thể bị mỉa mai khi được nói trong một bối cảnh nhưng không phải trong một bối cảnh khác.

Tuy nhiên, lượng dữ liệu và sức mạnh xử lý tiếp tục tăng. Vì vậy, với một vài ngoại lệ, AI hoàn toàn có thể phù hợp với con người trong việc nhận ra các loại cảm xúc khác nhau trong vài thập kỷ tới. Nhưng liệu một AI có thể trải nghiệm cảm xúc hay không chủ đề gây tranh cãi. Ngay cả khi họ có thể, chắc chắn có thể có những cảm xúc mà họ không bao giờ có thể trải nghiệm - gây khó khăn cho việc thực sự hiểu họ.

Conversation

Giới thiệu về Tác giả

Leandro Minku, Giảng viên khoa học máy tính, Đại học Leicester

Bài viết này ban đầu được xuất bản vào Conversation. Đọc ban đầu bài viết.

Sách liên quan:

at Thị trường InnerSelf và Amazon

 

Bạn cũng có thể thích

theo dõi Nội bộ trên

icon facebookicon twitterbiểu tượng youtubebiểu tượng instagrambiểu tượng pintrestbiểu tượng rss

 Nhận tin mới nhất qua email

Tạp chí hàng tuần Cảm hứng hàng ngày

NGON NGU CO SAN

enafarzh-CNzh-TWdanltlfifrdeeliwhihuiditjakomsnofaplptroruesswsvthtrukurvi

ĐỌC MOST

một cái bát đã được xây dựng lại và "chữa lành" bằng kintsugi
Bản đồ đau buồn: Kintsugi đưa bạn đến ánh sáng sau khi mất mát
by Ashley Davis Bush, LCSW
Sửa chữa đồ gốm bị vỡ bằng keo vàng được gọi là Kintsugi. Bằng cách làm nổi bật các vết đứt gãy, chúng tôi…
làm thế nào những câu chuyện phiếm có thể giúp được 7 14
Chuyện phiếm có thể giúp ích gì cho công việc và đời sống xã hội của bạn
by Kathryn Waddington, Đại học Westminster
Gossip trở nên tồi tệ - từ các tờ báo lá cải đầy những câu chuyện phiếm về người nổi tiếng, đến những người cư xử tồi tệ…
chết vì hạnh phúc 7 14
Có, bạn thực sự có thể chết vì buồn hay hạnh phúc
by Adam Taylor, Đại học Lancaster
Cái chết của một trái tim tan vỡ chỉ là một hình tượng trong bài phát biểu cho đến năm 2002 khi Tiến sĩ Hikaru Sato và các đồng nghiệp…
sóng nhiệt sức khỏe tâm thần 7 12
Tại sao sóng nhiệt lại làm sức khỏe tâm thần tồi tệ hơn
by Laurence Wainwright, Đại học Oxford và Eileen Neumann, Đại học Zurich
Các đợt nắng nóng có liên quan đến sự gia tăng các triệu chứng trầm cảm và các triệu chứng lo âu
người đàn ông trẻ tuổi ngồi trên đường ray nhìn vào hình ảnh trong máy ảnh của mình
Đừng ngại nhìn sâu hơn vào bản thân
by Ora Nadrich
Chúng ta thường không đến thời điểm hiện tại mà không cần suy nghĩ và lo lắng. Và chúng tôi không đi du lịch…
làm thế nào để đối phó với kiệt sức 7 16
5 cách để đối phó với tình trạng kiệt sức tại nơi làm việc
by Claudine Mangen, Đại học Concordia
Công việc đã trở thành một hoạt động suốt ngày đêm, nhờ vào đại dịch và công nghệ khiến chúng ta…
Mặt trời chiếu sáng soi rọi; nửa còn lại của bức tranh chìm trong bóng tối.
Họ tạo nên sự khác biệt! Ý định, Hình dung, Thiền và Cầu nguyện
by Nicolya Christi
Làm thế nào một hệ thống cố định vững chắc trong tính hai mặt và sự tách biệt có thể được chuyển đổi một cách tích cực? Cầm lấy nó…
bản đồ của hành tinh với các khuôn mặt trong nền
Cách bảo vệ những người bạn yêu thương khỏi tội phạm mạng
by Steve Prentice
Trong số các ví dụ xảo quyệt nhất về việc khai thác nỗi sợ hãi là hình thức lừa đảo, đánh lừa…

Thái độ mới - Khả năng mới

Nội địa.comClimateImpactNews.com | InnerPower.net
MightyNatural.com | WholisticPolitics.com | Thị trường nội địa
Copyright © 1985 - 2021 InnerSelf Publications. Tất cả các quyền.