पारंपरिक और नवीन तकनीकी तरीकों के मिश्रण का उपयोग करते हुए, शोधकर्ता भावना परिमाणीकरण क्षेत्र का चेहरा बदलने के लिए भावनाओं को बेहतर ढंग से मापने की उम्मीद कर रहे हैं।

मानवीय भावनाएँ जटिल हैं और इन्हें हमेशा आसानी से पहचानने योग्य पैटर्न में नहीं ढाला जा सकता।किसी का निर्धारण करनाभावनात्मक स्थितिमानव-से-मानव कठिन हो सकता है, और एक भावनात्मक इकाई के रूप में अस्तित्व की कई बारीकियों को समझने, पहचानने और सीखने के लिए एक गैर-मानवीय इकाई को प्रशिक्षित करना असंभव लगता है।

हालाँकि, प्रशिक्षण में काफी मात्रा में काम और अनुसंधान किया गया हैकृत्रिम होशियारी(एआई) मनुष्यों में भावनाओं की विभिन्न अवस्थाओं का निरीक्षण, परिमाणीकरण और पहचान करना।एआई की बुद्धिमत्ता और प्रशिक्षण क्षमता के साथ आजमाए हुए और सच्चे मनोवैज्ञानिक तरीकों का मिश्रण स्वास्थ्य देखभाल और शिक्षा जैसे क्षेत्रों में भावना पहचान तकनीक को अमूल्य बना सकता है।

जहां पारंपरिक तकनीकें सीमित हैं, वहां एआई में सुधार हो सकता है।इशारों की पहचान तकनीक, चेहरे की भावना पहचान (एफईआर) और मल्टी-मोडल भावनात्मक पहचान जैसे कई विकासों के उपयोग के माध्यम से, भावनात्मक पहचान तकनीक कई व्यक्तियों और समग्र रूप से अध्ययन के क्षेत्रों के लिए परिवर्तनकारी होने का मौका देती है।

"इस तकनीक में ऐसे क्षेत्रों को बदलने की क्षमता हैस्वास्थ्य देखभाल, शिक्षा औरग्राहक सेवामें प्रकाशित एक समीक्षा के लेखक और शोधकर्ता फेंग लियू ने कहा, "व्यक्तिगत अनुभवों को सुविधाजनक बनाने और मानवीय भावनाओं की समझ बढ़ाने में मदद करता है।"सीएएआई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च.

एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता जो मानवीय भावनाओं को समझती है और मानव के भावनात्मक इनपुट को देखते हुए उचित रूप से बातचीत कर सकती है, मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन के लिए क्रांतिकारी हो सकती है और किसी व्यक्ति की मानसिक स्वास्थ्य स्थिति का आकलन करने में महत्वपूर्ण हो सकती है।यह केवल एक प्रकार के इनपुट के माध्यम से नहीं किया जाता है, बल्कि इसके बजाय शरीर विज्ञान को भी ध्यान में रखा जा सकता है।उदाहरण के लिए, कुछ तकनीकें ईईजी स्कैन के माध्यम से मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि से इनपुट ले सकती हैं और उसे आंखों की गति के साथ जोड़ सकती हैंतकनीकीलोगों की अभिव्यक्ति पर नजर रखने के लिए.

भावनात्मक उत्तेजना के अन्य माप जैसे कि हृदय गति परिवर्तनशीलता और विद्युत त्वचा प्रतिक्रिया भी ऐसे उपकरण हैं जिनका उपयोग अमूर्त "भावना" को पैटर्न और एआई के सीखने और सुधार करने के लिए पहचानने योग्य, पठनीय डेटा में बदलने के लिए किया जाता है।

मल्टी-मॉडल भावना पहचान इसी तरह अलग-अलग अवधारणात्मक चैनलों को जोड़ती है, जैसे कि दृष्टि, श्रवण और स्पर्श, भावनाओं की अधिक संपूर्ण तस्वीर प्राप्त करने के लिए।मानवीय भावनाओं की जटिलताओं का सटीक और सर्वांगीण प्रतिनिधित्व बनाने के लिए विभिन्न क्षेत्रों और तकनीकों का संयोजन आवश्यक है।

लियू ने कहा, "ऐसा माना जाता है कि एआई, मनोविज्ञान, मनोचिकित्सा और अन्य क्षेत्रों के बीच अंतःविषय सहयोग इस लक्ष्य को प्राप्त करने और समाज के लाभ के लिए भावना परिमाणीकरण की पूरी क्षमता को अनलॉक करने में महत्वपूर्ण होगा।"

एआई का मानवीय भावनाओं को सही ढंग से पहचानने में सक्षम होना उस दुनिया में विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है जहां मानसिक स्वास्थ्य तेजी से सर्वोच्च प्राथमिकता बनता जा रहा है।भावना परिमाणीकरण एआई किसी व्यक्ति के मानसिक स्वास्थ्य की निगरानी करने और उस व्यक्ति के लिए वैयक्तिकृत अनुभव बनाने में मदद कर सकता है, इस प्रक्रिया में किसी अन्य व्यक्ति को उलझाए बिना।

भावना पहचान और परिमाणीकरण एआई के सफल उपयोग के लिए कुछ प्रमुख घटकों की आवश्यकता होती है।एक चिंता जिस पर ध्यान देने की आवश्यकता होगी वह है सुरक्षा और पारदर्शिता, खासकर जब यह चिकित्सा और मनोवैज्ञानिक परामर्श जैसे अधिक संवेदनशील विषयों से संबंधित है।इस प्रकार के एआई का उपयोग करने वाली संस्थाओं द्वारा अपनाई जाने वाली डेटा प्रबंधन प्रथाएं और गोपनीयता उपाय कड़े होने होंगे।

इसके अतिरिक्त, यह सुनिश्चित करना कि एआई संस्कृतियों की बारीकियों के अनुकूल हो सके, अत्यंत महत्वपूर्ण है, क्योंकि इससे भविष्य में संदर्भ और सीखने के लिए एआई की अखंडता और विश्वसनीयता बनी रहेगी।

अधिक जानकारी:फेंग लियू, इमोशन क्वांटिफिकेशन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: एक संभावित अवलोकन,सीएएआई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च(2024)।डीओआई: 10.26599/एआईआर.2024.9150040

द्वारा उपलब्ध कराया गयासिंघुआ यूनिवर्सिटी प्रेस