연구자들은 전통적인 기술과 새로운 기술 방법을 융합하여 감정을 더 잘 정량화하여 감정 정량화 분야의 면모를 변화시키기를 희망하고 있습니다.

인간의 감정은 복잡하며 항상 인식할 수 있는 패턴으로 쉽게 요약할 수는 없습니다.자신의 결정감정 상태인간 대 인간에게는 어려울 수 있으며 감정적 실체로서의 존재의 많은 뉘앙스는 비인간 실체를 이해하고 식별하고 배울 수 있도록 훈련시키는 것이 불가능 해 보입니다.

그러나 교육에는 상당한 양의 작업과 연구가 투입되었습니다.인공지능(AI) 인간의 다양한 감정 상태를 관찰, 정량화 및 인식합니다.AI의 지능 및 훈련 가능성과 결합된 검증된 진정한 심리학적 방법의 융합은 감정 인식 기술을 의료 및 교육과 같은 분야에서 매우 귀중한 것으로 만들 수 있습니다.

기존 기술이 제한적인 경우 AI가 향상될 수 있습니다.제스처 인식 기술, 얼굴 감정 인식(FER) 및 다중 모드 감정 인식과 같은 다양한 개발을 통해 감정 인식 기술은 많은 개인과 연구 분야 전체를 변화시킬 수 있는 기회를 제공합니다.

"이 기술은 다음과 같은 분야를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.건강 관리, 교육 및고객 서비스개인화된 경험을 촉진하고 인간 감정에 대한 이해를 향상시킵니다."라고 리뷰의 저자이자 연구원인 Feng Liu는 말했습니다.CAAI 인공지능 연구.

인간의 감정을 이해하고 인간의 감정 입력에 따라 적절하게 상호 작용할 수 있는 인공 지능은 인간과 컴퓨터의 상호 작용에 혁명을 일으킬 수 있으며 개인의 정신 건강 상태를 평가하는 데 핵심이 될 수 있습니다.이는 단지 한 가지 형태의 입력을 통해서만 수행되는 것이 아니라 대신 생리학을 고려할 수도 있습니다.예를 들어, 일부 기술은 EEG 스캔을 통해 뇌의 전기적 활동으로부터 입력을 받아 이를 안구 운동과 결합할 수 있습니다.기술사람들의 표정을 모니터링하기 위해.

심박수 변화, 전기적 피부 반응과 같은 정서적 각성에 대한 다른 측정도 무형의 "감정"을 AI가 학습하고 개선할 수 있는 패턴과 인식 가능하고 읽을 수 있는 데이터로 변환하는 데 사용되는 도구입니다.

다중 모드 감정 인식은 시각, 청각, 촉각과 같은 다양한 지각 채널을 유사하게 결합하여 감정이 수반할 수 있는 것에 대한 보다 완전한 그림을 얻습니다.인간 감정의 복잡성을 정확하고 균형 있게 표현하려면 다양한 분야와 기술의 조합이 필요합니다.

Liu는 "AI, 심리학, 정신의학 및 기타 분야 간의 학제간 협력이 이 목표를 달성하고 사회 이익을 위해 감정 정량화의 잠재력을 최대한 활용하는 데 핵심이 될 것이라고 믿습니다"라고 말했습니다.

AI가 인간의 감정을 올바르게 인식할 수 있게 되면 정신 건강이 빠르게 최우선 순위가 되고 있는 세상에서 특히 유용할 수 있습니다.감정 정량화 AI는 개인의 정신 건강을 모니터링하고 프로세스에 다른 사람을 얽매이지 않고도 해당 개인에 대한 개인화된 경험을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

감정 인식 및 정량화 AI를 성공적으로 사용하려면 몇 가지 주요 구성 요소가 필요합니다.해결해야 할 한 가지 우려 사항은 안전과 투명성입니다. 특히 의료 및 심리 상담과 같은 보다 민감한 주제와 관련된 경우 더욱 그렇습니다.이러한 유형의 AI를 사용하는 기업이 취하는 데이터 처리 관행 및 개인정보 보호 조치는 엄격해야 합니다.

또한 AI가 문화의 미묘한 차이에 적응할 수 있도록 보장하는 것이 가장 중요합니다. 이는 향후 참조 및 학습을 위해 AI의 무결성과 신뢰성을 유지하기 때문입니다.

추가 정보:Feng Liu, 감정 정량화의 인공 지능: 전망적 개요,CAAI 인공지능 연구(2024).DOI: 10.26599/AIR.2024.9150040

제공자:칭화대학교 출판부