التعرف على المشاعر بالذكاء الاصطناعي: كيف تتعلم الآلات قراءة وجوهنا؟

في مقابلة، يصف بيورن شولر، المهندس والباحث في جامعة ميونخ التقنية وإمبريال كوليدج لندن، كيفية تعرف أنظمة الذكاء الاصطناعي على المشاعر من خلال نماذج رياضية. ويوضح أن فريقه يستخدم نموذجًا ثلاثي الأبعاد للمشاعر: الاستثارة، والاتجاه الإيجابي/السلبي، والهيمنة، مما يساعد في رسم خرائط لفئات منفصلة مثل المشاعر الأساسية الست: الغضب، والاشمئزاز، والحزن، والمفاجأة، والخوف، والفرح. ويشير شولر إلى أن علماء النفس يختلفون حول التعريفات، وأن أنظمته التي تم تطويرها على مدى أكثر من 25 عامًا تركز على تحليل الكلام. تستخدم هذه الأنظمة التعلم العميق وبيانات تدريبية يقوم فيها البشر بتقييم المشاعر، مما يعني أن الآلات تتعلم من الأحكام البشرية ولا يمكنها بعد التفوق على البشر، حيث تحقق دقة تتراوح بين 60 إلى 70 بالمئة. يشكك نقاد مثل ليزا فيلدمان باريت من جامعة نورث وسترن في الأساس العلمي لهذه الأنظمة التعرفية. على الرغم من ذلك، فإن السوق في نمو: في العام الماضي، حققت الشركات الناشئة وشركات مثل أمازون ومايكروسوفت وآي بي إم أكثر من 40 مليار دولار عالميًا في مجال التعرف على المشاعر، مع توقعات بأكثر من ثلاثة أضعاف هذا الرقم بحلول عام 2034. تشمل التطبيقات التدريب في العلاج النفسي، وأبحاث السوق، وكشف الكذب في أجهزة الأمن. ويشير شولر إلى أن النماذج اللغوية الكبيرة والنماذج متعددة الوسائط تدخل هذا السوق ببطء، لكن دراسة من جامعة برن أظهرت أنها تتفوق على البشر في اختبارات الذكاء العاطفي. بالإضافة إلى ذلك، وجد استطلاع أجرته شركة داك للصحة والمركز الطبي بجامعة هامبورغ أن واحدًا من كل عشرة مراهقين يفضل البوح لروبوت دردشة بدلاً من صديق.