AI感情認識：機械がどのように私たちの表情を読み取るのか

インタビューで、ミュンヘン工科大学とインペリアル・カレッジ・ロンドンのエンジニア兼研究者であるビョルン・シュラー氏は、AIシステムが数学的モデルを通じて感情を認識する方法について説明しています。彼は、自身のチームが覚醒度、価数、支配性という感情の三次元モデルを使用しており、これにより怒り、嫌悪、悲しみ、驚き、恐怖、喜びといった6つの基本感情のような離散カテゴリーをマッピングできると述べています。シュラー氏は、心理学者の間で定義について意見が分かれていること、そして25年以上にわたって開発が続けられている彼のシステムは音声分析に焦点を当てていることを指摘します。これらのシステムはディープラーニングと、人間が感情を評価する訓練データを使用しており、機械は人間の判断から学習するため、まだ人間を上回ることはできず、通常60〜70%の精度を達成しています。ノースウェスタン大学のリサ・フェルドマン・バレット氏のような批評家は、そのような認識システムの科学的基盤に疑問を呈しています。それにもかかわらず、市場は成長しています。昨年、アマゾン、マイクロソフト、IBMなどのスタートアップや企業が、感情認識で世界全体で400億ドル以上を生み出し、2034年までに3倍以上に増加すると予測されています。用途には、心理療法のコーチング、市場調査、治安機関での嘘発見などが含まれます。シュラー氏は、大規模言語モデルやマルチモーダルモデルが徐々にこの市場に参入しているが、ベルン大学の研究によると、それらは感情的知能テストで人間を上回ることを示しています。さらに、DAK Gesundheitとハンブルク大学医療センターの調査では、10代の10人に1人が友人よりもチャットボットに打ち明けることを好むことが判明しています。