Yapay Zeka Duygu Tanıma: Makineler Yüzlerimizi Okumayı Nasıl Öğreniyor

Bir röportajda, TU Münih ve Imperial College London'da mühendis ve araştırmacı olan Björn Schuller, yapay zeka sistemlerinin duyguları matematiksel modeller aracılığıyla nasıl tanıdığını anlatıyor. Ekibinin, altı temel duygu olan öfke, iğrenme, üzüntü, şaşkınlık, korku ve neşe gibi ayrık kategorileri haritalamaya yardımcı olan üç boyutlu bir duygu modeli kullandığını açıklıyor: uyarılma, değerlilik ve baskınlık. Schuller, psikologların tanımlar konusunda anlaşmazlık yaşadığını ve 25 yılı aşkın süredir geliştirilen sistemlerinin konuşma analizine odaklandığını belirtiyor. Bu sistemler, insanların duyguları derecelendirdiği eğitim verileriyle derin öğrenme kullanıyor, yani makineler insan yargılarından öğreniyor ve henüz insanlardan daha iyi performans gösteremiyor, genellikle yüzde 60-70 doğruluk elde ediyor. Northwestern Üniversitesi'nden Lisa Feldman Barrett gibi eleştirmenler, bu tür tanıma sistemlerinin bilimsel temelini sorguluyor. Buna rağmen, pazar büyüyor: geçen yıl Amazon, Microsoft ve IBM gibi şirketler ve girişimler duygu tanıma alanında küresel olarak 40 milyar doların üzerinde gelir elde etti ve 2034'e kadar üç kattan fazla artması bekleniyor. Uygulamalar arasında psikoterapi koçluğu, pazar araştırması ve güvenlik kurumlarında yalan tespiti bulunuyor. Schuller, büyük dil modellerinin ve çok modlu modellerin bu pazara yavaş yavaş girdiğini, ancak Bern Üniversitesi'nden bir çalışmanın duygusal zeka testlerinde insanlardan daha iyi performans gösterdiklerini ortaya koyduğunu belirtiyor. Ayrıca, DAK Gesundheit ve Hamburg Üniversitesi Tıp Merkezi tarafından yapılan bir anket, on gençten birinin bir arkadaşı yerine bir sohbet robotuna güvenmeyi tercih ettiğini buldu.