تشخیص احساسات شکل پیشرفته ای از هوش مصنوعی است که شامل شناسایی و تجزیه و تحلیل احساسات انسان توسط ماشین ها می شود. این را می توان از طریق تفسیر چهره ها، صداها، ژست ها و سیگنال های فیزیولوژیکی به دست آورد. هدف اصلی فناوری تشخیص احساسات، ایجاد سیستم‌هایی است که می‌توانند احساسات انسان را درک، تفسیر و پاسخ دهند به شیوه‌ای شبیه به نحوه تعامل انسان‌ها با یکدیگر.
پیدایش تشخیص احساسات
مفهوم تشخیص احساسات منشأ خود را به قرن نوزدهم برمی‌گرداند، با کار داروین در مورد بیان احساسات هم در انسان و هم در حیوانات. با این حال، تکرار مدرن این فناوری در اواخر قرن بیستم با پیشرفت علوم رایانه شروع به جلب توجه کرد.
اولین ذکر این مفهوم در ارتباط با فناوری در دهه 1970 با توسعه سیستم های ساده تجزیه و تحلیل استرس صوتی بود. پیشرفت‌های تکنولوژیکی بعدی، امکان توسعه تکنیک‌های پیچیده‌تر تشخیص احساسات، مانند تشخیص احساسات چهره را فراهم کرد، که در اواخر دهه 1990 و اوایل دهه 2000 شهرت یافت. امروزه این فناوری به طور فزاینده ای در بخش های متعددی از خدمات مشتری گرفته تا تشخیص سلامت روان ادغام شده است.
گسترش درک تشخیص احساسات
فناوری تشخیص احساسات یک زمینه چند رشته ای است که عناصری از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، روانشناسی، و بینایی کامپیوتری را وام می گیرد. این بر این فرض ساخته شده است که حالات عاطفی انسان را می توان توسط ماشین ها کمیت و درک کرد، که سپس می توانند از این درک برای تعامل موثرتر با انسان ها استفاده کنند.
سیستم‌های تشخیص احساسات می‌توانند سیگنال‌های ورودی مختلف مانند حالات چهره، زبان بدن، تونالیته صدا و شاخص‌های فیزیولوژیکی (مانند ضربان قلب) را برای تعیین حالات احساسی تجزیه و تحلیل کنند. این سیستم‌ها معمولاً از مدل‌های یادگیری عمیق برای استخراج اطلاعات معنی‌دار از داده‌های ورودی خام استفاده می‌کنند و امکان شناسایی احساسات خاص را فراهم می‌کنند.
ساختار درونی سیستم های تشخیص احساسات
عملکرد یک سیستم تشخیص احساسات معمولاً شامل سه مرحله کلیدی است:
-
جمع آوری داده ها: این مرحله اولیه شامل گرفتن داده های احساسی خام است. این می تواند به صورت حالات چهره، نمونه های صوتی، ورودی متن، سیگنال های فیزیولوژیکی و غیره باشد.
-
استخراج ویژگی: در این مرحله داده های خام برای شناسایی و جداسازی الگوهای معنی دار پردازش می شوند. به عنوان مثال، در تشخیص احساسات صورت، ویژگی هایی مانند موقعیت و حرکت عضلات صورت ممکن است ردیابی شوند.
-
طبقه بندی احساسات: در اینجا، ویژگی های استخراج شده با استفاده از یادگیری ماشین یا الگوریتم های یادگیری عمیق برای تعیین محتمل ترین حالت احساسی تجزیه و تحلیل می شوند. این سیستم ممکن است احساسات را به دسته‌های اساسی مانند شادی، غم، خشم، تعجب، ترس، و انزجار یا حالت‌های هیجانی پیچیده‌تر طبقه‌بندی کند.
ویژگی های کلیدی تشخیص احساسات
فناوری تشخیص احساسات دارای چندین ویژگی متمایز است:
- تجزیه و تحلیل زمان واقعی: بسیاری از سیستم های تشخیص احساسات می توانند احساسات را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل و تفسیر کنند و برنامه های تعاملی را فعال کنند.
- ورودی چندوجهی: این سیستم ها می توانند داده ها را از منابع متعدد (مانند چهره، صدا، متن، و غیره) یکپارچه و تجزیه و تحلیل کنند تا نمایه احساسی جامع تری داشته باشند.
- غیر مزاحم: اکثر سیستم ها می توانند بدون تماس فیزیکی مستقیم با کاربر کار کنند.
- ادغام با سیستم های هوش مصنوعی: تشخیص احساسات را می توان به طور یکپارچه با سیستم های هوش مصنوعی دیگر برای تعامل انسان و کامپیوتر تقویت کرد.
انواع تشخیص احساسات
انواع مختلفی از تکنیک های تشخیص احساسات وجود دارد که هر کدام بر شکل متفاوتی از داده های احساسی تمرکز می کنند.
| تایپ کنید | شرح |
|---|---|
| تشخیص احساسات صورت | شامل تجزیه و تحلیل حالات چهره برای تعیین احساسات است. |
| تشخیص احساسات گفتار | احساسات از طریق داده های صوتی با تجزیه و تحلیل لحن، زیر و بم، صدا، سرعت و غیره شناسایی می شوند. |
| تشخیص احساسات متن | احساسات بر اساس تحلیل معنایی و نحوی از متن استخراج می شود. |
| تشخیص عواطف فیزیولوژیکی | احساسات با تجزیه و تحلیل سیگنال های فیزیولوژیکی مانند ضربان قلب، هدایت پوست، امواج مغزی و غیره تعیین می شوند. |
استفاده و چالش های شناخت احساسات
تشخیص احساسات کاربردهای گسترده ای در صنایعی مانند مراقبت های بهداشتی، بازاریابی، خدمات مشتری، سرگرمی و روباتیک دارد. برای مثال، فناوری تشخیص احساسات می‌تواند به درمانگران در تشخیص و درمان شرایط سلامت روان با ارائه معیارهای قابل سنجش از حالات هیجانی کمک کند.
با این حال، فناوری تشخیص احساسات چندین چالش را نیز ارائه می دهد. این موارد شامل احتمال تجاوز به حریم خصوصی، خطر تفسیر نادرست احساسات، و نیاز به مجموعه داده های بزرگ و متنوع برای آموزش است. راه‌حل‌های این چالش‌ها، از جمله توسعه مدل‌های دقیق‌تر، بهبود حفاظت از حریم خصوصی، و دستورالعمل‌های اخلاقی برای استفاده، در حال تحقیق هستند.
مقایسه با اصطلاحات مرتبط
| مدت، اصطلاح | شرح |
|---|---|
| تشخیص احساسات | زیرمجموعه‌ای از تشخیص احساسات، بر تشخیص وجود هیجان تمرکز دارد، نه لزوماً شناسایی هیجان خاص. |
| محاسبات عاطفی | زمینه وسیع تری که شامل تشخیص احساسات می شود، با هدف توسعه سیستم ها و دستگاه هایی که می توانند عواطف انسانی (احساسات) را تشخیص، تفسیر، پردازش و شبیه سازی کنند. |
| تحلیل احساسات | اغلب در تشخیص احساسات متن استفاده می شود، به استفاده از پردازش زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل متن و زبان شناسی محاسباتی برای شناسایی و استخراج اطلاعات ذهنی از منابع منبع اشاره دارد. |
آینده شناخت احساسات
با پیشرفت‌های مداوم در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، قابلیت‌های فناوری تشخیص احساسات افزایش می‌یابد. دیدگاه‌های آینده شامل تشخیص دقیق‌تر احساسات در زمان واقعی، ادغام بهتر با سایر سیستم‌های هوش مصنوعی، و پروفایل‌های احساسی شخصی‌سازی شده فزاینده است. علاوه بر این، پیامدهای اخلاقی و حریم خصوصی تشخیص احساسات احتمالاً با فراگیرتر شدن فناوری توجه بیشتری را به خود جلب می کند.
شناسایی احساسات و سرورهای پروکسی
سرورهای پروکسی می توانند نقش مهمی در تشخیص احساسات، به ویژه از نظر جمع آوری داده ها و حفظ حریم خصوصی داشته باشند. از آنها می توان برای ناشناس کردن داده های جمع آوری شده برای تشخیص احساسات استفاده کرد، بنابراین به حفظ حریم خصوصی کاربر کمک می کند. علاوه بر این، سرورهای پراکسی می توانند به توزیع بار پردازشی در برنامه های کاربردی تشخیص احساسات در زمان واقعی کمک کنند.
لینک های مربوطه
برای اطلاعات بیشتر در مورد تشخیص احساسات، لطفاً به آدرس زیر مراجعه کنید:
