人工智能的人类端:情感计算

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情感计算可帮助我们了解我们的情感状态、制定更好的决策、更有效地帮助他人,也可以帮助机器制定决策来丰富我们的生活。情感数据还有另外一种有趣的用途:机器学习。通过数据收集来强化机器的理解能力,最终为您带来个性化的体验。

设想一下,您生活和工作的环境具备出色的智能特征,能够根据您在某个时刻的心情提供个性化的体验。设想一下,您能够更好地照顾老人、儿童和其他生活不便的人。

大家好,我是来自英特尔实验室的首席工程师 Daria Loi。今天,我将介绍一下人工智能的另外一方面:情感计算。请跟随我了解更多信息。 

情感计算是一种功能,具备这种功能的设备能够理解人类情感,并根据这些理解执行相应的操作。那么,情感数据能够实现哪些功能呢?情感计算的其中一项功能One thing affectivecomputing can do 是帮助我们了解我们的情感状态、制定更好的决策。 

情感计算还可以使我们更好地帮助他人,或者帮助机器制定决策来丰富我们的生活。情感数据还有另外一种有趣的用途:机器学习。通过数据收集来强化机器的理解能力,最终为您带来个性化的体验。  

情感计算的用途有很多,下面是一些非常有趣的例子。设想一下,设备可以根据您的情感、喜好和时间安排提供个性化的服务;您生活和工作的环境具备出色的智能特征,能够根据您在某个时刻的心情 提供个性化的体验;您能够更好地照顾老人、儿童和其他生活不便的人。 

我们已经介绍了一些基本的概念,下面我们来看一下该技术的工作原理。现在,包含传感器的设备无所不在,它们能够监控和理解许多个人特征,比如心率、面部表情、姿势、语音或位置。这些传感器具备分类、分析和推断功能,可以总结并描述您的个人特征。 

通过对您的特征进行融合、分类和过滤,系统可开发一种高级的分类器,能在特定时间描述您的真实感受。例如,高兴、生气还是失落。这非常有趣,不是吗?机器通常需要在瞬间完成人类的职能,这需要多少工作。 

事实证明,人类每天经历的情感上的起伏,对于机器来说并不容易诠释。这是因为,首先,情感难以量化和标记。不同的人,不同的文化,都会有所区别,而且难以孤立地总结。其次,情感是复杂的,多模式的,需要传感器融合。例如,如果机器仅使用面部识别技术来检测是否高兴,那么它很难区分讥笑和高兴的笑。  

第三,根据情感数据采取相应的行动时,需要取决于所处的环境,而且可能包含暗示。情感计算是一个复杂的领域,因为情感难以区分,并且具备多模式特征和非常奇异的环境。但是,情感计算非常的重要,这是因为, 

相关的技术得到了极大的发展,因此,我们能够访问更多的数据。不仅是我们希望了解更多的信息,商家也希望了解关于我们的更多信息。未来 5 到 10 年,预计情感分析将会颠覆整个行业并带来新的商机。 

此外,要想与人类准确互动,人工智能必须理解人类的情感状态,并从反馈中不断学习。情感计算代表了人工智能的人类端。它对于确保人工智能获得成功至关重要,而且会对许多领域带来深远的影响。情感计算需要采用多模式方法、传感器融合以及相应的数据集。  

最后,要想设计能够在clear understanding 日常生活中使用的情感系统,就必须要清楚地了解人类的态度以及与人工智能相关的阈值。感谢观看。您可以点击下面的链接,访问与情感计算相关的更多资源。希望您喜欢此视频,并订阅英特尔软件 YouTube 频道,并在 Facebook 上关注我们。