Распознавание эмоций

OpenAI собирает совет экспертов по развитию молодежи, психическому здоровью и взаимодействию человека и компьютера.

В условиях, когда языковые модели искусственного интеллекта все чаще используются для создания контента, растет вероятность замаскированных намеренных или случайных ошибок, предвзятости и дезинформации. Требуются доступные средства фильтрации, семантического анализа и визуализации, позволяющие «отделять зерна от плевел».

Исследования психологов доказывают, что люди при "узнавании" опираются не только на визуальные характеристики, но и на свои знания о человеке.

Одним из основных препятствий для исследователей стало отсутствие общедоступных данных.

Исследователи разработали целый набор параметров, используемых при обучении и ориентированных на распознавание и учет экономических стимулов для человека.

Чтобы распознать радость, гнев, печаль, страх, отвращение, достаточно аудиозаписи длительностью всего в полторы секунды.

Развитие технологий обработки изображений и появление дешевых электроэнцефалографических устройств позволяет собрать множество данных, необходимых для обучения компьютерных моделей.

В наушниках, созданных в Корнелльском университете, динамики излучают звуковые волны малой амплитуды, а микрофоны улавливают эхо, отраженное от лица человека.

Одновременно ограничен доступ к технологиям распознавания лиц, применяющейся, например, для аутентификации пользователей сайтов или для контроля доступа в помещения.

Диалоговые системы искусственного интеллекта смогут адаптировать ответы, используя комплексный анализ эмоционального состояния.

Алгоритм, проанализировав время, затрачиваемое сотрудником на составление документа, силу, с которой нажимает клавиши, и другие косвенные данные, может порекомендовать ему сделать перерыв, чтобы успокоиться.

Корейские исследователи предлагают сделать основанную на искусственном интеллекте систему, анализирующую выражение лица, характер телодвижений и радиосигналы от персональных устройств человека, элементом умного города