ブラックテクノロジー界の「魏英洛」は人の表情を読むのが得意

[51CTO.comよりオリジナル記事] 今ではAIでも人の表情を読んだり、心を理解したり、感情を分析できるようになっていることをご存知ですか？

感情とは、人の気持ち、思考、行動が統合された状態です。感情には、外部刺激や自己刺激に対する人の心理的反応、およびそのような心理的反応に伴う生理的反応が含まれます。

人類は長い間、さまざまな方法を用いて感情を研究してきました。近年、情報収集、データ分析・処理、機械学習などの技術が急速に発展し、人工知能を使って感情の変化を識別・研究することが、さまざまな技術分野で話題になっています。

AIが感情を認識する方法

異なる感情誘導方法に対応して、感情認識方法も異なります。一般的な感情認識方法は、主に生理信号に基づく認識と非生理信号に基づく認識の 2 つのカテゴリに分けられます。

生理学的信号に基づく感情認識

主に自律神経系に基づく感情認識と中枢神経系に基づく感情認識が含まれます。この部分は、神経工学やバイオエンジニアリングなどの複数の分野が関係するため、比較的複雑です。今日は詳細には触れず、主に非生理学的信号認識について見ていきます。

非生理的信号に基づく識別

非生理的信号認識の観点から見ると、人工知能が人間の感情を理解する方法は、実は人間と同じで、顔を見て声を聞くことに他なりません。人間の感情の変化は、表情の変化や声の高さや速さの変化をもたらします。人工知能は、これらの情報を正確に識別することで、人の感情を判断します。そのため、顔認識や言語認識の研究は、人工知能が人間の感情を認識するための重要な基盤となっています。

現在、表情認識では感情識別を実現するために主に画像認識手法が使用されています。人は特定の感情状態にあるとき、特定の顔の筋肉の動きと表情パターンを示します。たとえば、機嫌が良いときは口角が上がり、目の周りに丸いしわが現れます。怒っているときは顔をしかめ、目を大きく見開きます。
言語認識は、人の声、イントネーション、さまざまな感情状態における表現に基づいています。 (例えば、気分が良いときは声のトーンがより明るくなり、怒っているときは声のトーンがより鈍くなります)。

この2つは互いに補完し合い、人工知能の感情判断の精度を高めている。たとえ人が表情や声を変えないように意図的にコントロールしたり、内面とは異なる表情や声を出したりしたとしても、そこには必ず何らかの欠陥がある。たとえその欠陥が非常に小さく、一瞬で消えてしまうものであっても、検出は難しい。しかし、機械にとって、微妙な現象を発見したり、一瞬の変化を捉えたりすることは得意であり、高速カメラや高性能プロセッサの助けを借りてこれを実現できます。

感情認識における人工知能の実用化

マイクロソフトオックスフォードプロジェクト

マイクロソフトは以前、アップロードされた写真に基づいて感情の特徴を分析できる感情識別ツールをリリースしたことがある。しかし、マイクロソフトは、このソフトウェアは現時点では娯楽目的のみであり、毎回正確に感情を識別できるわけではないとも述べている。

ユーザーはマイクロソフトの「プロジェクト・オックスフォード」ウェブサイトに写真をアップロードするだけで、ウェブサイトに組み込まれた顔認識および人工知能ソフトウェアを使用して感情を識別し、特定の感情に関連付けられた数字の文字列を作成することができる。 Microsoft が現在認識できる感情には、怒り、嫌悪、軽蔑、心配、幸福、中立、欲求不満、驚きなどがあります。

「咆哮する皇帝」の写真に対する彼の感情的な判断を見てください、と編集者は思います。。。。かなり正確ですね。。。。

ミラロボット

ピクサーのテクニカルディレクター、アロンソ・マルティネス氏は、人間と直接やりとりすることさえできるミラというロボットを開発した。アロンソがミラに対して顔をゆがめたり、表情を変えたりすると、ミラの記憶の色が変わります。アロンソの表情が変わるたびに、ミラは体を震わせて色を変えます。ミラは、飼い主を視界内に捉えることができないと悲しくなり、飼い主を見ると笑顔で喜びを表現します。

[[240341]]

顧客サービス支援ソフトウェア

ボストンに拠点を置く企業 Cogito は、会話のダイナミクスを自動的に評価し、関連する特定の特徴を識別するソフトウェアを開発した。これらのソフトウェアは、カスタマーサービス担当者と顧客間の会話を分析し、適切なガイダンスを提供します。たとえば、誰かと話しているときに、ソフトウェアは、速度を落とすか、話をさえぎらないように提案したり、電話の相手が動揺しているように見えると警告したりすることがあります。

[[240342]]

「人と人との会話はダンスのようなものだ」とコギトのCEO、ジョシュ・フィースト氏は言う。「音声機能から、人々が足並みを揃えているかどうかがわかる。これは会話の内容を分析するよりも効果的だ」

一部の企業は、Cogito のテクノロジーがコールセンターエージェントのパフォーマンス向上に役立ったと述べています。ヘルスケア企業 Humana が Cogito のテクノロジーに基づいて顧客サービススタッフ向けの支援ツールを開発したところ、顧客満足度が 28% 向上しました。 AIソフトウェアを使用する従業員は仕事への満足度も高いとフェスター氏は述べた。

さて、感情分析の分野における AI の関連知識について、大まかに理解できましたか?感情分析の分野における AI のその他の実用的な応用についてご存知ですか? AIによる感情の分析と判断は、私たちの日常の仕事や生活にどのように役立つと思いますか?どなたでも「AI Pusher」の公開アカウントをフォローして、いつでもコメントしたりコンテンツに追加したりできます。あなたの洞察力が素晴らしくユニークであれば、予期せぬ小さなサプライズが得られるかもしれません。

[51CTO オリジナル記事、パートナーサイトに転載する場合は、元の著者とソースを 51CTO.com として明記してください]

<<: AR/AIにはリアルタイムの光補正アルゴリズムが必要、パシフィック・フューチャー・テクノロジーは技術革新のチャンスをつかめるか？

>>: Googleトレンドから、主要なディープラーニングフレームワークの人気がわかる