ماذا نعرف عن الحوسبة العاطفية؟…

دستور نيوز

اكتسب مجال الحوسبة العاطفية زخما في السنوات الأخيرة، حيث يعمل على إحداث ثورة في التفاعل بين البشر وأجهزة الكمبيوتر، وفي الواقع أي آلة أو نظام يعتمد على الذكاء. تشير الحوسبة العاطفية إلى تطوير التقنيات لتمكينها من التعرف على المشاعر البشرية وتفسيرها ومعالجتها ومحاكاتها. وبعبارة أخرى، “يتعلق الأمر بإنشاء آلات تفهم المشاعر الإنسانية وتستجيب لها”، وفقًا لشركة DataCamp. تخصصات الحوسبة العاطفية الحوسبة العاطفية هي مجال متعدد التخصصات يجمع بين علوم الكمبيوتر وعلم النفس والعلوم المعرفية. الهدف، كما ذكر أعلاه، هو تعزيز المزيد من التفاعلات التعاطفية بين البشر والآلات. ويتم تحقيق ذلك من خلال تمكين الآلات أو الأنظمة من التعرف على المشاعر البشرية وتفسيرها، وبالتالي توفير استجابات دقيقة ومواتية للمستخدمين. للقيام بذلك، تقوم أجهزة الكمبيوتر بجمع معلومات حول جوانب مثل نبرة صوت الإنسان المتفاعل، وتعبيرات الوجه، ولغة الجسد. #الحوسبة_العاطفية، باعتبارها واحدة من مجالات #الذكاء الاصطناعي، تطرح تحديات أخلاقية. تستكشف هذه المقالة التعقيدات المتأصلة في القضايا الأخلاقية وتشجع مجتمع الحوسبة العاطفية والمجتمع على إنشاء الاستجابات المناسبة. pic.twitter.com/Wkcal4mIDn — Proceedings of the IEEE (@ProceedingsIEEE) 28 فبراير 2024 يتم جمع هذه البيانات من خلال أجهزة استشعار مادية مثل الميكروفونات وكاميرات الفيديو، والتي يمكنها اكتشاف الحركات، والتقاط الإيماءات، وإدراك التغيرات في الصوت أو النغمة، وحتى تعبيرات الوجه الدقيقة. . بمجرد جمع البيانات أو الحصول عليها، يتم استخدام تقنيات التعلم الآلي لتفسير البيانات وتحديد الأنماط واتخاذ القرارات أو التنبؤات. تتضمن تقنيات التعلم الآلي الرئيسية في الحوسبة العاطفية ما يلي: التعلم الخاضع للإشراف هو النهج الأكثر شيوعًا المستخدم في الحوسبة العاطفية، حيث يتم تدريب النموذج (كمبيوتر أو أي نظام) على مجموعة بيانات مصنفة، ويتعلم النموذج التنبؤ بالملصق. على سبيل المثال، قد تتكون مجموعة البيانات من صور للوجوه مع تسميات تشير إلى المشاعر المعبر عنها في كل صورة. وبالتالي فإن النموذج الخاضع للإشراف والذي تم تدريبه على مجموعة البيانات هذه يتعلم التنبؤ بالمشاعر المعبر عنها. التعلم غير الخاضع للرقابة في التعلم غير الخاضع للرقابة، يتم تدريب النموذج على مجموعة بيانات غير محددة، ويجب أن يتعلم كيفية تحديد الأنماط في البيانات دون أي توجيه. يمكن أن يكون هذا النهج مفيدًا في الحوسبة العاطفية لمهام مثل التجميع، حيث يكون الهدف هو تجميع نقاط البيانات المتشابهة معًا. على سبيل المثال، يمكن استخدام نموذج التعلم غير الخاضع للرقابة لتجميع تعبيرات الوجه أو أنماط الكلام المتشابهة معًا، والتي يمكن بعد ذلك تصنيفها وتفسيرها بواسطة الإنسان. التعلم المعزز في التعلم المعزز، يتعلم النموذج كيفية اتخاذ القرارات. يمكن استخدام هذا النهج في الحوسبة العاطفية لتدريب النماذج التي تتفاعل مع البشر بطريقة تأخذ في الاعتبار حالتهم العاطفية. على سبيل المثال، يمكن استخدام نموذج التعلم المعزز لتدريب مساعد افتراضي يقوم بتعديل سلوكه بناءً على الاستجابات العاطفية للمستخدم. التعلم العميق التعلم العميق هو مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يركز على الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة، ومن هنا جاء مصطلح “عميق”. تعتبر هذه النماذج جيدة بشكل خاص في معالجة البيانات المعقدة مثل الصور والصوت والنص، وهي أنواع شائعة من البيانات في الحوسبة العاطفية. على سبيل المثال، يمكن استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (الشبكات المعقدة التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي) لتحليل تعبيرات الوجه، بينما يمكن استخدام الشبكات العصبية المتكررة (أي الأبسط) لتفسير بيانات الكلام أو النص. نقل التعلم هنا، يتم استخدام نموذج تم تدريبه مسبقًا كنقطة بداية لمهمة جديدة ذات صلة. قد يكون هذا النهج مفيدًا في الحوسبة العاطفية، حيث غالبًا ما يكون من الصعب الحصول على مجموعات كبيرة من البيانات. على سبيل المثال، يمكن ضبط النموذج الذي تم تدريبه مسبقًا على مجموعة بيانات كبيرة من الوجوه على مجموعة بيانات أصغر من تعبيرات الوجه لإنشاء نظام للتعرف على المشاعر. تطبيقات الحوسبة العاطفية في الواقع، يمكن للحوسبة العاطفية أن تعزز تجارب المستخدم بشكل كبير من خلال خلق تفاعلات أكثر سهولة مع التكنولوجيا، كما أن لديها القدرة على تحويل صناعات مثل الرعاية الصحية والتعليم والتسويق وخدمة العملاء من خلال توفير رؤى حول المشاعر الإنسانية، وتحسين اتخاذ القرار، ورعاية المرضى، ونتائج التعلم، والتفاعلات مع العملاء. تستخدم شركات خدمة العملاء الحوسبة العاطفية لتحسين تفاعلات العملاء. على سبيل المثال، توفر شركة Affectiva، وهي شركة تعمل في مجال تكنولوجيا قياس المشاعر، برنامجًا يمكنه تحليل تعبيرات الوجه أثناء مكالمات الفيديو لقياس ردود أفعال العملاء ورضاهم. الرعاية الصحية تُستخدم الحوسبة العاطفية لمراقبة الحالة العاطفية للمرضى، والتي يمكن أن تكون مفيدة بشكل خاص في علاج الصحة العقلية. على سبيل المثال، قامت شركة Cogito بتطوير تطبيق يستخدم التحليل الصوتي أثناء المحادثات الهاتفية لمراقبة الصحة العقلية للأفراد. ويمكنه اكتشاف علامات الاكتئاب والقلق، مما يوفر رؤى قيمة لمقدمي الرعاية الصحية. التعليم يمكن استخدام الحوسبة العاطفية لإنشاء بيئات تعليمية تكيفية تستجيب للحالة العاطفية للطلاب. على سبيل المثال، تضمن مشروع بحثي بقيادة هوا ليونج فوا تطوير “أنظمة التدريس العاطفية” التي تستخدم الحوسبة العاطفية للكشف عن مشاعر الطلاب مثل الإحباط أو الملل وتعديل استراتيجية التدريس وفقًا لذلك. الترفيه والألعاب يتم استخدام الحوسبة العاطفية لإنشاء تجارب ألعاب أكثر ميلاً إلى المغامرة والاستجابة. على سبيل المثال، تستخدم لعبة “Nevermind” تقنيات لاكتشاف مستويات الخوف لدى اللاعب وضبط طريقة اللعب وفقًا لذلك.

ماذا نعرف عن الحوسبة العاطفية؟…

– الدستور نيوز