Công nghệ AI có thể đọc và nhận diện cảm xúc con người ?

Cảm xúc ảnh hưởng rất nhiều đến tất cả các khía cạnh của cuộc sống của chúng ta, từ cách chúng ta sống, làm việc, học tập và vui chơi, đến cách chúng ta đưa ra các quyết định lớn và nhỏ. Cảm xúc kiểm soát cách chúng ta giao tiếp và kết nối với nhau, đồng thời ảnh hưởng đến hạnh phúc và chất lượng cuộc sống của chúng ta. EQ của một người (hay còn gọi là EQ) là khả năng nhận biết không chỉ của chính mình mà còn cả cảm xúc của người khác để kiểm soát hành vi, thích ứng với các môi trường khác nhau và thích ứng với các môi trường khác nhau để đạt được mục tiêu.

Đọc cảm xúc của con người không phải là việc dễ dàng đối với trí tuệ nhân tạo. Trong những năm gần đây, các nhà khoa học máy tính trên toàn cầu đã cố gắng phát triển mô hình máy tính có thể đoán được cảm xúc của con người dựa trên nét mặt. Tuy nhiên, hầu hết mô hình hiện nay chỉ nhận ra các cảm xúc cơ bản như tức giận, hạnh phúc, buồn bã chứ chưa thể đọc được những biểu hiện tinh tế hơn của con người.

Vậy AI cảm xúc là gì?

Có thể bạn đã biết đến công nghệ nhận diện cảm xúc. AI cảm xúc của chúng tôi đo các biểu cảm trên mặt một cách kín đáo. Trước tiên, nó nhận diện khuôn mặt người thật hoặc qua ảnh hay video bằng webcam thông thường. Các thuật toán xử lý hình ảnh vi tính xác định những điểm quan trọng trên khuôn mặt – ví dụ như góc lông mày, đầu mũi, khoé miệng. Sau đó, các thuật toán học máy phân tích điểm ảnh ở những vùng này để xếp loại biểu cảm. Tập hợp các biểu cảm này sẽ xác định định được trạng thái cảm xúc. Với phương thức tiếp cận học sâu, chúng tôi có thể nhanh chóng điều chỉnh các thuật toán để đạt hiệu quả và sự chính xác cao.

AI cảm xúc ngốn một lượng lớn dữ liệu. Trên thực tế. Affectiva đã phát triển một kho dữ liệu lớn nhất thế giới. Chúng tôi phân tích hơn 5,2 triệu khuôn mặt từ 75 quốc gia. Điều này rất quan trọng bởi con người trên khắp thế giới sở hữu ngoại hình khác nhau, và chắc chắn có biểu cảm tự nhiên khác nhau trong cuộc sống hàng ngày. Trong số dữ liệu chúng tôi thu thập được, có những phát hiện rất thú vị về hành vi cảm xúc của con người.

Công nghệ phân tích nét mặt để đọc cảm xúc con người

Các nhà nghiên cứu tại Samsung AI và Đại học Hoàng gia London (Anh). Đang phát triển một hệ thống dựa trên mạng neuron sâu có thể đoán cảm xúc. Với độ chính xác cao bằng cách phân tích hình ảnh khuôn mặt người. Trong bài báo xuất bản trên Nature Machine Intelligence. Nhóm nghiên cứu cho biết mô hình này đưa ra kết quả khá nhanh. Và biết nhận diện những biểu hiện tình cảm của con người. Theo thời gian thực (chẳng hạn ảnh chụp trích xuất từ camera an ninh).

Ngoài phần cứng có hiệu suất cao, mô hình này cần đòi hỏi phải có bộ dữ liệu và thuật toán phù hợp. Nhóm nghiên cứu đã biên soạn nhiều bộ dữ liệu. Dùng để đào tạo mạng neuron sâu cách phân tích cảm xúc. Trong đó có bộ dữ liệu AFEW-VA và SEWA chứa hình ảnh mặt người. Được chụp ngoài đời thực lẫn trong phòng thí nghiệm nhằm phục vụ cho mục đích nghiên cứu.

Phân tích biểu cảm khuôn mặt chính xác

Sau đó, nhóm nhà khoa học tiếp tục phát triển mô hình dựa trên phương pháp nhận diện cảm xúc truyền thống bên cạnh những lý thuyết tâm lý học. Họ phân loại 8 cảm xúc chính gồm hạnh phúc, ngạc nhiên, buồn bã; giận dữ, chán ghét, sợ hãi, khinh thường, trung tính. Kết hợp với hai thang đo mức độ tích cực/tiêu cực. Và mức độ kích động của cảm xúc. Họ viết trong bài báo: “Mục tiêu chính của phương pháp này là dựa trên hình ảnh khuôn mặt của một người. Để ước tính mức độ tích cực/tiêu cực và mức độ kích động của người đó theo thời gian thực”.

Bên cạnh đó, hệ thống cũng phân tích biểu cảm bằng cách sử dụng các “điểm mốc” cụ thể. Chẳng hạn như vị trí của môi, mũi và mắt của đối tượng.

Công nghệ này giúp thúc đẩy kinh doanh trong tương lai

Hệ thống này có thể được dùng để tạo ra các robot dịch vụ biết cách nắm bắt cảm xúc của khách hàng. Và đưa ra phản ứng phù hợp. Cho đến thời điểm hiện tại, hệ thống dựa trên mạng neuron sâu hoạt động tốt nhất. Với hình ảnh tĩnh, nhưng trong tương lai các nhà khoa học muốn hoàn thiện hệ thống hơn nữa để áp dụng vào việc phân tích video.

Nguồn: Thanhnien.vn