Gelecek
Bilim
Arkakapı
Güvenlik
Kültür
Politika
Iş
Donanım
Hakkımızda
Destek
Mağaza
Ara
Login
VIO News
EBRU KEMIKKIRAN
PSİKOLOJİ VE NÖROLOJİ
21 May 2024
456456 kişi görüntüledi
Yapay Zeka Atletlerin Duygularını Tanıyor.
Yeni duygu analizi modeli, duygusal durumları insanlara benzer doğrulukla tanımlayabiliyor.
Paylaş:
Kaynak: Karlsruhe Teknoloji Enstitüsü (KIT) Bilgisayar destekli sinir ağları kullanarak, araştırmacılar tenis oyuncularının oyunlar sırasındaki beden dilinden duygusal durumları doğru bir şekilde tanımlayabildiler. İlk kez, yapay zeka (YZ) tabanlı bir modeli gerçek oyunlardan alınan verilerle eğittiler. Çalışmaları, YZ'nin beden dilini ve duyguları insanlar kadar doğru bir şekilde değerlendirebileceğini gösteriyor. Ancak, etik kaygılara da işaret ediyor. Karlsruhe Teknoloji Enstitüsü (KIT) ve Duisburg-Essen Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, bilgisayar destekli sinir ağları kullanarak tenis oyuncularının oyunlar sırasındaki beden dilinden duygusal durumları doğru bir şekilde tanımlayabildiler. İlk kez, yapay zeka (YZ) tabanlı bir modeli gerçek oyunlardan alınan verilerle eğittiler. Çalışmaları, Knowledge-Based Systems dergisinde yayımlandı ve YZ'nin beden dilini ve duyguları insanlar kadar doğru bir şekilde değerlendirebileceğini gösteriyor. Ancak, etik kaygılara da işaret ediyor. Araştırmaları için, "Konvolüsyonel sinir ağları kullanarak tenis oyuncularının duygusal durumlarını ifade eden davranışlarından tanımak" başlıklı çalışmada, KIT ve Duisburg-Essen Üniversitesi'nden spor bilimleri, yazılım geliştirme ve bilgisayar bilimi araştırmacıları özel bir YZ modeli geliştirdiler. Gerçek oyunlar sırasında kaydedilen tenis oyuncularının videolarını analiz etmek için desen tanıma programlarını kullandılar. %68.9 Başarı Oranı "Modelimiz, duygusal durumları %68.9'a kadar doğrulukla tanımlayabilir ki bu, hem insan gözlemciler hem de önceki otomatik yöntemlerle yapılan değerlendirmelere kıyasla benzer ve bazen daha üstün bir başarıdır," dedi KIT'nin Spor ve Spor Bilimleri Enstitüsü'nden Profesör Darko Jekauc. Çalışmanın önemli ve benzersiz bir özelliği, proje ekibinin YZ sistemlerini eğitmek için simüle edilmiş veya yapay durumlar yerine gerçek yaşam sahnelerini kullanmasıdır. Araştırmacılar, 15 tenis oyuncusunun belirli bir ortamda kaydedilen video dizilerini kaydettiler ve bir puan kazanıldığında veya kaybedildiğinde sergilenen beden diline odaklandılar. Videolar, başın düşmesi, kolların sevinçle havaya kalkması, raketin sallanması veya yürüme hızındaki değişiklikler gibi ipuçlarını gösterdi; bu ipuçları, oyuncuların duygusal durumlarını tanımlamak için kullanılabildi. Bu verilerle beslendikten sonra, YZ beden dili sinyallerini farklı duygusal tepkilerle ilişkilendirmeyi ve bir puanın kazanılıp kazanılmadığını (olumlu beden dili) veya kaybedilip kaybedilmediğini (olumsuz beden dili) belirlemeyi öğrendi. "Doğal bağlamlarda eğitim, gerçek duygusal durumların tanımlanmasında önemli bir ilerlemedir ve gerçek senaryolarda tahminler yapmayı mümkün kılar," dedi Jekauc.
Negatif Duyguları Tanıma İnsanlar ve Makineler İçin Daha Kolay Araştırma, YZ algoritmalarının gelecekte duyguları tanımlama yeteneklerinde insan gözlemcileri geçebileceğini göstermekle kalmayıp, aynı zamanda ilginç bir başka yönü de ortaya koydu: hem insanlar hem de YZ, negatif duyguları tanımada daha iyidir. "Sebep, negatif duyguların daha belirgin yollarla ifade edilmesi nedeniyle tanımlanmasının daha kolay olması olabilir," dedi Jekauc. "Psikolojik teoriler, insanların evrimsel olarak negatif duygusal ifadeleri algılamada daha iyi uyum sağladığını, örneğin çatışma durumlarını hızlı bir şekilde çözmenin sosyal uyum için gerekli olması gibi." Etik Boyutlar Kullanımdan Önce Açıklığa Kavuşturulmalı Çalışma, güvenilir duygu tanımanın spor uygulamalarında, örneğin antrenman yöntemlerinin, takım dinamiklerinin ve performansın iyileştirilmesi ve tükenmişliğin önlenmesi gibi bir dizi uygulama öngörüyor. Sağlık hizmetleri, eğitim, müşteri hizmetleri ve otomotiv güvenliği gibi diğer alanlar da duygusal durumların güvenilir erken tespitinden fayda sağlayabilir. "Bu teknoloji önemli faydalar sağlama potansiyeline sahip olsa da, özellikle gizlilik ve veri kötüye kullanımıyla ilgili olanlar olmak üzere potansiyel risklerin de dikkate alınması gerekir," dedi Jekauc. "Çalışmamız mevcut etik yönergeler ve veri koruma düzenlemelerine sıkı sıkıya uydu. Ve böyle bir teknolojinin gelecekte pratikte uygulanmasıyla ilgili olarak, etik ve yasal konuları önceden açıklığa kavuşturmak çok önemli olacak.
EN YENİLER
Olaworks Yüzünüzü Sizden Daha İyi Tanıyor
Devamını Oku...
EBRU KEMIKKIRAN
Google ve Microsoft'un AI Sohbet Botlarının 2020 ABD Seçim Sonuçlarını Söylemeyi Reddetmesi
Devamını Oku...
VIO AI
Kuantum Kapıları ve Algoritmalarının AI ile Belirlenmesi
Devamını Oku...
EBRU KEMIKKIRAN
Kuantum Kapıları ve Algoritmalarının AI ile Belirlenmesi
Devamını Oku...
EBRU KEMIKKIRAN
Yeni Nesil Jeotermal Sistemler: Enerjinin Geleceği
Devamını Oku...
EBRU KEMIKKIRAN
Olaworks Yüzünüzü Sizden Daha İyi Tanıyor
Devamını Oku...
EBRU KEMIKKIRAN
Yenilikçi Malzeme: Sürdürülebilir Yapılar İçin Şeffaf ve Çok Fonksiyonlu Metamalzeme
Devamını Oku...
EBRU KEMIKKIRAN
IDC Türkiye CIO Summit 2024: Dijital Dönüşümün Geleceği
Devamını Oku...
EBRU KEMIKKIRAN
