우리는 행복한가?
우리는 정말 행복한가요?
이것은 아마도 우리 인간이 마주한 가장 무서운 질문 중 하나일 것입니다. 깊은 철학적 수준에서 우리 중 누구도 실제로 우리의 행복, 우리가 추구하는 것, 우리가 원하는 것에 대한 진실을 알지 못합니다. 아마도 이것이 우리가 자신을 이해하는 데 도움이 되는 AI 모델에 의지하는 이유일 것입니다.
스마트폰과 생체 인식 기능이 있는 다른 기기에 얼굴 인식이 도입되었을 때, 세상은 경외감을 느꼈습니다. 스마트폰이 특정 얼굴을 감지하고 갤러리에서 친구를 식별했을 때, 우리는 더욱 흥미를 느꼈습니다. 하지만 오늘날 잘 훈련된 AI 모델은 실제로 우리의 감정을 감지할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 적어도 우리가 얼굴에 표면적으로 표현하는 감정은 감지할 수 있습니다.
보고서에 따르면 AI 모델이 감지한 감정의 정확도가 약 96%에 달한다는 사실이 밝혀지면서 이 숫자는 흥미로워 보입니다. 모델은 얼굴에서 최대 7가지의 다른 감정을 감지할 수 있습니다.
예를 들어, 우리가 온라인 면접에 참석하기 위해 앉았을 때, 반대편에 있는 고용주는 우리가 면접 과정 내내 얼마나 설렘, 긴장, 자신감, 심지어 회의적인지 알아낼 수 있습니다.
그렇다면 이 모든 일이 어떻게 일어날까요? AI에서 감정 감지란 무엇을 의미할까요? 이 글에서 살펴보겠습니다.
감정 인식의 AI
그들이 말했듯이, 침묵은 말보다 훨씬 더 많은 것을 전달합니다. AI는 우리나 우리의 사진이나 영상을 보는 것만으로도 우리의 타고난 감정과 정서를 많이 감지할 수 있습니다. 기술 커뮤니티가 기계와 인간 상호작용 간의 격차를 메우기 위해 끊임없이 노력함에 따라, 컴퓨터 비전에서 Affective Computing이라는 특정 틈새 시장이 놀라운 진전을 이루고 있습니다.
AI의 이 분야는 이제 이해관계자가 인간의 비언어적 의사소통을 다음과 같은 표현을 통해 분석하고 식별할 수 있도록 해줍니다.
- 표정과 감정
- 신체 언어
- 음성 톤
- 그리고 제스처
특수화된 딥 신경망을 배포함으로써 AI 모델은 다음을 포함한 최대 7가지의 다른 감정을 감지할 수 있습니다.
감정 인식에서의 AI – 주요 사용 사례
기계가 우리의 근본적인 감정을 이해하는 능력은 인간의 삶과 라이프스타일을 향상시킬 수 있는 획기적인 발전을 위한 길을 열 수 있습니다. 이 기술의 가장 유익한 사용 사례 몇 가지를 살펴보겠습니다.
감정적 웰빙을 이해하세요
전 세계적으로 가장 큰 문제 중 하나는 정신 건강입니다. 통계에 따르면 인도에서는 약 45만명이 불안증에 시달리고 있다게다가, 성인의 10.6 % 인도에서는 정신 질환을 앓고 있습니다.
스트레스, 라이프스타일 선택, 일, 외로움 등에서 비롯된 정신 건강은 신체적 합병증을 초래하는 증가하는 우려 사항입니다. 치료사와 상담사가 개인의 더 깊은 정신 상태를 이해하도록 도울 수 있는 AI 모델은 개인화된 치료 계획을 촉진하고 궁극적으로 더 나은 치유를 제공할 수 있습니다. 이러한 모델은 다음과 같은 경우에 매우 유용합니다.
- 정신 건강 평가 실시
- 통증 관리 및 PTSD 문제 치료
- 자폐 스펙트럼 장애 진단 및 기타
EdTech에서의 학습자 참여
- 교육자들이 교육 방법을 재검토하도록 돕기 위한 학생 참여 및 참여
- 개인화된 학습 경험 형성
- 괴롭힘 및 기타 형태의 정서적 고통 사례 감지
게임 및 엔터테인먼트
보안 및 감시
AI 모델은 사람의 표정에서 의심스러운 감정과 이상징후를 정확하게 감지하여 보안 전문가가 용의자를 추적하고 분류하며 보다 효과적으로 모니터링할 수 있도록 지원합니다.
AI 감정 인식은 어떻게 작동합니까?
인간의 감정을 감지하도록 AI 모델을 훈련하는 과정은 복잡하지만 체계적입니다. 접근 방식은 개별 프로젝트에 따라 다르지만, 참고 자료로 작성할 수 있는 일반적인 프레임워크가 있습니다. 일반적인 순서는 다음과 같습니다.
- 그것은 대량의 인간 표정과 얼굴을 수집하는 데이터 수집으로 시작됩니다. 다음과 같은 브랜드 샤이프 확인 인간 데이터의 윤리적 소싱.
- 데이터세트를 수집한 후에는 경계 상자 방법을 사용하여 주석을 달아 기계가 이해할 수 있도록 사람의 얼굴을 분리합니다.
- 얼굴이 감지된 이미지 데이터 세트는 일련의 사전 처리를 거쳐 머신 러닝에 공급할 사진을 최적화합니다. 이 단계에는 노이즈 감소, 적목 제거, 밝기 및 대비 보정 등과 같은 이미지 보정 기술이 포함됩니다.
- 이미지가 기계에서 처리될 준비가 되면, 합성 신경망 모델을 기반으로 하는 감정 분류기에 입력됩니다.
- 모델은 이미지를 처리하고 표정을 기준으로 분류합니다.
- 모델은 성능 최적화를 위해 반복적으로 학습됩니다.
AI 감정 인식의 과제 인식
인간으로서 우리는 종종 우리 옆에 있는 사람이 무엇을 겪고 있는지 이해하는 데 어려움을 겪습니다. 기계의 경우 이 과정은 더 어렵고 복잡합니다. 이 분야에서 가장 큰 과제 중 일부는 다음과 같습니다.
- 인간의 감정 범위는 기계가 올바른 표정을 알아채기 어렵게 만듭니다. 때때로 인간의 감정은 미묘합니다. 예를 들어, 내성적인 사람이 웃는 방식과 외향적인 사람이 웃는 방식은 완전히 다릅니다. 기계는 종종 그 차이를 알아채기 어려워하지만 둘 다 진심으로 행복할 수도 있습니다.
- 인간의 얼굴과 수많은 감정을 감지하는 데는 항상 문화적 차이와 편견이 있습니다. 표정과 그 방식은 지역마다 다를 수 있으며 모델은 그러한 뉘앙스를 이해하기 어렵습니다.
앞으로 길
우리가 인공 일반 지능으로 빠르게 진전함에 따라, 우리는 기계와 인간 간의 소통을 강화해야 합니다. 컴퓨터 비전, 특히 감정 인식은 이 여정의 중요한 부분입니다.
도전이 있기는 하지만 돌파구는 확실합니다. 인간의 감정을 감지하는 모델을 개발하고 모델을 훈련하기 위한 방대한 양의 데이터 세트를 찾고 있다면 저희에게 연락하는 것이 좋습니다.
인간이 참여하는 품질 보증 프로세스, 윤리적 조달 방법론, 그리고 빈틈없는 주석 기술을 통해 AI 비전을 더욱 빠르게 달성할 수 있습니다. 지금 연락하세요.
