文章來源:http://www.ithome.com.tw/news/97202
機器學習加上人的判斷才是最佳解 以機器學習技術判斷歌曲所能營造的情緒為例,歌曲同樣要經過特徵擷取的過程。在進入機器學習演算法階段之前,需要先用程式分析每首歌的節拍、音調以及節奏等特徵,並把這些特徵轉為數學向量形式的樣本,並由專家對這些樣本下標籤,標記樣本對應歌曲所代表的情緒,並由機器學習演算法找出向量中每個屬性與情緒的關聯度。 因此只要根據訓練出來的歌曲情緒分析模型,比對節拍、音調以及節奏等特徵,電腦就能判斷出歌曲的情緒。但蔡怡仁說,由於判斷歌曲情緒是一個困難的任務,甚至連專家判讀都有機會犯錯更何況是電腦。像是電腦常把悲傷的歌誤判成快樂的,因次他們會有專家負責檢查這些由電腦所做出的判斷,經重新判讀並修正樣本後,再重新將這些樣本輸入機器學習演算法中重新訓練,經過一次一次這樣的樣本修正後,電腦判斷的精確度才會越來越準。 蔡怡仁認為,機器學習是要來解決大量資料分類以及即時推薦的問題。同樣以判斷歌曲情緒的功能為例,Kkbox總共有2,000萬首歌,雖然電腦判斷的正確率只有7成左右,再加上將機器學習應用在音訊分析上的複雜度非常高,不過比起用人工標記的人力與時間成本,在權衡之下機器學習的效益還是瑕不掩瑜。
近年來教育學者指出情感是影響學習的重要因素之一,然而將情感運算技術運用於數位學習卻尚處萌芽階段。數位藝術同時具有主觀及高度感性的成分,不僅新穎且逐漸成為主流,故須要加入情感因素進行教育及推廣之必要。近期研究更是透過建置智慧型家教系統,來輔助與加強學習效果。有鑒於此,本論文將情感辨識因素配合數位藝術教學加入智慧型家教系統,目的是透過觀察學習者的情緒,判斷學習過程是否流暢,並即時與適時給予回饋,增加與學習者之間的互動性,進而達到增加系統使用性、提高學習動機與增加學習成效的最終目標。本論文使用的情緒辨識方式為面部情緒辨識與語意情緒辨識,透過雙模機制作為情感運算之主軸,此方法除了可以彌補單模形式的辨識機制,更可以增加情緒辨識種類,順利掌握學習者的學習狀態。臉部情緒係透過影像處理之樣板訓練方法進行辨識;語意辨識方法為偵測情緒關鍵字與配合句法演算邏輯來得到情緒,系統可得知情緒辨識表達目前的學習狀態,進行相應之教學策略與課程,並透過助教代理人作為使用者與系統之間的溝通管道,讓使用者藉由本系統得到良好的學習成果及提高學習動機。本論文之系統評估採用三角評估:觀察、問卷與訪談之質量並重的評估方法,藉由評估探討本系統是否能夠符合研究目的,經評估發現,運用情感技術設計之智慧型家教系統於數位藝術課程學習上,具有良好的使用性、能夠提升學習動機與得到顯著之學習成效。
http://140.133.6.3/handle/987654321/1204
情感是否可以被計算,機器人能否具有情感?日本工程會院士,日本德島大學教授任福繼博士,正在帶領他的團隊通過工學模型來模擬人類情感發生機制。
《謊言終結者》是一部描述心理學的美國電視劇,2009年1月21日於福斯電視網首播。 在片中,主角卡爾·萊特曼博士和姬蓮·佛斯特博士利用「臉部動作編碼系統」分析被觀察者的肢體語言和微表情,進而向他們的客戶提供被觀測者是否撒謊等分析報告。
http://www.bilibili.com/video/av1678974/index_1.html 中文字幕 https://tw.voicetube.com/videos/12533 芬蘭科學家研究發現,世界各地的人們在產生不同情緒的時候身體各部位的體溫也會發生相應的變化
這項研究共召集了700名來自芬蘭,瑞典的受試者,收集了他們面對文字,故事,電影和麵部表情所做出的自然情緒反應,同時記錄他們身體各部位的溫度,並根據溫度的高低標上不同顏色,製成一份體溫地圖 Bodily maps of emotions. 人體情緒熱量圖”是真的嗎? 「Samsung要做的技術不是單純的靠前鏡頭或什麼感應器,也似乎不是打算要幫用戶量體溫血壓。主要是靠User的使用習慣判斷。例如打字快慢,按鍵的力道,或是設備的狀態(比方說以斜45度角著地外加翻滾了三圈,手機就會猜到剛剛用戶接到女朋友要求分手的電話之類,這部份純屬猜測,如果最後發表真的有這功能,絕對不是因為筆者鐵口直斷)這些條件來組合,利用處理器來演算出結果。南韓籍開發者Hosub Lee表示,User的心理狀態有一定的程度影響手機的使用方式。透過機器去演算,會有67.5%的準確率。系統目前會針對使用者行為進行學習的動作,而一個被稱作 Bayesian 的網路會分析用戶數據。但目前還沒有對外公佈細節,也沒有進行公測,或許會在之後準確率提高了,才開始著手邀請特定使用者進行測試的舉動。
手機試著偵測 User 情緒反應或許會對醫療應用帶來新的局面,也有可能引起爭議。但麻省理工學院情感計算研究室的成員 Rosalind Picard 認為,從商業角度來說,瞭解用戶的情緒會帶來對User的尊重。瞭解用戶何時感興趣、感到疲倦、有壓力、困擾或快樂,都是對User尊重的態度。但也可能會給人一種多餘的不便。不過技術本身聽起來還是很吸引人。也許不久後的將來,會看到手機演進成有判斷能力與學習能力的高度智慧科技產品。」 http://www.techbang.com/posts/8124-cell-phones-also-know-how-to-observe-samsung-developed-emotion-detection-system 「我的數字概念不算太好,數學加減乘除的運算常搞得我頭昏腦 漲,但若把它們轉而應用在情感關係裡,我覺得這類「情感運算」 比較容易親近,也較容易理解。 「情感運算」指的不是將情緒感受實際量化與計算,而是相處 過程中,察覺自己的情緒,結合言語及行為的交相作用。 有的人可能覺得「情緒」是主觀的字眼,太過感性不似數字好 操作,可我認為,那是因為總只著眼於「想知道對方的情緒」,而 忽略也需要釐清自己的感覺。 」 ps: 本站所提之「情感運算」正是把情緒量化與計算! 全文連結 建議點擊原文連結:出自”百度MUX”
隨著互聯網特別是移動互聯網的飛速發展人們日夜與電腦、手機為伴,“人-人互動”逐漸減少,“人-機互動”不斷增加,人們對人機交互技術提出了更高的要求,即情感需求。因為人類之間的交流與溝通是自然而富有感情的,因此人們期望與之交互的機器也具有類似於人的觀察、理解和生成情感特徵的能力。隨著情感計算(affective computing)等技術的不斷發展,情感交互成為高級信息時代人機交互的主要發展趨勢。 (如圖所示)情感交互就是使人機交互可以像人與人交互一樣自然、親切、生動和富有情感。 來源
「包括蘋果、索尼、三星等一線品牌都將推出穿戴式裝置,台廠供應鏈夥伴包括鴻海、和碩、華寶、華冠、相關零組件廠正崴、洋華、兆遠等,都有機會爭取訂單。 顧能指出另外兩個趨勢,包括「利用科技取代人類」,如用有認知能力的虛擬助理擔任自動化客服;讓「人和機器協力工作」,例如使用機器人工作。 國內最知名的相關代表性大廠也屬鴻海,鴻海去年已在廠區裝設機器人投入生產,今年傳出將提高廠區機器人的人工智慧。 顧能進一步指出,三大新趨勢需要仰賴有助人機關係發展新技術,因此,情感運算、生物晶片、3D掃瞄器、語音辨識等,會更興盛。」 來源
「情感」應該是所有科學家或工程師開發運算系統時,最後一個才會想要加入的元素;但正在開發機器學習系統(machine learning systems)的麻省理工學院(MIT)多媒體實驗室教授 Rosalind Picard 卻表示:「其實情感對智慧功能至關重要。」 「科學家偏好理性,因此我們開發的機器以1與0來決定對或錯;」Picard表示。科學家與工程師們對於「情感」的第一直覺,八成是不相信這種東西居然能在問題的解答、邏輯思考或是理由上扮演任何角色;不過Picard指出,未來大多數科學家恐怕無法再忽視情感這個元素,因為它確實在人類的智慧、理性決策,以及感知、學習的過程中扮演重要的角色。 |
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