 एक रोबोटिक मनोचिकित्सक के विचार के बारे में आप क्या सोचते हैं? ईक्यू के साथ मशीन निकट भविष्य में हो सकती है, और पिछले कुछ दशकों में मानव भावनाओं को पढ़ने में कृत्रिम बुद्धि बहुत अच्छी रही है। लेकिन पढ़ना समझने का मतलब नहीं है। अगर एअर इंडिया विभिन्न प्रकार की भावनाओं का अनुभव नहीं कर सकती है, तो क्या वह वास्तव में हमें समझ सकती है? अगर नहीं, तो जब हम इन मशीनों पर भरोसा करना जारी रखेंगे, तो खुद को अधिक जोखिम में रखना चाहिए उस में? एआईएस की नवीनतम पीढ़ी बढ़ती आंकड़ों से सीख सकती है और उनकी बढ़ती हुई प्रसंस्करण शक्ति है, जो कई चीजों से निपटने में लोगों की तुलना में अधिक प्रतिस्पर्धी है, और अब वे चेहरे को पहचान सकते हैं और चेहरे पर धब्बे को फ़ोटो में बदल सकते हैं , आवाज़ की पहचान करने और शतरंज खेलने के लिए, और वे भावनाओं से निपटते हैं, चाहे वही उन्नयन होता है? अपराधियों को पहचानें हाल ही में, कुछ शोधकर्ताओं ने एआई विकसित किया है जो चेहरे की विशेषताओं की पहचान करके आपराधिक की पहचान कर सकते हैं, जो प्रदर्शन मूल्यांकन करने के लिए चीनी पहचान पत्र का उपयोग करता है, और परिणाम आश्चर्यजनक हैं। कुल मिलाकर, एआई सफलतापूर्वक 83% अपराधियों की पहचान करता है, निर्दोष लोगों का 6% अपराधियों के लिए गलत है, कुल सटीकता की दर 90% पहुंच रही है। इस प्रणाली को गहरी सीखने की तकनीक का उपयोग करके, 'चेहरे रोटेशन मॉडल' के साथ सीखने की गहराई को मिलाकर बनाया गया है ताकि एआई यह पहचान सके कि दो चित्रों के चेहरे एक व्यक्ति से संबंधित हैं, यदि चित्र कोण और चमक अलग है गहराई सीखने से विभिन्न स्तरों पर वितरित हजारों न्यूरॉन्स के एक तंत्रिका नेटवर्क को स्थापित किया गया है, जिनमें से प्रत्येक इनपुट जानकारी को अधिक सारभूत सूचनाओं में परिवर्तित करता है, जैसे चेहरे की छवि को निर्देशों और पदों की एक श्रृंखला में बदलना प्रक्रिया स्वतः सबसे महत्वपूर्ण जानकारी विशेषताओं का कार्य पूरा करने की आवश्यकता को हाइलाइट करती है अगर सीखने की तकनीक की गहराई की सफलता को ध्यान में रखते हुए, अपराधियों और आम लोगों के पास वास्तव में अंतर के बीच चेहरे की विशेषताएं हैं, तो हम ऐ के लिए सफल नहीं हो सकते हैं जो वे आश्चर्यचकित और खुले हुए थे .इस अध्ययन से पता चलता है कि चेहरे का अलग चेहरा तीन महत्वपूर्ण सूचनाएं हैं, एक नाक और मुंह की वक्रता है (अपराधी का औसत चाप औसत व्यक्ति की तुलना में 19.6% कम है)। ऊपरी होंठ की वक्रता है (अपराधी का औसत 23.4% सामान्य व्यक्ति की तुलना में अधिक है)। आखिरी आंख की दूरी आम लोगों की तुलना में कुल 5.6% कम) पहली नज़र में, यह विश्लेषण एक पुरानी बहस की पुष्टि करता है कि अपराधियों को उनकी शारीरिक विशेषताओं से पहचाना जा सकता है, लेकिन यह पूरी तरह से सत्य नहीं है, और यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि दोनों डेटा और इंसान अधिकतर हैं अंगों की पहचान, पहचान पत्र से संबंधित होंठ आम तौर पर फोटोग्राफर की कोई अभिव्यक्ति नहीं होने की आवश्यकता है, लेकिन यह संभावना है कि एआई अभी भी लोगों को छिपी हुई भावनाओं को खोजता है, जबकि मानव इन भावनाओं को अलग करने में असमर्थ है। जादू की 'भावनात्मक गणना' यह पहली बार नहीं है कि कंप्यूटर ने मानव भावनाओं की पहचान की है, और 'भावनात्मक कंप्यूटिंग' नामक एक क्षेत्र कुछ साल पहले ही बढ़ी है, और इसके सिद्धांत का मानना है कि अगर हम भविष्य में रोबोट के साथ शांति में रहना चाहते हैं, तो इन मशीनों को चाहिए समझ और मानव भावनाओं पर उचित प्रतिक्रिया प्रदान करें, जो अभी भी विकास के लिए महान क्षमता वाले एक उभरते हुए क्षेत्र हैं। उदाहरण के लिए, शोधकर्ताओं ने कंप्यूटर वर्गों में बाधाओं का सामना करने वाले छात्रों का पता लगाने के लिए चेहरे का भाव का इस्तेमाल किया है, और एआई एक ऐसी प्रणाली के रूप में प्रशिक्षित है जो विद्यार्थियों की सक्रिय भागीदारी या हताशा की अलग-अलग डिग्री पहचानता है, जिससे शिक्षार्थियों के लिए यह आसान हो जाता है जहां मुठभेड़ करने के लिए सबसे कठिन। यह तकनीक नेटवर्क सीखने के मंच सीखने के अनुभव को बेहतर बना सकती है। और दूसरी कंपनी बेयॉन्डवर्बल बुलाती है, हमारी भावनाओं का न्याय करने के लिए हमारी आवाज का उपयोग करती है, जिन्होंने सॉफ्टवेयर विकसित किया है जो मॉडेड आवाजों का विश्लेषण कर सकता है और मानवीय बातचीत में निश्चित पैटर्न ढूंढ सकता है, उनका दावा है कि उनके सॉफ्टवेयर में 80 से अधिक भविष्य का%, यह तकनीक हमें ऑटिस्टिक लोगों में मूड परिवर्तनों की पहचान करने में मदद कर सकती है। सोनी ने एक रोबोट भी विकसित किया है जो लोगों के साथ भावनात्मक संबंधों को पैदा करने में सक्षम है, और इस परियोजना पर ज्यादा जानकारी उपलब्ध नहीं है, लेकिन वे यह उल्लेख करते हैं कि वे लोगों को अलग-अलग प्रदान करने के लिए हार्डवेयर और सेवाओं को गठबंधन करने का प्रयास कर रहे हैं भावनात्मक अनुभव ईक्यू के साथ एक एआई बहुत फायदे लाएगा, जैसे कि लोगों के साथ जाने के लिए या अधिक जटिल समस्याओं को हल करने में हमारी मदद करने की क्षमता है, लेकिन इसका मतलब यह भी है कि हमें अधिक नैतिक मुद्दों और जोखिमों का सामना करना पड़ता है.हम वास्तव में सोच सकते हैं क्या यह सच है कि हम केवल सुझाव दे सकते हैं कि लोग पूरी व्यवस्था में हैं ऐ 'संदिग्ध' लोगों द्वारा विचार किए जाने वाले लोगों को अधिक ध्यान देने के लिए, अपग्रेड और मूल्यांकन करना जारी रखें। तो एआई के भविष्य से हम क्या उम्मीद कर सकते हैं? भावनाओं और भावनाओं जैसे विषयपरक विषय अभी भी एआई सीखने में एक बड़ी बाधा हैं, जिनमें से एक उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की कमी है, उदाहरण के लिए, एआई समझ सकता है कि व्यंग्य क्या है यह मुश्किल है, क्योंकि एक संदर्भ में विडंबना है, दूसरे संदर्भ में वास्तव में प्रशंसा की जा सकती है। हालांकि, जैसा कि ऊपर बताया गया है, एआई सीखने और इसकी प्रसंस्करण क्षमता के लिए डेटा की कुल मात्रा बढ़ रही है, इसलिए यह संभव है कि अगले कुछ दशकों में एआई विभिन्न प्रकार की भावनाओं को पहचान सके, लेकिन वे कर सकते हैं क्या आप वास्तव में मनोदशा महसूस करते हैं? विभिन्न विद्यालयों के अलग-अलग विचार हैं, भले ही वे कर सकें, केवल मानव भावनाओं का हिस्सा बन सकते हैं, और सभी मानवीय भावनाएं नहीं हो सकती हैं, हम अभी भी उनकी देखभाल का थोड़ा सा हिस्सा हैं।
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