Jakarta –
Bayangkan, dengarkan suara Anda pada saat yang sama dan katakan: Teknologi AI yang dapat menebak perasaan Anda dalam waktu-apa-apa-apa bahagia, menyelam atau mengganggu. Ini bukan cerita fiksi, tetapi hasil dari penelitian yang bermanfaat menunjukkan kemampuan AI untuk membaca suasana hati oleh suara manusia.
Ini terlampir, yang dihitung apakah aplikasi multisipasi atau laju perubahan yang menarik oleh manusia adalah oleh mesin. Dengan kebutuhan akan emosi melalui ekspresi WACI, pemungutan suara, teks, berbagai bidang, berbagai kesehatan mental untuk layanan pelanggan di LARN Service.
Pierger di balik teknologi pelacakan emosional
Konsinyasi memahami medan perang yang dipromosikan oleh Hunred War, guru di Lab Profesional, pada tahun 1995. Dalam buku -buku itu analitik secara otomatis (bahkan menanggapi emosi manusia.
Ini tertarik pada pertumbuhan algoritma yang dapat menganalisis data sensorik, seperti perasaan rasa, seperti ketidaktahuan fussi, untuk mendeteksi emosi. Para peneliti perlu tidak dapat dijelaskan untuk menerbitkan teknologi emosional modern.
Selain Picard, Ekman, para psikolog, juga mengendalikan banyak kerucut sistem pengkodean pengkodean untuk referensi penting untuk algoritma AI untuk mengenali pendapatan RAI.
Perusahaan teknologi efektif, dijelaskan oleh PICP Rosasar dan Rya EP Kalwuy, menyukai kata iklan teknologi. Pengembangan AI AI yang dapat mengenali emosi secara nyata, digunakan oleh perusahaan seperti metode resep dan pengalaman penanda dan pengalaman pemasaran dan penangan yang diberikan. Selain itu, secara tonomis seperti Microsoft, IBM dan Google juga mengembangkan aktivitas mesin dan mempelajari mesin yang lebih besar.
Bagaimana AI bekerja dalam emosi
AI untuk periode emasiasi digunakan dengan menganalisis data dari berbagai sumber, seperti foto, video dan teks, pendekatan multimoda. Ini adalah fase utama dari teknologi ini: 1. Pengumpulan data (pengumpulan data)
AI membutuhkan sejumlah besar data yang dilatih. Data ini dapat dalam bentuk ekspresif melalui perkotaan, file percakapan suara atau teks media sosial. Misalnya, rasa dari ribuan orang yang digunakan untuk latihan AI yang memperkenalkan pola emosional seperti kebahagiaan atau kesedihan. Pengenalan pola oleh kilau mesin
Mancation ponden pondgane mygorithm, terutama dipelajari dengan pelanggaran analah infrontisasi (CNN), yang digunakan untuk mengenali data COR. Untuk ekspresi wabah, AI mengidentifikasi titik kunci (tekanan) di wajah, seperti gerakan alis, mata atau mulut, yang terkait dengan emosi terong. CNN juga digunakan untuk menganalisis EEG (sinyal electroby) untuk mendeteksi emosi aktivitas otak, seperti yang ditinggalkan oleh Tub et al. (2024) .3. Pendekatan Multimodal dan Model Multimodal (EVM)
Teknologi yang salah adalah teknologi yang rentan adalah model variasi empati (EVM), hanya data dari sumber yang berbeda, seperti ekspresi halus, audio intimatif dan teks. EVM menggunakan studi untuk membuat ketidakpastian dalam data, misalnya ketika multes menumbuhkan wajahnya, tetapi suara memberikan instruksi emosional yang lebih benar. Proses ini memungkinkan AI untuk memberikan alamat emosional lebih lanjut.4. Penarikan fitur emosional dan klasifikasi
Setelah memproses proses, fitur AIIS penting, seperti perubahan akhir yang dihabiskan. Algoritma dan mengisi fungsi ini dalam emosi emosi, seperti enam emosi dasar (kuda, membuat kebenaran, kekasih, yang dikenal oleh A. 2017). Respons emosional
Setelah melacak emosi, AI dapat memberikan jawaban yang tepat. Misalnya, jika AI mengekspresikan pelanggan, sistem dapat meningkatkan percakapan untuk agen kasus atau memberikan solusi cepat. Aplikasi dan tantangan
Teknologi deteksi emosionalnya berlaku untuk berbagai bidang: Kesehatan Mental: AI membantu mendeteksi tanda atau ketegangan melalui ekspresi ekspresi wajah dan suara, membuat ekspresi suara yang tak terkatakan menjadi mungkin. Pendidikan: Informent Monitor dari fasilitas berdasarkan ekspresi ekspresi untuk menyesuaikan metode pengajaran. Kantor Pusat: Nama respons emosional konsumen terhadap iklan untuk meningkatkan strategi pemasaran.
Namun, teknologi ini juga sibuk dengan dirinya sendiri: konteks dan budaya, emosi standar antara individu dan budaya, membuat yang menguntungkan, membuat otoritas yang menguntungkan. Pitabar dan Etika: Pemilih data emosional menyebabkan risiko pelecehan, untuk membutuhkan peraturan yang ketat.
Dengan promosi Jaringan Pembelajaran dan Saraf yang mendalam, teknologi saran harus tumbuh. Penelitian terbaru, seperti penggunaan CNN dan Biner Moth Flame Optimization (BMOFO) untuk analisis sinyal EEG, menunjukkan potensi akurasi yang lebih tinggi. Namun, penting untuk memastikan bahwa pelepasan cara dan etis yang mapan, sehingga mengurangi kode penggunaan, dan untuk menghindari prasangka algoritma biidithi.
Di negara itu, bagian belakang kerah dan siswa bertemu dengan mahasiswa di universitas yang telah mengembangkan, (SER) System (SER). Dengan menggabungkan kekuatan pembelajaran dan perhatian khusus (mekanik perhatian (mekanika perhatian), model ini dikembangkan menjadi gelombang suara ‘rasa’.
Lihatlah video “kata Indonesia dan India yang mendirikan AI dan IoT koperasi” (AFR / AFR)