Je! Utahisije juu ya kupata tiba kutoka kwa roboti? Mashine zenye akili nyingi zinaweza kuwa mbali kama inavyoonekana. Katika miongo michache iliyopita, akili ya bandia (AI) imezidi kuwa nzuri katika kusoma athari za kihemko kwa wanadamu.

Lakini kusoma sio sawa na kuelewa. Ikiwa AI haiwezi kupata mhemko wenyewe, je! Wanaweza kutuelewa kweli? Na, ikiwa sio hivyo, je! Kuna hatari kwamba tunatoa mali za roboti ambazo hawana?

Kizazi cha hivi karibuni cha AI kimetoka kwa shukrani kwa kuongezeka kwa data inayopatikana kwa kompyuta kujifunza kutoka, pamoja na nguvu zao za usindikaji bora. Mashine hizi zinazidi kushindana katika majukumu ambayo yamekuwa yakionekana kama ya kibinadamu.

AI sasa inaweza, pamoja na mambo mengine, tambua nyuso, geuza michoro ya uso kuwa picha, tambua hotuba na cheza Nenda.

Kutambua wahalifu

Hivi karibuni, watafiti wameunda AI ambayo ina uwezo wa kujua ikiwa mtu ni mhalifu kwa kuangalia tu sura zao za uso. Mfumo huo ulipimwa kwa kutumia hifadhidata ya picha za kitambulisho cha Wachina na Matokeo taya inadondoka. AI iligawanya kimakosa wasio na hatia kama wahalifu katika karibu 6% ya kesi, wakati iliweza kufanikiwa kutambua karibu 83% ya wahalifu. Hii inasababisha usahihi wa jumla wa karibu 90%.

Mfumo huo unategemea njia inayoitwa "ujifunzaji wa kina", ambayo imefanikiwa katika kazi za ufahamu kama utambuzi wa uso. Hapa, kujifunza kwa kina pamoja na "mfano wa kuzungusha uso" huruhusu AI kudhibitisha ikiwa picha mbili za uso zinawakilisha mtu yule yule hata ikiwa taa au pembe hubadilika kati ya picha.

Kujifunza kwa kina huunda "mtandao wa neva", uliowekwa kwa hiari kwenye ubongo wa mwanadamu. Hii inaundwa na mamia ya maelfu ya neuroni zilizopangwa katika tabaka tofauti. Kila safu hubadilisha pembejeo, kwa mfano picha ya usoni, kuwa kiwango cha juu cha kutoa, kama seti ya kingo katika mwelekeo na maeneo fulani. Hii inasisitiza kiatomati huduma ambazo zinafaa zaidi kufanya kazi iliyopewa.

Kwa kuzingatia mafanikio ya ujifunzaji wa kina, haishangazi kwamba mitandao bandia ya neva inaweza kutofautisha wahalifu na wasio wahalifu - ikiwa kweli kuna sura za uso ambazo zinaweza kubagua kati yao. Utafiti unaonyesha kuna tatu. Moja ni pembe kati ya ncha ya pua na pembe za mdomo, ambayo ilikuwa wastani wa 19.6% ndogo kwa wahalifu. Upinde wa mdomo wa juu pia ulikuwa wastani wa 23.4% kubwa kwa wahalifu wakati umbali kati ya pembe za ndani za macho ulikuwa wastani wa 5.6% nyembamba.

Kwa mtazamo wa kwanza, uchambuzi huu unaonyesha kuwa maoni yaliyopitwa na wakati kwamba wahalifu wanaweza kutambuliwa na sifa za mwili sio vibaya kabisa. Walakini, inaweza kuwa sio hadithi kamili. Inafurahisha kuwa vitu viwili vinavyohusika zaidi vinahusiana na midomo, ambayo ndio sifa zetu za uso zinazoelezea. Picha za kitambulisho kama zile zinazotumiwa katika utafiti zinatakiwa kuwa na sura ya usoni ya upande wowote, lakini inaweza kuwa kwamba AI imeweza kupata mhemko uliofichika kwenye picha hizo. Hizi zinaweza kuwa ndogo sana hivi kwamba wanadamu wangejitahidi kuziona.

Ni ngumu kupinga jaribu la kutazama picha za mfano zilizoonyeshwa kwenye karatasi, ambayo bado haijakaguliwa na wenzao. Kwa kweli, kuangalia kwa uangalifu kunaonyesha tabasamu kidogo kwenye picha za wasio wahalifu - tazama mwenyewe. Lakini ni picha chache tu za sampuli zinapatikana kwa hivyo hatuwezi kuongeza hitimisho zetu kwa hifadhidata nzima.

Nguvu ya kompyuta inayofaa

Hii haingekuwa mara ya kwanza kwa kompyuta kuweza kutambua mhemko wa kibinadamu. Sehemu inayoitwa ya "kompyuta inayofaa”Imekuwa karibu kwa miaka kadhaa. Inasemekana kuwa, ikiwa tunataka kuishi kwa raha na kushirikiana na roboti, mashine hizi zinapaswa kuwa na uwezo wa kuelewa na kuitikia ipasavyo kwa mhemko wa kibinadamu. Kuna kazi nyingi katika eneo hilo, na uwezekano ni mkubwa.

Kwa mfano, watafiti wametumia uchambuzi wa uso kwa doa wanajitahidi wanafunzi katika vikao vya kufundishia kompyuta. AI ilifundishwa kutambua viwango tofauti vya ushiriki na kuchanganyikiwa, ili mfumo ujue wakati wanafunzi walikuwa wakiona kazi hiyo ni rahisi sana au ngumu sana. Teknolojia hii inaweza kuwa muhimu kuboresha uzoefu wa ujifunzaji kwenye majukwaa mkondoni.

AI pia imekuwa ikitumika tambua hisia kulingana na sauti ya sauti yetu na kampuni inayoitwa Zaidi ya Matusi. Wameandaa programu ambayo inachambua uboreshaji wa sauti na inatafuta mifumo maalum kwa njia ya watu kuzungumza. Kampuni inadai kuwa na uwezo wa kutambua kwa usahihi hisia na usahihi wa 80%. Kwa siku zijazo, aina hii ya teknolojia inaweza, kwa mfano, kusaidia watu wenye akili kutambua hisia.

Sony inajaribu hata kutengeneza roboti kuweza kuunda vifungo vya kihemko na watu. Hakuna habari nyingi juu ya jinsi wanavyokusudia kufanikisha hilo, au ni nini hasa robot itafanya. Walakini, wanataja kwamba wanatafuta "unganisha vifaa na huduma ili kutoa uzoefu wa kulazimisha kihemko".

AI yenye busara ya kihemko ina faida kadhaa, iwe ni kumpa mtu rafiki au kutusaidia kufanya majukumu fulani - kuanzia kuhojiwa kwa jinai hadi tiba ya kuzungumza.

Lakini pia kuna shida za kimaadili na hatari zinazohusika. Je! Ni sawa kumruhusu mgonjwa aliye na shida ya akili kumtegemea mwenzake wa AI na aamini ana maisha ya kihemko wakati sio? Na unaweza kumhukumu mtu kulingana na AI ambayo inawaweka kama wenye hatia? Kwa wazi sivyo. Badala yake, mara tu mfumo kama huu ukiboreshwa zaidi na kutathminiwa kikamilifu, matumizi yasiyodhuru na yanayoweza kusaidia yanaweza kusababisha uchunguzi zaidi kwa watu wanaodhaniwa kuwa "tuhuma" na AI.

Kwa hivyo tunapaswa kutarajia nini kutoka kwa AI kwenda mbele? Mada maalum kama vile hisia na hisia bado ni ngumu kwa AI kujifunza, kwa sababu kwa sababu AI inaweza kuwa haina ufikiaji wa data nzuri ya kuzichambua kwa usawa. Kwa mfano, je! AI inaweza kuelewa kejeli? Sentensi inayopewa inaweza kuwa ya kejeli wakati inasemwa katika muktadha mmoja lakini sio kwa nyingine.

Walakini kiwango cha data na nguvu ya usindikaji inaendelea kukua. Kwa hivyo, isipokuwa chache, AI inaweza kufananisha wanadamu kwa kutambua aina tofauti za mhemko katika miongo michache ijayo. Lakini ikiwa AI inaweza kupata mhemko ni mada yenye utata. Hata kama wangeweza, kunaweza kuwa na mhemko ambao hawawezi kamwe kupata - ikifanya iwe ngumu kuwaelewa kweli.

Kuhusu Mwandishi

Leandro Minku, Mhadhiri wa Sayansi ya Kompyuta, Chuo Kikuu cha Leicester

Makala hii ilichapishwa awali Mazungumzo. Soma awali ya makala.

Vitabu kuhusiana:

at InnerSelf Market na Amazon