ويكيبيديا

تعاطف اصطناعي

تكنولوجيه


التعاطف الاصطناعي أو التعاطف الحسابي هو تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي مثل الروبوتات المصاحبة أو الوكلاء الافتراضيين، التي يمكنها اكتشاف المشاعر والاستجابة لها بطريقة تعاطفية.[1]

على الرغم من أن هذه التكنولوجيا يمكن اعتبارها مخيفة أو مهددة[2] إلا أنها قد تتمتع أيضًا بميزة كبيرة على البشر في الأدوار التي يمكن أن يكون فيها التعبير العاطفي مهمًا، كما هو الحال في قطاع الرعاية الصحية.[3] فعلى سبيل المثال، يمكن لمقدمي الرعاية الصحية الذين يؤدون عملاً عاطفيًا يتجاوز متطلبات العمل أن يواجهوا إجهادًا مزمنًا أو إرهاقًا، ويمكن أن يصبحوا عديمو المشاعر تجاه المرضى.

قد يؤدي أدى الأدوار العاطفية بين متلقي الرعاية الصحية والروبوت في الواقع إلى تقليل الخوف والقلق عند متلقي الخدمة ("إذا كان مجرد روبوت يعتني بي فلا يمكن أن يكون خطيراً").

يناقش العلماء النتيجة المحتملة لهذه التكنولوجيا باستخدام منظورين مختلفين: إما أن التعاطف الاصطناعي يمكن أن يساعد في التنشئة الاجتماعية لمقدمي الرعاية، أو أن يكون بمثابة نموذج يحتذى به للانفصال العاطفي.[4][5]

التعريف الأوسع للتعاطف المصطنع هو "قدرة النماذج غير البشرية على التنبؤ بالحالة الداخلية للشخص (على سبيل المثال: الإدراك والعاطفة والجسدية) بالنظر إلى الإشارات التي يصدرها (على سبيل المثال: تعبيرات الوجه، والصوت، والإيماءات) أو التنبؤ برد فعل الشخص (بما في ذلك، على سبيل المثال لا الحصر، الحالات النفسية الداخلية) عندما يتعرض لمجموعة معينة من المحفزات (على سبيل المثال: تعبيرات الوجه، والصوت، والإيماءات، والرسومات، والموسيقى، إلخ)".[6]

مجالات البحث عدل

هناك مجموعة متنوعة من الأسئلة الفلسفية والنظرية والتطبيقية المتعلقة بالتعاطف الاصطناعي، علي سبيل المثال:

  1. ما هي الشروط التي يجب أن تتحقق حتى يستجيب الروبوت بكفاءة لمشاعر الإنسان؟
  2. ما هي نماذج التعاطف التي يمكن أو ينبغي تطبيقها على الروبوتات الاجتماعية والمساعدة؟
  3. هل يجب أن يحاكي تفاعل البشر مع الروبوتات التفاعل العاطفي بين البشر؟
  4. هل يمكن للروبوت أن يساعد العلم في التعرف على التطور العاطفي للبشر؟
  5. هل ستنشئ الروبوتات فئات غير متوقعة من العلاقات الزائفة؟
  6. ما هي العلاقات مع الروبوتات التي يمكن اعتبارها حقيقية؟

أمثلة على البحث والممارسة المصطنعة للتعاطف عدل

غالبًا ما يتواصل الناس ويتخذون قرارات بناءً على استنتاجات حول المشاعر الداخلية لبعضهم البعض (على سبيل المثال: الحالات العاطفية والمعرفية والجسدية) التي تعتمد بدورها على الإشارات التي يصدرها الشخص مثل تعبيرات الوجه وإيماءات الجسد والصوت والكلمات. وبشكل عام، يركز التعاطف الاصطناعي على تطوير نماذج غير بشرية تحقق أهدافًا مماثلة باستخدام بيانات متشابهة.

توجهات أبحاث التعاطف الاصطناعي عدل

طبق التعاطف الاصطناعي في مختلف التخصصات البحثية بما في ذلك الذكاء الاصطناعي والأعمال. وثمة مسارين رئيسيين للبحث في هذا المجال هما:

  1. استخدام النماذج غير البشرية للتنبؤ بالحالة الداخلية للشخص (على سبيل المثال: الإدراك والعاطفة والجسدية) بالنظر إلى الإشارات التي يرسلها (على سبيل المثال: تعبيرات الوجه والصوت والإيماءات)
  2. استخدام النماذج غير البشرية للتنبؤ برد فعل الشخص عندما يتعرض لمجموعة معينة من المحفزات (مثل: تعبيرات الوجه، والصوت، والإيماءات، والرسومات، والموسيقى، إلخ).[7]

يقع البحث عن الحوسبة العاطفية، مثل التعرف على الكلام العاطفي واكتشاف تعبيرات الوجه، ضمن الاتجاه الأول من التعاطف الاصطناعي. وتشمل السياقات التي تمت دراستها المقابلات الشفوية[8] ومراكز الاتصال[9] والتفاعل بين الإنسان والحاسوب وعروض المبيعات[10] والتقارير المالية.[11]

بينما يبحث الاتجاه الثاني التعاطف الاصطناعي في سياقات التسويق، مثل الإعلان[12] والعلامات التجارية[13] ومراجعات العملاء[14] وأنظمة التوصية في المتجر[15] والأفلام[16] والمواعدة عبر الإنترنت.[17]

تطبيقات التعاطف الاصطناعي في الممارسة عدل

مع تزايد حجم البيانات المرئية والمسموعة والنصية في التجارة، اتبعت العديد من تطبيقات الأعمال للتعاطف الاصطناعي. على سبيل المثال، يحلل برنامج Affectiva[18] تعبيرات وجوه المشاهدين من تسجيلات الفيديو أثناء مشاهدتهم لإعلانات الفيديو من أجل تحسين تصميم محتوى إعلانات الفيديو.

HireVue[19] وهي شركة بحث واستقصاء للتوظيف، تساعد الشركات على اتخاذ قرارات التوظيف من خلال تحليل المعلومات الصوتية والمرئية من مقابلات الفيديو للمرشحين. وطوّرت شركة Lapetus Solutions[20] نموذجًا لتقدير طول عمر الفرد وحالته الصحية وقابليته للإصابة بالأمراض من صورة الوجه، وتم تطبيق تقنيتهم في صناعة التأمين.[21]

التعاطف الاصطناعي والخدمات الإنسانية عدل

على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يحل محل الأخصائيين الاجتماعيين أنفسهم، فقد تم نشر التكنولوجيا في هذا المجال. نشرت جامعة ولاية فلوريدا دراسة حول استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الخدمات البشرية.[22] استخدم البحث خوارزميات الكمبيوتر لتحليل السجلات الصحية لمجموعات من عوامل الخطر التي يمكن أن تتنبأ بمحاولة انتحار في المستقبل. تشير المقالة إلى أن "التعلم الآلي - حدود مستقبلية للذكاء الاصطناعي - يمكن أن يتوقع بدقة 80٪ إلى 90٪ ما إذا كان شخص ما سيحاول الانتحار بعد عامين في المستقبل. تصبح الخوارزميات أكثر دقة مع اقتراب محاولة انتحار الشخص. على سبيل المثال، ترتفع الدقة إلى 92٪ قبل أسبوع من محاولة الانتحار عندما يركز الذكاء الاصطناعي على مرضى المستشفيات العامة ".

يمكن أن تساعد هذه الآلات الخوارزمية الأخصائيين الاجتماعيين، إذ يقوم العمل الاجتماعي على أساس دورة من المشاركة والتقييم والتدخل والتقييم مع العملاء، ويمكن أن يؤدي التقييم المبكر لخطر الانتحار إلى التدخلات والوقاية المبكرة، وبالتالي إنقاذ الأرواح. سيتعلم النظام ويحلل ويكتشف عوامل الخطر، وينبه الطبيب إلى درجة مخاطر انتحار المريض (مماثلة لدرجة مخاطر القلب والأوعية الدموية للمريض)، بعد ذلك يمكن للأخصائيين الاجتماعيين التدخل لمزيد من التقييم والتدخل الوقائي.

أنظر أيضا عدل

المراجع عدل

  1. ^ Yalçın, Ö.N., DiPaola, S. "Modeling empathy: building a link between affective and cognitive processes." Artificial Intelligence Review 53, 2983–3006 (2020). دُوِي:10.1007/s10462-019-09753-0.
  2. ^ Jan-Philipp Stein; Peter Ohler (2017). "Venturing into the uncanny valley of mind—The influence of mind attribution on the acceptance of human-like characters in a virtual reality setting". Cognition (بالإنجليزية). 160: 43–50. DOI:10.1016/j.cognition.2016.12.010. ISSN:0010-0277. PMID:28043026.
  3. ^ Bert Baumgaertner؛ Astrid Weiss (26 فبراير 2014). "Do Emotions Matter in the Ethics of Human-Robot Interaction?" (PDF). European Community’s Seventh Framework Programme (FP7/2007-2013) under grant agreement No. 288146 (“HOBBIT”); and the Austrian Science Foundation (FWF) under grant agreement T623-N23 (“V4HRC”). مؤرشف من الأصل (PDF) في 2023-01-10 – عبر direct download.
  4. ^ Bert Baumgaertner؛ Astrid Weiss (26 فبراير 2014). "Do Emotions Matter in the Ethics of Human-Robot Interaction?" (PDF). European Community’s Seventh Framework Programme (FP7/2007-2013) under grant agreement No. 288146 (“HOBBIT”); and the Austrian Science Foundation (FWF) under grant agreement T623-N23 (“V4HRC”). مؤرشف من الأصل (PDF) في 2023-01-10 – عبر direct download.
  5. ^ Minoru Asada (14 فبراير 2014). "Affective Developmental Robotics" (PDF). Dept. of Adaptive Machine Systems, Graduate School of Engineering, Osaka University. Osaka, Japan. مؤرشف من الأصل (PDF) في 2023-01-10 – عبر direct download.
  6. ^ Xiao, L., Kim, H. J., & Ding, M. (2013). "An introduction to audio and visual research and applications in marketing". Review of Marketing Research, 10, p. 244. دُوِي:10.1108/S1548-6435(2013)0000010012.
  7. ^ Xiao, L., Kim, H. J., & Ding, M. (2013). "An introduction to audio and visual research and applications in marketing". Review of Marketing Research, 10, p. 244. دُوِي:10.1108/S1548-6435(2013)0000010012doi10.1108/S1548-6435(2013)0000010012.
  8. ^ Hansen, J. H., Kim, W., Rahurkar, M., Ruzanski, E., & Meyerhoff, J. (2011). "Robust emotional stressed speech detection using weighted frequency subbands". EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 2011, 1–10.
  9. ^ Lee, C. M., & Narayanan, S. S. (2005). "Toward detecting emotions in spoken dialogs. IEEE transactions on speech and audio processing, 13(2), 293–303.
  10. ^ Allmon, D. E., & Grant, J. (1990). "Real estate sales agents and the code of ethics: A voice stress analysis." Journal of Business Ethics, 9(10), 807–812.
  11. ^ Hobson, J. L., Mayew, W. J., & Venkatachalam, M. (2012). "Analyzing speech to detect financial misreporting." Journal of Accounting Research, 50(2), 349–392.
  12. ^ Xiao, L., & Ding, M. (2014). "Just the faces: Exploring the effects of facial features in print advertising". Marketing Science, 33(3), 338–352.
  13. ^ Netzer, O., Feldman, R., Goldenberg, J., & Fresko, M. (2012). "Mine your own business: Market-structure surveillance through text mining." Marketing Science, 31(3), 521–543.
  14. ^ Büschken, J., & Allenby, G. M. (2016). "Sentence-based text analysis for customer reviews." Marketing Science, 35(6), 953–975.
  15. ^ Lu, S., Xiao, L., & Ding, M. (2016). "A video-based automated recommender (VAR) system for garments." Marketing Science, 35(3), 484-510.
  16. ^ Liu, X., Shi, S. W., Teixeira, T., & Wedel, M. (2018). "Video content marketing: The making of clips." Journal of Marketing, 82(4), 86–101.
  17. ^ Zhou, Yinghui, Shasha Lu, & Min Ding (2020), "Contour-as-Face (CaF) Framework: A Method to Preserve Privacy and Perception", Journal of Marketing Research, forthcoming.
  18. ^ "Affectiva". مؤرشف من الأصل في 2022-11-01.
  19. ^ "Pre-employment Testing & Video Interviewing Platform". مؤرشف من الأصل في 2022-11-08.
  20. ^ "Lapetus Solutions, Inc". مؤرشف من الأصل في 2022-10-13.
  21. ^ "CHRONOS - Get Started". مؤرشف من الأصل في 2023-01-10.
  22. ^ Patronis, Amy Farnum (28 Feb 2017). "How artificial intelligence will save lives in the 21st century". Florida State University News (بالإنجليزية الأمريكية). Archived from the original on 2023-01-10. Retrieved 2022-06-28.
مجلوبة من «https://ar.wikipedia.org/w/index.php?title=تعاطف_اصطناعي&oldid=65660354»