😹 📥 🤕 भावनाओं का वर्गीकरण: भावनात्मक कंप्यूटिंग के दिल में ▪️ 💍 👨🏼‍🎨

मशीन सीखने और तंत्रिका नेटवर्क के साथ स्पष्ट संबंध के अलावा, भावनात्मक कृत्रिम बुद्धि, सीधे मनोविज्ञान से संबंधित है और विशेष रूप से, भावनाओं के विज्ञान के लिए। इस क्षेत्र में आज कई चुनौतियां हैं। उनमें से एक भावनात्मक राज्यों के एक सटीक और पूर्ण वर्गीकरण का गठन है, जिस पर एनोटेशन प्रक्रिया सीधे निर्भर करती है, जिसमें मनाया चेहरे के भावों और अन्य गैर-मौखिक संकेतों की कुछ भावनाओं और स्नेहपूर्ण राज्यों के साथ तुलना करना शामिल है।

भावनाओं का वर्गीकरण

आज, भावनात्मक डेटा के वर्गीकरण के लिए तीन दृष्टिकोणों का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है: असतत और बहुआयामी मॉडल, साथ ही संकर, पहले दो प्रकारों के संयोजन।

असतत दृष्टिकोण उन भावनाओं के वर्गीकरण पर आधारित है जो हमें प्राकृतिक भाषा में मिलते हैं। प्रत्येक भावना शब्दार्थ क्षेत्र से जुड़ी होती है - एक विशिष्ट अर्थ या अर्थ का एक सेट जो हम एक निश्चित भावनात्मक स्थिति के लिए विशेषता रखते हैं। बुनियादी भावनाओं का सिद्धांत असतत दृष्टिकोण का सबसे प्रसिद्ध उदाहरण है।

बुनियादी , या प्राथमिक से क्या मतलब है के समान कुछ का पहला उल्लेख, शुरुआती दार्शनिक ग्रंथों में पाया जा सकता है, उदाहरण के लिए, ग्रीक या चीनी विरासत। प्रसिद्ध कार्य "रिपब्लिक" में प्लेटो ने मानव मन के मुख्य घटकों के लिए भावनाओं को जिम्मेदार ठहराया। भावनाओं के अरस्तू के कार्यात्मक सिद्धांत में, कारण, भावनाएं और गुण परस्पर जुड़े हुए हैं, और हर स्वस्थ व्यक्ति का भावनात्मक जीवन हमेशा (या लगभग हमेशा) कारण और गुणों के साथ संरेखित होता है, चाहे वह इसके बारे में जागरूक हो या नहीं। चीनी कन्फ्यूशीवाद में, हम चार से सात "क्विंग" से पाते हैं - भावनाएं जो किसी भी व्यक्ति के लिए स्वाभाविक हैं।

XX सदी में, विषय वैज्ञानिक रुचि के केंद्र में था, और मूल भावनाओं के सबसे सामान्य सिद्धांत के लेखक पॉल एकमैन सहित कई लेखकों ने इस तरह की भावनाओं की मात्रा का अपना दृष्टिकोण प्रस्तावित किया था। एकमन ने सुझाव दिया कि बुनियादी भावनाएं सार्वभौमिक होनी चाहिए, इस अर्थ में कि उनकी अभिव्यक्ति सभी संस्कृतियों के लिए समान है। विभिन्न सिद्धांतों में, हम 6 से 22 भावनाओं (एकमैन, तोता, फ्रेज़्डा, प्लिचिक, टोमकिंस, मात्सुमोतो - विवरण के लिए कंब्रिया एट अल।, 2012 देखें) से पा सकते हैं।

बुनियादी भावनाओं का अस्तित्व आज एक विवादास्पद मुद्दा बना हुआ है (देखें, उदाहरण के लिए, बैरेट और दांव, 2006; या क्रिवली और फ्रिडलंड, 2018)। कई अध्ययनों ने व्यक्तिगत मस्तिष्क संरचनाओं की गतिविधि के साथ बुनियादी भावनाओं का एक सहसंबंध दिखाया है (जैसे, मर्टि एट अल।, 2003, और फान एट अल।, 2002), हालांकि अन्य अध्ययनों ने इस सहसंबंध की पुष्टि नहीं की है (देखें बैरेट एंड वेज, 2006)। दिलचस्प बात यह है कि पृथक जातीय समूहों में भावनाओं की धारणा के कुछ अध्ययन भावनाओं के क्रॉस-सांस्कृतिक सार्वभौमिकता की परिकल्पना का समर्थन नहीं करते हैं। एक उदाहरण पापुआ न्यू गिनी के ट्रोब्रियन हैं (देखें क्रिवली और फ्रिडलंड, 2018, और गेंड्रोन एट अल। इन प्रेस)। एक प्रयोग में, जनजाति के प्रतिनिधियों को भय व्यक्त करने वाले एक व्यक्ति की तस्वीर दिखाई गई थी, लेकिन ट्रोब्रियन ने इस अभिव्यक्ति को खतरे के संकेत के रूप में माना।

एटलस ऑफ इमोशन पॉल एकमैन द्वारा प्रस्तावित: atlasofemotions.org । 1999 के मूल संस्करण में "आश्चर्य" भी शामिल था।

आज, भावनात्मक कंप्यूटिंग के क्षेत्र में कई निर्णय असतत मॉडल पर आधारित हैं और इसमें केवल मूल भावनाएं शामिल हैं, सबसे अधिक बार एकमैन के सिद्धांत (उदाहरण के लिए, एफेक्टिवा के समाधान, भावनात्मक एआई के एक अग्रणी) के अनुसार। इसका मतलब है कि स्वचालित प्रणालियों को एक सीमित संख्या में भावात्मक अवस्थाओं को पहचानने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, हालांकि जीवन में हम लगातार मिश्रित मिश्रित भावनाओं सहित बड़ी संख्या में भावनाओं का अनुभव करते हैं, और पारस्परिक संचार में हम कई सामाजिक संकेतों (उदाहरण के लिए, इशारों) का उपयोग करते हैं।

एक अन्य दृष्टिकोण - बहुआयामी - एक समन्वित बहुआयामी अंतरिक्ष में भावनाओं का प्रतिनिधित्व करता है। चूँकि यह स्थान अविभाज्य है, इसलिए ऐसी भावनाएँ होती हैं जिनकी प्रकृति समान होती है, लेकिन कई मापदंडों में भिन्न होती है। भावात्मक विज्ञान में, ये पैरामीटर (या माप) अक्सर वैलेंस और सक्रियण (उत्तेजना) द्वारा व्यक्त किए जाते हैं, उदाहरण के लिए, रिंगाल एट अल द्वारा RECOLA डेटासेट में। भावनाओं की तीव्रता का भी अक्सर उपयोग किया जाता है। इस प्रकार, दुःख को दुःख के कम तीव्र संस्करण और एक अधिक स्पष्ट विचारशीलता के रूप में देखा जा सकता है, साथ ही उदाहरण के लिए, विश्वास से अधिक घृणा की तरह। माप की संख्या मॉडल द्वारा भिन्न हो सकती है। प्लूटिक के भावनाओं के पहिए में केवल 2 आयाम (समानता और तीव्रता) हैं, जबकि फॉन्टेन 4 आयामों (वैधता, सामर्थ्य, सक्रियता, अप्रत्याशितता) को पोस्ट करता है। ऐसी जगह पर किसी भी भावना को कई विशेषताओं को मापा जाएगा। वह मान जिसके साथ यह एक विशेष आयाम में मौजूद है।

हाइब्रिड मॉडल असतत और बहुआयामी दोनों दृष्टिकोणों को मिलाते हैं। हाइब्रिड मॉडल का एक अच्छा उदाहरण Cumbria, Livingston, हुसैन (Cambria et al।, 2012) द्वारा प्रस्तावित इमोशन का घंटा है। प्रत्येक भावात्मक आयाम को शक्ति के छह स्तरों की विशेषता होती है जिसके साथ भावनाएं व्यक्त की जाती हैं। इन स्तरों को 24 भावनाओं के समूह के रूप में भी जाना जाता है। इस प्रकार, किसी भी भावना को एक निश्चित स्थिति के रूप में माना जा सकता है और गैर-रैखिक संबंधों में अन्य भावनाओं के साथ जुड़े एक सातत्य के हिस्से के रूप में।

भावनात्मक कंप्यूटिंग में भावनाएँ

तो भावनात्मक कंप्यूटिंग के लिए भावनाओं का वर्गीकरण इतना महत्वपूर्ण क्यों है? लेख की शुरुआत में, हमने इस बात पर जोर दिया कि भावनाओं का वर्गीकरण और दृष्टिकोण जो हम पालन करते हैं, एनोटेशन प्रक्रिया को सीधे प्रभावित करते हैं - ऑडियो-विज़ुअल भावनात्मक रूप से रंगीन सामग्री को चिह्नित करते हुए। भावनाओं को पहचानने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए, एक डेटा सेट की आवश्यकता होती है। लेकिन इस सेट का मार्कअप पूरी तरह से हम लोगों पर निर्भर करता है, और हम किन भावनाओं से जुड़े हैं, उदाहरण के लिए, एक विशिष्ट चेहरे की अभिव्यक्ति के साथ।

आज, कई एनोटेशन उपकरण आम हैं। ये एएनएनईएमओ (रिंगवैल एट अल।), असतत प्रणालियों के लिए उपयोग किए जाने वाले बहु-आयामी मॉडल, एएनवीआईएल (किप) और ईएलएएन (मैक्स प्लैंक इंस्टीट्यूट ऑफ साइकोलॉजीज) के लिए उपयोग किए जाते हैं। ANNEMO में, एनोटेशन 2 भावात्मक आयामों में उपलब्ध है: सक्रियण और वैधता, जिनके मूल्य -1 से +1 तक हैं। इस प्रकार, किसी भी भावनात्मक स्थिति को ऐसे मूल्यों को सौंपा जा सकता है जो इसकी तीव्रता और सकारात्मकता / नकारात्मकता को दर्शाते हैं। सामाजिक आयामों का मूल्यांकन 5 आयामों में 7-बिंदु पैमाने पर भी किया जा सकता है: समझौता, प्रभुत्व, जुड़ाव, प्रदर्शन और तालमेल।

ANVIL और ELAN आपको ऑडियोविज़ुअल इमोशनल कंटेंट को मार्क करने के लिए अपने खुद के फ़िल्टर का उपयोग करने की अनुमति देते हैं। फ़िल्टर, या मार्कर, शब्दों, वाक्यों, टिप्पणियों या किसी अन्य पाठ के द्वारा एक भावपूर्ण स्थिति के विवरण से दर्शाए जा सकते हैं। ये मार्कर स्थिर हैं और इन्हें परिमाण में व्यक्त नहीं किया जा सकता है।

दृष्टिकोण और एनोटेशन सिस्टम की पसंद लक्ष्यों पर निर्भर करती है। बहुआयामी मॉडल एक प्रसिद्ध समस्या से बचते हैं जब कुछ शब्द कुछ भाषाओं में मौजूद होते हैं, जबकि अन्य में इन भावनाओं का वर्णन करने के लिए शब्द नहीं हो सकते हैं। यह एनोटेशन प्रक्रिया को प्रासंगिक और सांस्कृतिक रूप से निर्भर बनाता है। फिर भी, असतत मॉडल भावनाओं को वर्गीकृत करने के लिए एक उपयोगी उपकरण है, क्योंकि मात्रा में परिवर्तन को सक्रियता के रूप में वैधता या सक्रियण के रूप में मूल्यांकन करना मुश्किल है, और विभिन्न एनोटेटर इन मात्राओं की गंभीरता के अलग-अलग अनुमान देंगे।

बोनस: रोबोटिक्स

वैसे, भावनाओं के वर्गीकरण का उपयोग न केवल भावनाओं की मान्यता के क्षेत्र में किया जाता है, बल्कि उनके संश्लेषण के लिए भी किया जाता है। उदाहरण के लिए, रोबोटिक्स में। रोबोट के लिए उपलब्ध भावनात्मक स्पेक्ट्रम को भावनाओं के बहुआयामी स्थान में एकीकृत किया जा सकता है। प्रभावित प्रणाली - भावनात्मक राज्यों की एक प्रणाली, जिसके बीच एआई उद्योग में सबसे प्यारे रोबोट - एमआईटी (एमआईटी) द्वारा विकसित किसमेट एक बहुआयामी दृष्टिकोण पर आधारित है। भावनात्मक अंतरिक्ष के प्रत्येक आयाम (सक्रियता, वैधता और स्थिति (रुख), यानी संचार के लिए तत्परता) चेहरे के भावों के एक सेट के साथ जुड़ा हुआ है। जैसे ही आवश्यक मूल्य पहुंच जाता है, रोबोट अगले भाव पर स्विच हो जाएगा।

वीडियो: कैसे काम करता है रोबोट रोबोट

संदर्भ

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