AI Mới Có Thể Đoán Cảm Giác Của Con Người Thông Qua Dáng Đi

17 Tháng Bảy 20192:00 SA(Xem: 13713)
AI Mới Có Thể Đoán Cảm Giác Của Con Người Thông Qua Dáng Đi
AI Mới Có Thể Đoán Cảm Giác Của Con Người Thông Qua Dáng Đi

Cảm xúc của chúng ta có thể ảnh hưởng đến mọi thứ, từ sự ngon miệng đến cách chúng ta cảm nhận thế giới - và thậm chí là dáng đi của chúng ta.

Vậy liệu chúng ta có thể diễn giải ra được cảm giác của ai đó mà chỉ cần dựa trên dáng đi của họ? Các nhà khoa học tại Đại học North Carolina ở Chapel Hill và Đại học Maryland ở College Park đang dạy máy tính phân tích cảm xúc của ai đó qua dáng đi. Sử dụng deep learning, phần mềm của họ có thể phân tích một đoạn video về ai đó đang bước đi, chuyển nó thành một mô hình 3D và trích xuất ra dáng đi của người đó. Sau đó, một mạng thần kinh sẽ xác định chuyển động chủ đạo và ghép đôi nó với một loại cảm xúc cụ thể, dựa trên dữ liệu mà nó đã được huấn luyện trước đó. Theo các nhà nghiên cứu, mô hình deep learning này có thể đoán được 4 cảm xúc khác nhau - vui, buồn, giận dữ và bình thường - với tỉ lệ chính xác lên đến 80%.

Dù chúng ta từng chứng kiến nhiều AI được huấn luyện để đoán được cảm xúc con người dựa trên biểu cảm khuôn mặt hay giọng nói, đây là lần đầu tiên có một thuật toán được huấn luyện để đoán chính xác cảm xúc chỉ bằng cách xem con người bước đi. Aniket Bera, giám sát nghiên cứu và là giáo sư khoa học máy tính tại Đại học Maryland, cho biết nghiên cứu mới không phải nhằm tìm cách phát hiện được cảm xúc thực tế, mà thay vào đó là dự đoán cảm xúc lĩnh hội - tức cảm xúc của một người dưới con mắt của người đối diện, giống như chúng ta dự đoán về cảm xúc của mỗi người khi gặp nhau hàng ngày. Theo Bera, thông qua nghiên cứu, có thể dạy cho robot cách đoán được con người xung quanh chúng đang nghĩ gì, và thay đổi hành vi của chúng cho phù hợp. Hoặc ngược lại: nó có thể giúp các kỹ sư thiết kế ra những con robot có khả năng giao tiếp tốt hơn với dáng đi và chuyển động cơ thể của họ.

Bera giải thích thêm rằng nghiên cứu mới sẽ giúp mở đường cho các ứng dụng giám sát trong tương lai, hoặc thậm chí giúp biến trải nghiệm thực tại hỗn hợp trở nên hấp dẫn hơn, vì các mô hình 3D của con người đang bước đi theo những cách đặc trưng có thể giúp thiết kế ra các nhân vật thực tế hơn.

Dù vậy, nhóm nghiên cứu kết luận rằng, bước tiếp theo sẽ là tập trung vào những hành động khác chứ không chỉ riêng đi bộ, ví dụ như chạy, và những cử chỉ, để hiểu được cả những cảm xúc nhỏ nhất mà chúng ta biểu đạt khi di chuyển.

53Vote
40Vote
33Vote
26Vote
18Vote
2.220
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
28 Tháng Mười Một 2018
Góc nhìn cận cảnh vũ trụ hướng sâu vào bên trong Tinh vân Linh hồn (Soul Nebula). Những đám mây bụi đen tối ở phía bên trái, được vạch ra bởi những vệt sáng rực rỡ, được liệt kê vào danh mục với tên gọi IC 1871.
28 Tháng Mười Một 2018
Khoảng cuối tháng 11/2018, các nhà khoa học đề xuất chống lại biến đổi khí hậu bằng cách phun chất hóa học lên tầng khí quyển của Trái Đất. Nhiều người có thể sẽ nghĩ rằng họ đang "túng quá hóa liều". Kĩ thuật "tiêm aerosol lên tầng khí quyển – stratospheric aerosol injection (SAI)" được kỳ vọng có thể giảm thiểu tốc độ nóng lên toàn cầu xuống một nửa.
28 Tháng Mười Một 2018
Khoảng cuối tháng 11/2018, trong tuyên bố mới nhất, General Motors xác nhận rằng từ ngày 01/03/2019, hãng sẽ ngừng sản xuất mẫu xe plug-in hybrid Chevy Volt. Được biết, động thái chỉ là một phần nhỏ trong kế hoạch nhằm cắt giảm dung lượng sản xuất xe hơi tại thị trường Bắc Mỹ, đồng thời ngưng sản xuất một số dòng xe không đạt doanh số như kỳ vọng.
28 Tháng Mười Một 2018
Khoảng cuối tháng 11/2018, sau khi LG ghi danh hàng loạt tên cho điện thoại có thể là màn hình dẻo như Flex, Duplex, Foldi, Bendi... một số nguồn tin đã phát hiện ra các bằng sáng chế có liên quan tới chúng.
28 Tháng Mười Một 2018
Ở Nam Cực, có một hiện tượng đáng sợ có tên là Thác Máu. Nó là một dòng nước phải dài tới 30 mét, dẫn một dòng nước đỏ như máu chảy dọc theo sông băng.
28 Tháng Mười Một 2018
Tháng 11/2016, hacker đã tiếp cận được các server cloud của Uber và tải về 16 file lớn, trong đó chứa thông tin của 35 triệu khách hàng trên toàn cầu, bao gồm họ tên đầy đủ, số điện thoại, email và địa điểm ghi danh dịch vụ. Cả tài xế cũng bị ảnh hưởng bởi thông tin thanh toán hàng tuần, tóm tắt hành trình và biển số xe cũng bị lộ.