AI Sẽ Nhận Diện Cảm Xúc Qua Dữ Liệu Như Thế Nào?

29 Tháng Năm 20181:39 SA(Xem: 17194)
AI Sẽ Nhận Diện Cảm Xúc Qua Dữ Liệu Như Thế Nào?
AI Sẽ Nhận Diện Cảm Xúc Qua Dữ Liệu Như Thế Nào
AI Sẽ Nhận Diện Cảm Xúc Qua Dữ Liệu Như Thế Nào?

Có thể chắc chắn rằng ngay cả con người cũng không thể cảm nhận được cảm xúc qua ngữ điệu đúng 100%. Vậy còn AI? Liệu trong tương lai, AI có nhận diện được cảm xúc trong lời nói?

 

Tính đến tháng 05/2018, các thiết bị điều khiển qua giọng nói, chủ yếu là loa thông minh như Alexa của Amazon, Google Home của Google và Homepod của Apple, đang ngày càng trở nên phổ biến hơn. CEO Google Sundar Pichai cho biết hơn 20% lệnh tìm kiếm công ty nhận được tới từ điện thoại di động và được khởi tạo qua giọng nói. Vào cuối năm 2017, các nhà phân tích gợi ý rằng có đến 44 triệu sản phẩm Alexa và Google Home đã được bán ra. Tốc độ phủ sóng chóng mặt của loa thông minh là không thể chối cãi, nhưng liệu công nghệ có cần dừng chân và suy ngẫm lại xem liệu AI nói chung và machine-learning nói riêng nếu tiếp tục phát triển sẽ đi theo hướng nào và có đem lại rủi ro gì cho nhân loại?

 

Công nghệ nhận diện giọng nói vẫn đang không ngừng gây ấn tượng với thế giới nhờ khả năng nhận diện từ ngữ tốt, nhưng các chuyên gia cho rằng giao tiếp ngôn ngữ rất phức tạp và chứa đựng trong đó nhiều hơn là chỉ ngôn từ. Hay nói cách khác, ngữ điệu của một câu nói cũng quan trọng không kém ý nghĩa ngôn từ. Khi có ai đó nói “Tôi ổn”, chúng ta thường dựa vào giọng điệu của người nói để đoán được họ có thật sự ổn hay không, vì lượng thông tin được cho trong câu là quá ít và người nói hoàn toàn có thể nói dối. Giọng nói của một người có thể cho biết rất nhiều thông tin về họ, chẳng hạn như nơi sinh ra hay cảm xúc hiện tại của họ. Các nhà khoa học cho biết khi nghe một người lạ nói chuyện, chúng ta có khuynh hướng ngay lập tức để ý đến chất giọng cũng như tông giọng để đưa ra phán đoán về trình độ giáo dục, tiểu sử bản thân cũng như tầng lớp địa vị của họ trong xã hội.

 

Hiển nhiên, các thiết bị kiểm soát bằng giọng nói hiện thời chưa có khả năng nhận diện cảm xúc qua ngôn ngữ, và chính điều đó khiến việc sử dụng smart speaker đôi khi có thể trở nên rất phiền phức, vì tất cả những gì chúng quan tâm là ngôn từ và gần như lờ đi hoàn toàn cách mà câu lệnh được diễn đạt ra cũng như cảm xúc trong câu nói. Có thể nói, nhận diện cảm xúc qua giọng nói sẽ là cột mốc tiếp theo của các công ty công nghệ lớn trong cuộc cách mạng AI đặt ra.

 

Nếu thiết bị điều khiển qua giọng nói có thể nhận diện được trường thông tin cảm xúc, tương tác giữa người và vật có thể trở nên nhanh chóng và hiệu quả hơn bao giờ hết. Nhưng đi cùng với đó là sự thận trọng thường trực về những hậu quả không mong muốn. Vì công nghệ nhận diện giọng nói vốn phụ thuộc vào machine learning - một nhánh nhỏ của trí tuệ nhân tạo, có khả năng tập hợp hàng tỷ thuật toán và số liệu thống kê từ một máy chủ dữ liệu và do đó, hành vi của AI là không thể lường trước được.

 

Nghiên cứu chỉ ra rằng mẫu dữ liệu dùng để đào tạo machine-learning có xu hướng dẫn tới thiên vị. Một ví dụ điển hình về tính thiên vị của trí tuệ nhân tạo có thể nhận thấy được trong trường hợp về Google Translate: Khi sử dụng để thông dịch hai cụm từ tiếng Thổ Nhĩ Kỳ “o bir doktor” và “o bir hemşire” sang tiếng Anh, Google Translate đã trả về kết quả “He is a doctor” (Anh ấy là bác sĩ) và “She is a nurse” (Cô ấy là y tá). Tuy nhiên, trong tiếng Thổ Nhĩ Kỳ, “o” là đại từ ngôi thứ ba, dùng cho cả hai giới. Vậy căn cứ vào đâu mà Translate cho rằng nhân vật “o” là nam giới trong câu đầu tiên và nữ giới trong câu thứ hai? Câu trả lời là phần mềm đã được đào tạo với nhiều thuật toán thiên vị văn hóa trong kho dữ liệu thuật toán.

 

Đây không phải vấn đề dễ giải quyết bởi machine learning phản ánh chính xác suy nghĩ và quan điểm của con người. Nghiên cứu cho biết, khi một phụ nữ kết thúc câu nói bằng cách lên giọng, người nghe sẽ nghĩ rằng đó là phụ nữ trẻ, và một người đàn ông sẽ được cho là to lớn và khỏe mạnh khi anh sở hữu giọng nói trầm ấm. Những phỏng đoán đơn giản hóa tương tự rất dễ dẫn tới suy luận và phán xét thiên kiến. Khả năng suy luận xem liệu chủ nhân đang cảm thấy tức giận, hạnh phúc hay buồn rầu ngay từ ngữ điệu lời nói của họ có thể trở nên rất hữu ích cho người dùng thiết bị nhà ở thông minh. Nhưng vấn đề là, dấu hiệu về ngữ điệu thay đổi tùy theo từng cá thể, đặc biệt là trong từng ngôn ngữ và kéo theo đó là khác biệt theo từng nền văn hóa. Thậm chí, đến cả con người cũng không thể nhận diện được cảm xúc chính xác 100%, có nên trông đợi máy móc sẽ làm được khá hơn?

 

Cuối cùng, có thể đoán được rằng các hãng công nghệ phát triển thiết bị thông minh điều khiển qua giọng nói nhiều khả năng đã và đang làm việc với những chuyên gia về âm thanh để nghiên cứu và phát triển ra một trợ lý ảo có khả năng cảm nhận được ngữ điệu trong câu nói. Nhưng các công ty lớn trong cuộc đua AI nói chung, và nhận diện giọng nói nói riêng, cần phải tỏ ra hết sức thận trọng, trước khi đào tạo AI với một lượng dữ liệu về giọng nói con người khổng lồ, và bắt đầu cho phép chúng giải mã tiếng nói của con người.

519Vote
42Vote
310Vote
210Vote
18Vote
3.349
Gửi ý kiến của bạn
Tắt
Telex
VNI
Tên của bạn
Email của bạn
Tạo bài viết
01 Tháng Tám 2019
Khoảng cuối tháng 07/2019, một số nguồn tin cho biết, một nghiên cứu mới dự kiến sẽ được thử nghiệm ở Mỹ sẽ dùng CRISPR để trị một chứng bệnh rối loạn di truyền có khả năng gây mù loà. Được biết, người mắc hội chứng sẽ sở hữu các đột biến gen ảnh hưởng đến chức năng của võng mạc - những tế bào nhạy cảm với ánh sáng có vai trò rất quan trọng trong việc cung cấp khả năng quan sát bình thường ở một người.
31 Tháng Bảy 2019
Thực Tế Ảo (Virtual Reality - VR) và Thực Tế Tăng Cường (Augmented Reality - AR) là hai khái niệm được nhắc rất nhiều trong khoảng hai năm qua. Nhờ sự phát triển của năng lực xử lý, công nghệ hình ảnh và khả năng sản xuất, người ta đã có thể làm ra những sản phẩm VR và AR tốt hơn bao giờ hết. VR có Oculus Rift là phần cứng điển hình, AR có trò Pokemon Go kết hợp giữa đời thực với thông tin ảo một cách nhuần nhuyễn. Trong bài bên dưới sẽ giúp quý vị tìm hiểu kĩ hơn về AR và VR, chúng khác nhau ra sao và người ta đang dùng chúng cho những tình huống nào trong đời sống.
31 Tháng Bảy 2019
Khoảng cuối tháng 07/2019, các nhà nghiên cứu tại đại học Harvard và McGill đã tạo ra một dạng băng gạc sử dụng liệu pháp cơ học vừa có khả năng đóng các vết thương hở, ngăn nhiễm trùng vừa giúp lành vết thương nhanh gấp 10 lần so với cách băng bó hiện nay.
31 Tháng Bảy 2019
Khoảng cuối tháng 07/2019, chính phủ Nhật Bản chính thức cấp phép cho một thí nghiệm tạo ra phôi lai giữa người và động vật, cụ thể là những con chuột. Trong khi nhiều quốc gia hạn chế, ngừng cấp tài trợ hoặc hoàn toàn cấm loại hình nghiên cứu gây tranh cãi, động thái của Nhật Bản được ví như việc mở ra chiếc hộp Pandora cho các nhà khoa học.
31 Tháng Bảy 2019
Khoảng cuối tháng 07/2019, các nhà nghiên cứu bảo mật của Google đã phát hiện tổng cộng 6 lỗ hổng bảo mật trong phần mềm iOS của Apple, một trong số đó vẫn chưa được nhà sản xuất iPhone vá thành công. Được biết, các lỗ hổng được phát hiện bởi hai nhà nghiên cứu trong Project Zero của Google là Natalie Silvanovich và Samuel Grob, và 5 trong số đó đã được vá trong bản cập nhật iOS 12.4 hồi tuần trước, vốn chứa nhiều bản vá bảo mật.
31 Tháng Bảy 2019
Đối với một số người, tinh vân IC 1795 trông giống như phần đầu của một con cá. Dù vậy, Đầu Cá thực sự có khí gas phát sáng và những đám mây bụi che khuất trong IC 1795, một khu vực hình thành sao trong chòm sao Cassiopeia phía bắc.