ذكاء اصطناعي يكشف مشاعرك دون أن تشعر

تعكس تعبيرات الوجه الحالة الانفعالية للإنسان، وتعتبر عنصرا مهما من عناصر العلاج النفسي من أجل فهم شعور شخص ما في لحظة معينة. 

وفي سبعينيات القرن الماضي، ابتكر طبيب النفس بول إيكمان منظومة تشفير قياسية لتحديد الانفعالات الأساسية لدى الانسان، مثل السعادة والحزن والاشمئزاز اعتمادا على تعبيرات الوجه.

غير أن تحليل وتفسير تعبيرات الوجه تستهلك قدرا كبيرا من الوقت، مما يجعل عددا كبيرا من الإخصائيين لا يعتمدون عليها ويتجهون إلى وسائل أخرى لقياس الانفعالات مثل الذبذبات الكهربائية على الجلد، في محاولة لفهم التغيرات الانفعالية التي تطرأ على المرضى أثناء جلسات وأبحاث العلاج النفسي.

الذكاء الاصطناعي يتعرف  على 6 انفعالات أساسية 

ومؤخرا، ابتكر فريق من الباحثين في جامعة بازل السويسرية منظومة للذكاء الاصطناعي يمكنها التعرف على ستة انفعالات أساسية وهي السعادة والدهشة والغضب والاشمئزاز والحزن والخوف باستخدام أكثر من 30 ألف صورة لتعبيرات الوجه.

واعتمدت المنظومة على تحليل مقاطع فيديو تخص جلسات علاج نفسي لـ23 مريضا يعانون من اضطرابات نفسية في مركز علوم الحاسبات بجامعة بازل.

وأوضح الباحثون أن المنظومة الجديدة استطاعت التعرف على الانفعالات الأساسية بدقة تصل إلى 95%، مما يفوق دقة أطباء النفس البشريين. 

وتمكن المنظومة من رصد تعبيرات وجه معينة ظهرت خلال أجزاء من الثانية دون أن يلتفت إليها الأطباء، مثل ابتسامة عابرة أو إيماءة تعبر عن الاشمئزاز.

ويرى الباحثون أن منظومة الذكاء الاصطناعي الجديدة يمكن أن تساهم في تطوير طرق جديدة للعلاج النفسي، حيث يمكن استخدامها لفهم مشاعر المرضى بشكل أفضل وتحديد العوامل التي تؤثر على حالتهم الانفعالية. كما يمكن استخدام المنظومة في المجالات الأخرى، مثل تحليل مقاطع الفيديو والأفلام وتقييم الأداء الوظيفي.

التطبيقات المحتملة لمنظومة الذكاء الاصطناعي

تتعدد التطبيقات المحتملة لمنظومة الذكاء الاصطناعي للتعرف على الانفعالات من خلال رصد تعبيرات الوجه، ومن أبرزها:

الطب النفسي: يمكن استخدام المنظومة لفهم مشاعر المرضى بشكل أفضل وتحديد العوامل التي تؤثر على حالتهم الانفعالية. كما يمكن استخدامها لتطوير طرق جديدة للعلاج النفسي، مثل العلاج السلوكي المعرفي.

التحليل النفسي: يمكن استخدام المنظومة لتحليل مقاطع الفيديو والأفلام من أجل فهم المشاعر الكامنة وراء الشخصيات.

تقييم الأداء الوظيفي: يمكن استخدام المنظومة لتقييم الأداء الوظيفي للموظفين من خلال رصد تعبيرات الوجه أثناء العمل.

التسويق: يمكن استخدام المنظومة لفهم مشاعر العملاء تجاه المنتجات أو الخدمات.

التحديات التي تواجه منظومة الذكاء الاصطناعي

رغم التقدم الذي أحرزته منظومة الذكاء الاصطناعي للتعرف على الانفعالات من خلال رصد تعبيرات الوجه، إلا أنها لا تزال تواجه بعض التحديات، ومن أبرزها:

الاختلافات الثقافية: يمكن أن تختلف تعبيرات الوجه من ثقافة إلى أخرى، مما قد يؤثر على دقة المنظومة.

التلاعب بتعبيرات الوجه: يمكن أن يقوم بعض الأشخاص بالتلاعب بتعبيرات الوجه لإخفاء مشاعرهم الحقيقية.

العوامل البيئية: يمكن أن تتأثر تعبيرات الوجه بالعوامل البيئية، مثل الضوء والظلام.

ويسعى الباحثون إلى التغلب على هذه التحديات من خلال تطوير تقنيات جديدة لتحسين دقة المنظومة.