Le nouveau système permet aux machines de mieux reconnaître les expressions faciales humaines
Les chercheurs de l'Université Edith Cowan (ECU) aident les machines à devenir plus conscientes émotionnellement en utilisant une nouvelle méthode qui leur permet de mieux reconnaître les expressions faciales humaines.
« Comme plus de systèmes numériques, des assistants virtuels aux applications de bien-être, interagissent avec les gens, il devient de plus en plus important qu'ils comprennent ce que nous ressentons », a déclaré l'ECU Ph.D. Étudiant M. Sharjeel Tahir.
Au lieu de former des systèmes pour interpréter les émotions en utilisant des images uniques, l'équipe dirigée par l'expert en ECU senior et experte de l'intelligence artificielle (IA), le Dr Syed Afaq Shah, a exploré une approche plus humaine: montrant un groupe d'expressions faciales connexes ensemble, permettant à la machine de « voir » un contexte émotionnel plus large.
« Tout comme nous ne jugeons pas ce que quelqu'un ressent d'un seul coup d'œil, notre méthode utilise plusieurs expressions pour faire des prédictions plus éclairées », a expliqué Tahir. « C'est un moyen plus fiable d'aider les machines à comprendre les émotions, même lorsque les visages sont vus sous différents angles ou sous un éclairage différent. »
Bien que cette recherche n'implique pas de robots physiques, les résultats pourraient influencer la façon dont les futurs systèmes émotionnellement conscients sont développés, tels que ceux utilisés dans le soutien en santé mentale, le service client ou l'éducation interactive.
« Nous jetons les bases des machines qui ne voient pas seulement les visages, mais les comprenons », a déclaré Tahir.
doctorat Étudiant M. Nima Mirnateghi, co-auteur de l'article publié dans 2024 Conférence internationale sur l'informatique numérique: techniques et applications (DICTA)a noté que cette méthode proposée fournit des indices visuels riches qui améliorent la capacité du modèle d'IA à reconnaître les émotions tout en maintenant l'efficacité de calcul et en atteignant un taux de précision significativement plus élevé.
« En exposant le modèle à diverses fonctionnalités dans un ensemble structuré, nous avons constaté qu'il apprend des modèles existants beaucoup plus efficacement, affinant ses capacités de reconnaissance émotionnelle », a-t-il ajouté.
Sous la supervision du Dr Shah, Tahir travaille actuellement à la génération d'empathie artificielle dans les agents artificiels, leur permettant de répondre en conséquence lorsqu'il est présenté avec des émotions humaines.
« Il y a un besoin important de soutien émotionnel ces jours-ci, et cet écart pourrait être comblé par des machines ou des robots émotionnellement conscients ou émotionnellement intelligents », a-t-il déclaré.
Mirnateghi a déclaré que la recherche avait non seulement repoussé les limites de la reconnaissance des émotions dans l'IA, mais a également déclenché une exploration plus profonde dans les processus de prise de décision sous-jacents des modèles d'IA.
«Notre groupe de recherche se concentre désormais sur une IA explicable dans les modèles de langues, découvrant les mécanismes complexes qui dictent comment les agents artificiels interprètent les modèles de reconnaissance.
« En rendant ces processus plus transparents, nous visons à créer des systèmes d'IA qui sont intrinsèquement compréhensibles – réduisant l'écart entre le calcul avancé et l'intuition humaine. Par exemple, qu'est-ce qui rend une machine émotionnellement intelligente? C'est l'une des questions que notre recherche actuelle vise à explorer », a-t-il déclaré.
