क्या हम खुश हैं?
क्या हम सचमुच खुश हैं?
यह शायद हम इंसानों के सामने आने वाले सबसे भयावह सवालों में से एक है। गहरे दार्शनिक स्तर पर, हममें से कोई भी वास्तव में अपनी खुशी, हम क्या चाहते हैं और हम क्या चाहते हैं, के बारे में सच्चाई नहीं जानता। शायद यही कारण है कि हम खुद को समझने में मदद के लिए एआई मॉडल का सहारा ले रहे हैं।
जब स्मार्टफ़ोन और बायोमेट्रिक एक्सेस वाले अन्य डिवाइस में फेशियल रिकग्निशन की सुविधा शुरू की गई, तो दुनिया हैरान रह गई। जब हमारे स्मार्टफ़ोन ने खास चेहरों का पता लगाया और हमारी गैलरी में हमारे दोस्तों की पहचान की, तो हम और भी हैरान हो गए। लेकिन आज, अच्छी तरह से प्रशिक्षित AI मॉडल में वास्तव में हमारी भावनाओं का पता लगाने की क्षमता है - कम से कम हम अपने चेहरे पर जो सतही तौर पर व्यक्त करते हैं।
ये संख्याएँ दिलचस्प लगती हैं क्योंकि रिपोर्ट से पता चलता है कि AI मॉडल द्वारा पहचानी गई भावनाओं की सटीकता लगभग 96% है। मॉडल हमारे चेहरे में 7 अलग-अलग भावनाओं को पहचान सकते हैं।
उदाहरण के लिए, जब हम ऑनलाइन साक्षात्कार के लिए बैठते हैं, तो दूसरी ओर नियोक्ता यह जान सकता है कि साक्षात्कार प्रक्रिया के दौरान हम कितने उत्साहित, घबराए हुए, आश्वस्त और यहां तक कि संशयग्रस्त हैं।
तो, यह सब कैसे होता है? AI में भावना पहचान का क्या मतलब है? आइए इस लेख में इसका पता लगाते हैं।
भावना पहचान में एआई
जैसा कि वे कहते हैं, मौन शब्दों से कहीं ज़्यादा संदेश देता है। AI सिर्फ़ हमें या हमारी तस्वीरों या फुटेज को देखकर हमारी बहुत सी सहज भावनाओं और संवेदनाओं का पता लगा सकता है। जैसा कि तकनीकी समुदाय मशीन और मानवीय संपर्क के बीच की खाई को पाटने के लिए लगातार काम कर रहा है, कंप्यूटर विज़न के तहत अफ़ेक्टिव कंप्यूटिंग नामक एक विशिष्ट क्षेत्र उल्लेखनीय प्रगति कर रहा है।
एआई की यह शाखा अब हितधारकों को मनुष्यों द्वारा प्रदर्शित कुछ अभिव्यक्तियों के माध्यम से उनके गैर-मौखिक संचार का विश्लेषण और पहचान करने की अनुमति देती है, जैसे:
- चेहरे के भाव और भावनाएँ
- शरीर की भाषा
- आवाज़ टन
- और हाव-भाव
विशेषीकृत गहरे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके, AI मॉडल 7 विभिन्न भावनाओं का पता लगा सकते हैं, जिनमें शामिल हैं:
भावना पहचान में एआई – शीर्ष उपयोग मामले
मशीनों की हमारी अंतर्निहित भावनाओं को समझने की क्षमता ऐसी सफलताओं का मार्ग प्रशस्त कर सकती है जो मानव जीवन और जीवनशैली को बेहतर बना सकती हैं। आइए इस तकनीक के कुछ सबसे लाभकारी उपयोगों पर नज़र डालें।
भावनात्मक कल्याण को समझें
वैश्विक स्तर पर सबसे ज़्यादा चिंताजनक चिंताओं में से एक मानसिक स्वास्थ्य है। आंकड़े बताते हैं कि भारत में लगभग 10% लोग मानसिक स्वास्थ्य से पीड़ित हैं। 45 मिलियन लोग चिंता से पीड़ित हैं। इसके अलावा, 10.6% वयस्क भारत में 100 से अधिक लोग मानसिक विकार से पीड़ित हैं।
तनाव, जीवनशैली के विकल्प, काम, अकेलापन और बहुत कुछ के कारण मानसिक स्वास्थ्य एक बढ़ती हुई चिंता है जिसके परिणामस्वरूप शारीरिक जटिलताएँ भी होती हैं। एक AI मॉडल जो चिकित्सक और परामर्शदाताओं को किसी व्यक्ति की मनःस्थिति को समझने में सहायता कर सकता है, व्यक्तिगत उपचार योजनाओं को बढ़ावा दे सकता है और अंततः बेहतर उपचार प्रदान कर सकता है। ऐसा मॉडल अविश्वसनीय रूप से सहायक है:
- मानसिक स्वास्थ्य आकलन करना
- दर्द प्रबंधन और PTSD चिंताओं का इलाज
- ऑटिज्म स्पेक्ट्रम विकारों का निदान और अधिक
एडटेक में शिक्षार्थियों की सहभागिता
- छात्रों की सहभागिता और भागीदारी से शिक्षकों को शिक्षण पद्धतियों पर पुनर्विचार करने में मदद मिलेगी
- व्यक्तिगत शिक्षण अनुभव तैयार करना
- बदमाशी और अन्य प्रकार के भावनात्मक संकट के मामलों का पता लगाना
गेमिंग और मनोरंजन
सुरक्षा निगरानी
एआई मॉडल मानवीय अभिव्यक्तियों में संदिग्ध भावनाओं और विसंगतियों का सटीक रूप से पता लगा सकते हैं, जिससे सुरक्षा पेशेवरों को संदिग्धों को ट्रैक करने, उनका चयन करने और उनकी बेहतर निगरानी करने में मदद मिलती है।
एआई भावना पहचान कैसे काम करती है
मानवीय भावनाओं का पता लगाने के लिए AI मॉडल को प्रशिक्षित करने की प्रक्रिया जटिल होते हुए भी व्यवस्थित है। जबकि दृष्टिकोण व्यक्तिगत परियोजनाओं पर निर्भर करता है, एक सामान्य रूपरेखा है जिसे संदर्भ के रूप में तैयार किया जा सकता है। नीचे सामान्य अनुक्रम दिया गया है:
- इसकी शुरुआत डेटा संग्रह से होती है, जहां मानवीय भावों और चेहरों का बड़ा हिस्सा संकलित किया जाता है। शेप देना सुनिश्चित मानव डेटा का नैतिक स्रोत.
- एक बार डेटासेट एकत्रित हो जाने के बाद, उन्हें मशीनों की समझ के लिए मानवीय चेहरों को अलग करने हेतु बाउंडिंग बॉक्स विधियों का उपयोग करके एनोटेट किया जाता है।
- पहचाने गए चेहरों के साथ छवि डेटासेट प्री-प्रोसेसिंग के अनुक्रम से गुजरते हैं, जो मशीन लर्निंग के लिए फीड की जाने वाली तस्वीर को अनुकूलित करता है। इस चरण में छवि सुधार तकनीकें शामिल हैं जैसे शोर में कमी, लाल आँख हटाना, चमक और कंट्रास्ट सुधार, और बहुत कुछ।
- एक बार जब छवियां मशीन-तैयार हो जाती हैं, तो उन्हें भावनात्मक वर्गीकरणकर्ताओं में डाल दिया जाता है जो कि कॉन्वोल्यूटेड न्यूरल नेटवर्क मॉडल पर आधारित होते हैं।
- मॉडल छवियों को संसाधित करते हैं और उनकी अभिव्यक्तियों के आधार पर उन्हें वर्गीकृत करते हैं।
- प्रदर्शन अनुकूलन के लिए मॉडलों को बार-बार प्रशिक्षित किया जाता है।
एआई भावना पहचान में चुनौतियों को स्वीकार करना
मनुष्य होने के नाते, हम अक्सर यह समझने में संघर्ष करते हैं कि हमारे बगल में बैठा व्यक्ति किस स्थिति से गुज़र रहा है। मशीन के लिए, यह प्रक्रिया ज़्यादा कठिन और जटिल है। इस क्षेत्र में कुछ प्रमुख चुनौतियाँ इस प्रकार हैं:
- मानवीय भावनाओं की सीमा मशीनों के लिए सही अभिव्यक्ति को पहचानना मुश्किल बना देती है। कभी-कभी, मानवीय भावनाएँ सूक्ष्म होती हैं। उदाहरण के लिए, एक अंतर्मुखी व्यक्ति जिस तरह से मुस्कुराता है, वह एक बहिर्मुखी व्यक्ति से बिलकुल अलग होता है। मशीनें अक्सर अंतर को पहचानने में संघर्ष करती हैं, हालांकि वे दोनों वास्तव में खुश हो सकते हैं।
- मानवीय चेहरों और उनकी भावनाओं को पहचानने में हमेशा सांस्कृतिक अंतर और पूर्वाग्रह होते हैं। अलग-अलग क्षेत्रों में भाव और उनके तरीके अलग-अलग हो सकते हैं और मॉडलों के लिए ऐसी बारीकियों को समझना मुश्किल होता है।
आगे का रास्ता
जैसे-जैसे हम आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस की ओर तेज़ी से आगे बढ़ रहे हैं, हमें मशीनों और इंसानों के बीच संचार को मज़बूत करना होगा। कंप्यूटर विज़न, ख़ास तौर पर, भावनाओं की पहचान इस यात्रा का एक अहम हिस्सा है।
हालांकि इसमें चुनौतियां हैं, लेकिन सफलता निश्चित है। यदि आप मानवीय भावनाओं का पता लगाने के लिए कोई मॉडल विकसित कर रहे हैं और अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटासेट की तलाश कर रहे हैं, तो हम आपसे संपर्क करने की सलाह देते हैं।
हमारी मानव-इन-लूप गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रियाएं, नैतिक सोर्सिंग पद्धतियां और एयरटाइट एनोटेशन तकनीक यह सुनिश्चित करेंगी कि आपके एआई विज़न तेजी से प्राप्त हों। हमसे आज ही से संपर्क में रहें।
