আমরা কি সুখী?
আমরা কি সত্যিই সুখী?
এটি সম্ভবত আমাদের মানুষের মুখোমুখি হওয়া সবচেয়ে ভয়ঙ্কর প্রশ্নগুলির মধ্যে একটি। গভীর দার্শনিক স্তরে, আমরা কেউই আসলে আমাদের সুখ, আমরা কী খুঁজি এবং আমরা কী চাই সে সম্পর্কে সত্য জানি না। সম্ভবত, এই কারণেই আমরা নিজেদেরকে বুঝতে সাহায্য করার জন্য একটি AI মডেল অবলম্বন করছি।
স্মার্টফোন এবং বায়োমেট্রিক অ্যাক্সেস আছে এমন অন্যান্য ডিভাইসে যখন ফেসিয়াল রিকগনিশন চালু করা হয়েছিল, তখন বিশ্ব অবাক হয়েছিল। যখন আমাদের স্মার্টফোনগুলি নির্দিষ্ট মুখগুলি সনাক্ত করে এবং আমাদের গ্যালারিতে আমাদের বন্ধুদের সনাক্ত করে, তখন আমরা আরও কৌতূহলী হয়েছিলাম। কিন্তু আজ, সু-প্রশিক্ষিত এআই মডেলগুলি আসলে আমাদের আবেগগুলি সনাক্ত করার ক্ষমতা রাখে - অন্তত আমরা যা আমাদের মুখে প্রকাশ করি।
সংখ্যাগুলি আকর্ষণীয় বলে মনে হচ্ছে কারণ রিপোর্টগুলি এআই মডেলগুলির দ্বারা সনাক্ত করা প্রায় 96% আবেগের নির্ভুলতা প্রকাশ করে৷ মডেলগুলি আমাদের মুখে 7টি পর্যন্ত বিভিন্ন আবেগ সনাক্ত করতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, যখন আমরা একটি অনলাইন সাক্ষাত্কারে যোগ দিতে বসে থাকি, তখন অন্য দিকে নিয়োগকর্তা জানতে পারেন যে আমরা ইন্টারভিউ প্রক্রিয়া জুড়ে কতটা উত্তেজিত, নার্ভাস, আত্মবিশ্বাসী এবং এমনকি সন্দিহান।
সুতরাং, কিভাবে এই সব ঘটবে? এআই-তে আবেগ সনাক্তকরণের অর্থ কী? আসুন এই নিবন্ধে এটি অন্বেষণ করা যাক.
আবেগ স্বীকৃতিতে এআই
যেমন তারা বলে, নীরবতা শব্দের চেয়ে অনেক বেশি বোঝায়। AI শুধুমাত্র আমাদের বা আমাদের ফটোগ্রাফ বা ফুটেজ দেখে আমাদের অনেক সহজাত অনুভূতি এবং অনুভূতি সনাক্ত করতে পারে। কারিগরি সম্প্রদায় যেহেতু মেশিন এবং মানুষের মিথস্ক্রিয়া মধ্যে ব্যবধান পূরণ করার জন্য অবিরাম কাজ করে, কম্পিউটার ভিশনের অধীনে অ্যাফেক্টিভ কম্পিউটিং নামে একটি নির্দিষ্ট কুলুঙ্গি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি করছে।
এআই-এর এই শাখাটি এখন স্টেকহোল্ডারদের কিছু অভিব্যক্তির মাধ্যমে মানুষের অ-মৌখিক যোগাযোগ বিশ্লেষণ এবং সনাক্ত করতে দেয় যেমন:
- মুখের অভিব্যক্তি এবং আবেগ
- দেহের ভাষা
- ভয়েস টন
- এবং অঙ্গভঙ্গি
বিশেষায়িত গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক স্থাপন করে, এআই মডেলগুলি 7টি পর্যন্ত বিভিন্ন আবেগ সনাক্ত করতে পারে যার মধ্যে রয়েছে:
আবেগ স্বীকৃতিতে এআই - শীর্ষ ব্যবহারের ক্ষেত্রে
আমাদের অন্তর্নিহিত আবেগগুলি বোঝার জন্য মেশিনগুলির ক্ষমতা এমন সাফল্যের পথ প্রশস্ত করতে পারে যা মানুষের জীবন এবং জীবনধারাকে উন্নত করতে পারে। আসুন এই প্রযুক্তির সবচেয়ে উপকারী ব্যবহারের ক্ষেত্রে কিছু দেখুন।
মানসিক সুস্থতা বুঝুন
বিশ্বব্যাপী সবচেয়ে জর্জরিত উদ্বেগের মধ্যে একটি হল মানসিক স্বাস্থ্য। পরিসংখ্যান প্রকাশ করে যে ভারতে প্রায় ৪৫ মিলিয়ন মানুষ দুশ্চিন্তায় ভোগে। এছাড়া 10.6% প্রাপ্ত বয়স্ক ভারতে মানসিক ব্যাধিতে ভুগছেন।
স্ট্রেস, লাইফস্টাইল পছন্দ, কাজ, একাকীত্ব এবং আরও অনেক কিছু থেকে উদ্ভূত মানসিক স্বাস্থ্য একটি ক্রমবর্ধমান উদ্বেগ যার ফলে শারীরিক জটিলতাও দেখা দেয়। একটি এআই মডেল যা একজন ব্যক্তির গভীর মানসিক অবস্থা বুঝতে থেরাপিস্ট এবং পরামর্শদাতাদের সহায়তা করতে পারে ব্যক্তিগতকৃত চিকিত্সা পরিকল্পনাগুলিকে লালন করতে পারে এবং শেষ পর্যন্ত আরও ভাল নিরাময়ের প্রস্তাব দিতে পারে। এই ধরনের মডেল অবিশ্বাস্যভাবে সহায়ক:
- মানসিক স্বাস্থ্য মূল্যায়ন পরিচালনা
- ব্যথা ব্যবস্থাপনা এবং PTSD উদ্বেগের চিকিত্সা
- অটিজম স্পেকট্রাম ডিসঅর্ডার এবং আরও অনেক কিছু নির্ণয় করা
EdTech এ শিক্ষানবিস নিযুক্তি
- শিক্ষিকাদের শিক্ষণ পদ্ধতির পুনর্বিবেচনা করতে সাহায্য করার জন্য শিক্ষার্থীদের সম্পৃক্ততা এবং সম্পৃক্ততা
- ব্যক্তিগতকৃত শেখার অভিজ্ঞতা প্রণয়ন
- উত্পীড়নের ঘটনা এবং অন্যান্য ধরণের মানসিক কষ্ট এবং আরও অনেক কিছু সনাক্ত করা
গেমিং এবং বিনোদন
নিরাপত্তা ও নজরদারি
এআই মডেলগুলি মানুষের অভিব্যক্তিতে সন্দেহজনক আবেগ এবং অসঙ্গতিগুলি সঠিকভাবে সনাক্ত করতে পারে, নিরাপত্তা পেশাদারদের সন্দেহভাজনদের ট্র্যাক করতে এবং তাদের আরও ভালভাবে পর্যবেক্ষণ করতে সক্ষম করে।
এআই ইমোশন রিকগনিশন কীভাবে কাজ করে
মানুষের আবেগ শনাক্ত করার জন্য এআই মডেলদের প্রশিক্ষণের প্রক্রিয়া জটিল কিন্তু পদ্ধতিগত। যদিও পদ্ধতিটি পৃথক প্রকল্পের উপর নির্ভর করে, সেখানে একটি সাধারণ কাঠামো রয়েছে যা একটি রেফারেন্স হিসাবে খসড়া করা যেতে পারে। নীচে সাধারণ ক্রম:
- এটি ডেটা সংগ্রহের সাথে শুরু হয়, যেখানে মানুষের অভিব্যক্তি এবং মুখের বাল্ক ভলিউম সংকলিত হয়। ব্র্যান্ড পছন্দ শিপ নিশ্চিত করা মানুষের তথ্যের নৈতিক সোর্সিং.
- একবার ডেটাসেটগুলি সংগ্রহ করা হলে, মেশিনগুলি বোঝার জন্য মানুষের মুখগুলিকে বিচ্ছিন্ন করতে বাউন্ডিং বক্স পদ্ধতি ব্যবহার করে সেগুলিকে টীকা করা হয়।
- ফেস শনাক্ত করা ইমেজ ডেটাসেটগুলি প্রি-প্রসেসিং-এর একটি সিকোয়েন্সের মধ্য দিয়ে যায়, যা মেশিন লার্নিং-এর জন্য ফটোকে অপ্টিমাইজ করে। এই পর্যায়ে চিত্র সংশোধন কৌশলগুলি যেমন শব্দ হ্রাস, লাল চোখ অপসারণ, উজ্জ্বলতা এবং বৈসাদৃশ্য সংশোধন এবং আরও অনেক কিছু জড়িত।
- ছবিগুলি মেশিন-প্রস্তুত হয়ে গেলে, সেগুলিকে সংবেদনশীল শ্রেণীবিভাগে খাওয়ানো হয় যা কনভোলুটেড নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলগুলির উপর ভিত্তি করে।
- মডেলগুলি চিত্রগুলিকে প্রক্রিয়া করে এবং তাদের অভিব্যক্তির উপর ভিত্তি করে শ্রেণীবদ্ধ করে।
- পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজেশানের জন্য মডেলগুলিকে বারবার প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়।
এআই আবেগ স্বীকৃতিতে চ্যালেঞ্জগুলি স্বীকার করা
মানুষ হিসাবে, আমরা প্রায়ই আমাদের পাশের ব্যক্তিটি কী অবস্থার মধ্য দিয়ে যাচ্ছে তা বোঝার জন্য সংগ্রাম করি। একটি মেশিনের জন্য, এই প্রক্রিয়াটি আরও কঠিন এবং আরও জটিল। এই স্থানের প্রধান চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে কয়েকটি অন্তর্ভুক্ত:
- মানুষের আবেগের পরিসর মেশিনের জন্য সঠিক অভিব্যক্তি বাছাই করা কঠিন করে তোলে। কখনও কখনও, মানুষের আবেগ সংক্ষিপ্ত হয়. উদাহরণস্বরূপ, একজন অন্তর্মুখী যেভাবে একজন বহির্মুখী হাসে তা সম্পূর্ণ ভিন্ন। মেশিনগুলি প্রায়শই পার্থক্যগুলি বেছে নিতে লড়াই করে যদিও তাদের উভয়ই সত্যিকারের খুশি হতে পারে।
- মানুষের মুখ এবং তাদের অগণিত আবেগ সনাক্ত করার ক্ষেত্রে সর্বদা সাংস্কৃতিক পার্থক্য এবং পক্ষপাত রয়েছে। অভিব্যক্তি এবং তাদের উপায় বিভিন্ন অঞ্চলে ভিন্ন হতে পারে এবং মডেলগুলি এই ধরনের সূক্ষ্মতা বোঝা কঠিন বলে মনে করে।
দ্য ফরোয়ার্ড
আমরা কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তার দিকে দ্রুত অগ্রসর হওয়ার সাথে সাথে আমাদের অবশ্যই মেশিন এবং মানুষের মধ্যে যোগাযোগ জোরদার করতে হবে। কম্পিউটার দৃষ্টি, বিশেষ করে, আবেগ স্বীকৃতি এই যাত্রার একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ।
চ্যালেঞ্জ থাকলেও, সাফল্য নিশ্চিত করা হয়। আপনি যদি মানুষের আবেগ শনাক্ত করার জন্য একটি মডেল তৈরি করেন এবং আপনার মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য বিশাল পরিমাণ ডেটাসেট খুঁজছেন, আমরা আমাদের সাথে যোগাযোগ করার পরামর্শ দিই।
আমাদের হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ গুণমান নিশ্চিতকরণ প্রক্রিয়া, নৈতিক সোর্সিং পদ্ধতি এবং বায়ুরোধী টীকা কৌশলগুলি নিশ্চিত করবে যে আপনার AI দৃষ্টিভঙ্গি দ্রুত অর্জন করা হয়েছে। আজ আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন.
