AI ปรับปรุงเมื่อได้รับการยอมรับความเชื่อ

เมื่อบุคคลแสดงความฉลาดทางอารมณ์ต่ำ (Eq) บางครั้งพวกเขาก็อธิบายว่ามีปฏิกิริยาหุ่นยนต์ ปฏิกิริยาของมนุษย์ปกติยังรวมถึงการตัดสินที่ไม่ถูกต้องอย่างไรก็ตามเช่นการแสดงผลครั้งแรกที่ผิวเผินขึ้นอยู่กับลักษณะที่ใบหน้าของใครบางคนมอง

การทำความเข้าใจว่าคนอื่นจะรับรู้ได้อย่างไรว่าเป็นหน้าที่ของ EQ และทีมนักวิจัยจากสถาบันเทคโนโลยีสตีเวนส์กล่าวว่าพวกเขาได้ฝึกอัลกอริทึม AI เพื่อทำเช่นนั้นด้วยความแม่นยำสูง

การศึกษาที่ตีพิมพ์ในธุรกรรม IEEE เกี่ยวกับการคำนวณทางอารมณ์โดยนักวิจัยจากสถาบันการศึกษาญี่ปุ่นคู่หนึ่งและรายงานโดยจิตวิทยาวันนี้แสดงให้เห็นว่าปัญญาประดิษฐ์ที่ใช้กับลักษณะทางสรีรวิทยาที่ไม่สามารถสังเกตเห็นได้ตามปกติสามารถปรับปรุงการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นตามคำพูดได้อย่างมีนัยสำคัญ

Psychology วันนี้จัดวางกระดาษภายในการเคลื่อนไหวที่กว้างขึ้นเพื่อสร้าง EQ เหมือนมนุษย์เป็นบริการอัตโนมัติเช่น chatbots

บทคัดย่อถึง 'ผลของสัญญาณทางสรีรวิทยาในการประมาณความเชื่อมั่นหลายรูปแบบที่แตกต่างกัน'อธิบายถึงการรวมกันของข้อมูลทางภาษาและข้อมูลทางสรีรวิทยาเพื่อให้ได้รับการยอมรับความเชื่อมั่นที่มีความแม่นยำสูงขึ้น

“ ผลการศึกษาของเราชี้ให้เห็นว่าคุณสมบัติทางสรีรวิทยามีประสิทธิภาพในแบบจำลอง unimodal และการผสมผสานของการเป็นตัวแทนทางภาษาที่มีคุณสมบัติทางสรีรวิทยาให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับการประเมินฉลากตัวตนด้วยตนเองตามคำอธิบายประกอบโดยผู้ใช้เอง” นักวิจัยเขียน

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นมักจะแตกต่างจากการรับรู้อารมณ์ตามประเภทของข้อมูลที่ใช้และทั้งคู่ตกอยู่ภายใต้ร่มทั่วไปของการคำนวณทางอารมณ์

การคาดการณ์จาก MarketSandmarkets คาดการณ์ว่าตลาดโลกสำหรับการตรวจจับอารมณ์และการรับรู้จะเพิ่มขึ้นในอัตราการเติบโตที่แข็งแกร่ง 12.9 เปอร์เซ็นต์ต่อปีถึง 43.3 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2570 ระบบการพูดที่อิงตามคาดว่าจะใช้ส่วนแบ่งการตลาดที่ใหญ่ที่สุดและนอกเหนือจากแชทบอทแล้ว

ฉันดูการตัดสินหรือไม่?

บทความมีส่วนร่วมเทค xploreโดย Stevens Institute of Technology สรุปการวิจัยเกี่ยวกับการคาดการณ์ว่าใบหน้าของผู้คนจะถูกตัดสินอย่างไรซึ่งตีพิมพ์ในการดำเนินการของ National Academy of Sciences-

-แบบจำลองที่ลึกของการตัดสินใบหน้าผิวเผิน'อธิบายการระบุ 34“ การรับรู้คุณลักษณะทางสังคมและทางกายภาพ” เช่นความน่าเชื่อถือและอายุตามความประทับใจครั้งแรกของภาพใบหน้าที่สร้างโดยคอมพิวเตอร์ การแสดงผลเหล่านี้ใช้ในการติดฉลากภาพและฝึกอบรมเครือข่ายประสาทเพื่อทำการตัดสินที่คล้ายกันด้วยความสำเร็จที่สำคัญตามรายงาน

“ อัลกอริทึมไม่ได้ให้ข้อเสนอแนะที่ตรงเป้าหมายหรืออธิบายว่าทำไมภาพที่กำหนดทำให้เกิดการตัดสินโดยเฉพาะ” Jordan Suchow นักวิจัยนำกล่าว “ แต่ถึงอย่างนั้นก็สามารถช่วยให้เราเข้าใจว่าเราได้เห็นอย่างไร - เราสามารถจัดอันดับภาพถ่ายชุดหนึ่งตามที่ทำให้คุณดูน่าเชื่อถือที่สุดเช่นช่วยให้คุณสามารถเลือกได้ว่าคุณนำเสนอตัวเองอย่างไร”