В связи с ускорением темпа жизни людей и усилением конкурентного давления, психическое здоровье людей стало страдать, и это стало глобальным явлением
По данным статистики, в 2018 году около 46 600 тысяч взрослых американцев страдали тем или иным видом психических заболеваний, что составляло 18,9% от общего числа взрослых
Кроме того, данные, опубликованные Всемирной организацией здравоохранения, показывают, что около 322 миллионов человек в разном возрасте страдают депрессивным расстройством, что составляет более 4% мирового населения. В период 2005-2015 годов число больных с депрессивными расстройствами увеличилось на 18%. Таким образом, проблема психического здоровья стала серьезной глобальной проблемой.
Крупнейший прорыв в области социальных сетей, интернет-магазинов и т.д. способствовал обмену и интеграции социального пространства человека, сетевого пространства и реалистичного физического мира. Кроме того, роботизированная технология может быть использована для создания нового режима эмоционально-ориентированного взаимодействия, который будет служить людям и улучшать их психическое здоровье.
Некоторые интеллектуальные роботы были разработаны для реализации взаимодействия между людьми и машинами
В частности, роботы используются для раннего обучения, диагностики и лечения детского аутизма и в службе охраны психического здоровья
Поэтому интеллектуальные роботы могут быть очень полезны как для улучшения качества жизни людей, так и для улучшения их психического здоровья.
С одной стороны, взаимодействие интеллектуального робота и пользователя один на один подразумевает частное эмоциональное вмешательство и помогает пользователю правильно избавиться от чувств.
С другой стороны, негласное понимание, формируемое при длительном взаимодействии с пользователем, помогает роботу достаточно хорошо знать психическое состояние пользователя, которое соответствует его поведению и умственным потребностям.
Роботы, разбирающиеся в эмоциях, добьются больших успехов.
В последние годы были построены некоторые поддающиеся оценке модели восприятия эмоций для их познания и взаимодействия с ними
Кайхао предложил частично-ориентированную иерархическую двунаправленную рецидивную нейронную сеть для анализа информации о выражении лица во временных рядах
Для извлечения пространственных особенностей из неподвижных кадров использовалась многосигнальная изогнутая нейронная сеть, что значительно повысило эффективность распознавания мимики.
Ученые глубоко изучили изображения лица и разработали эффективную многозадачную сеть для изучения фоновой информации о лице, за исключением самого выражения лица. Эта сеть в основном использовалась для прогнозирования межличностных отношений. Помимо распознавания мимики лица, был изобретен новый глубокий двойной рекурсивный энкодер.
Типы эмоций включали гнев, счастье, печаль и нейтральность
Одна из ученых исследовала классификацию эмоциональных состояний и способов выражения эмоций, разработала систему распознавания голоса и эмоций, основанную на различных классификаторах и различных методах извлечения признаков, таких как коэффициенты Мель-частоты сепструма (MFCCs) и характеристики модуляции спектра (MS), и исследовала характеристики различных классификаторов.
Таким образом, можно сделать вывод, что человеческое выражение лица и голос содержат обильную эмоциональную информацию. Соответственно, интеллектуальный робот с способностью воспринимать эмоции может распознать пользователя и помочь ему настроиться, усилить активное эмоциональное взаимодействие, а также стимулировать энтузиазм пользователей.
В последнее время много исследований было посвящено разработке робота, обладающего способностью воспринимать эмоции
Эмоционально-познавательная система была построена и консолидирована на основе интеллектуальной учебной среды
Основываясь на определенной учебной мотивации, робот может распознавать и корректировать эмоции для улучшения эмоционального взаимодействия. Был разработан социально-контактный робот Мэгги, который используется для обнаружения мультимодальных эмоций пользователя.
Проанализировав голос и выражение лица, можно было распознать эмоции, затем стратегия диалога была настроена таким образом, чтобы сделать пользователя более удовлетворенным. Тем не менее, робот Мэгги был слишком велик, чтобы носить его с собой или следовать за пользователями в любое время. Кроме того, модель распознавания эмоций была универсальной, и она с трудом могла удовлетворить персонализированный спрос различных пользователей.
Поскольку существующие роботы для восприятия социальных и эмоциональных эмоций обладают низкой мобильностью и слишком большими размерами для адекватной мобильности, были разработаны некоторые переносимые устройства для восприятия эмоций.
Компания Jangho представила стеклянную систему, в которой выражение лица и физиологическая реакция используются системой для оценки эмоций пользователя.
Общие характеристики и дефекты существующих устройств:
- Они массивны и поэтому не портативны, поэтому трудно контролировать эмоции пользователя в реальном времени; они не могут постоянно сопровождать своих хозяев;
- Форма восприятия данных проста, но ограничена только пользовательскими данными, игнорируя влияние окружающей среды и других людей на эмоции пользователя (интеллектуальный ответ не может быть предоставлен во время взаимодействия с пользователями, только в зависимости от наличия постоянной базы данных);
- Когнитивная компетентность роботов не может быть повышена (она ограничена вычислительными возможностями, и после интеграции динамическое обновление становится трудным делом).
С целью устранения существующих дефектов бытовых роботов и носимых устройств была разработана концепция распознавания триединых эмоций, включающая персонального робота, умную одежду и облачный терминал для помощи людям страдающих эмоциональными расстройствами.
Однако общая концепция выходит далеко за рамки помощи эмоционально не здоровым людям.
Движок восприятия данных и движок эмоционального познания воспринимают среду пользователей и взаимодействие с ними. Интегрируя возможности связи, вычислений и хранения, предлагаемая система отвечает на запросы пользователей, используя алгоритм искусственного интеллекта, развернутый в персональном роботе, интеллектуальной одежде и облачном терминале.
Распознавание взаимосвязей характеристик, распознавание выражений лица и рекомендации по просмотру фильмов на данный момент тестируются для проверки эффективности алгоритмов.