Duyguları anlayabilen yapay zeka geliştirildi

Cambridge Üniversitesi’nden araştırmacılar, koyundaki yüz ifadelerini okuyarak koyunun ne kadar acı çektiğini ölçebilen bir yapay zeka algoritması geliştirdi.

Geliştirilen sistem; hayvancılıkta acı veren durumları erken tespit etmede işe yarayabileceği gibi, ileride insan yüzündeki duyguları okuyabilecek yapay zekaların da habercisi olabilir.

Bugünün popüler yapay zeka androidlerinden biri, MARVEL’in “S.H.I.E.L.D Ajanları” televizyon dizisinden geliyor. Aranızdan son sezonu izlemiş olan varsa şu ana kadar ya ADA’yı seviyor, ya da ADA’dan nefret ediyordur. Bu hayali yapay zeka karakterinin en ilginç yanı, insanların duygularını okuyabilmesidir. Cambridge Üniversitesi’ndeki araştırmacılar sayesinde yapay zekanın bu yeteneği, yakın zamanda bilim kurgu dizilerinden gerçek hayata geçiş yapabilir.

Böylesi bir sistemi geliştirmek için ilk adım, algoritmayı daha basit yüz ifadeleri ile yalnız belli bir duygu üzerine eğitmektir. Bu amaçla Cambridge ekibi, koyunun acı içinde olup olmadığını anlamaya yarayan bir makine öğrenmesi algoritması geliştirdi. Araştırmalarını da IEEE Uluslararası Otomatik Yüz ve Jest Tanıma Konferansı’nda sundu.

Ekip, geliştirdiği sisteme (SPFES) acı çeken koyunun yüzündeki 5 farklı özelliğin nasıl tanımlandığını öğretti. Bunun için 500 koyun fotoğrafı içeren bir veri seti kullanıldı. Bir sonraki aşamada, algoritma acının şiddetini göstermek için bu özellikleri 1’den 10’a giden bir ölçekte sıraladı. İlk testler SPFES’in acı seviyesini % 80 doğruluk payı ile tahminleyebildiğini gösterdi.

SPFES, bu araştırmayı yürüten Cambridge Profesörü Peter Robinson’a göre yeni bir sıçrayış. Robinson çalışmayla ilgili olarak, “Bu alanda insanlarla yürütülmüş çok fazla çalışma var; hayvan yüzlerine ait çalışmaların çoğu ise Darwin tarafından yapılmıştı. Darwin, insanların ve birçok hayvanın duygularını benzer davranışlarla gösterdiğini söylemişti; böylece biz de insanlar ve bizim hayvan yüzü çalışmamız arasında bir kesişim olabileceğini düşündük.” diyor.

Çalışmada bulunan Marwa Mahmoud ise, “İlginç kısmı, acı çektiklerinde koyun ve insan yüzlerindeki aksiyonlar arasında belirgin bir analoji olması.” şeklinde belirtiyor.

Bir sonraki aşamada, ekip SPFES’e hareket eden görsellerden koyunun yüz ifadelerini nasıl okuyabileceğini öğretmeyi umuyor. Aynı zamanda, sistemin koyunun direkt kameraya bakmadığı durumlarda çalışmayı öğrenmesini bekliyor. Algoritma hızlı tedavi gerektiren ve acı veren durumların erken tespitinin yapılmasını kolaylaştırarak hayvanların yaşam kalitesini arttırabilir.

Gelecekteki çalışmalar ise, doğal ve yapay zeka arasındaki çizgiyi bulanıklaştırarak insan duygularını doğru bir şekilde tanıyan ve bu duygulara karşılık verebilen sistemlerin geliştirilmesini sağlayabilir.