Yapay Zeka

Yapay Zeka Tenis Oyuncularının Duygularını Çözüyor

Özet: Araştırmacılar, tenisçilerin maç sırasındaki vücut dillerini analiz ederek duygusal durumlarını yüksek doğrulukla tespit edebilen bir yapay zeka modeli geliştirdi. Gerçek hayattaki görüntülerle eğitilen yapay zeka, olumlu ve olumsuz duyguları tespit edebiliyor, ancak olumsuz olanları tanıma konusunda daha becerikli. Bu teknolojinin spor eğitimi, sağlık hizmetleri ve diğer alanlarda potansiyel uygulamaları vardır, ancak gizlilik ve verilerin kötüye kullanılması konusunda etik kaygılara yol açmaktadır.

Ana unsurlar:

  • Yapay zeka modeli, tenis oyuncularının duygularını vücut diline göre doğru bir şekilde tanımlıyor.
  • Hem yapay zeka hem de insanlar olumsuz duyguları tanımada daha iyidir.
  • Spor, sağlık hizmetleri vb. alanlardaki potansiyel uygulamalar ancak etik kaygıların ele alınması gerekmektedir.

Kaynak: SETİ

KIT ve Duisburg-Essen Üniversitesi’nden spor bilimleri, yazılım geliştirme ve bilgisayar bilimi araştırmacıları, “Evrişimsel sinir ağlarını kullanarak tenis oyuncularının ifade davranışlarından duygusal durumları tanımak” başlıklı çalışmaları için özel bir yapay zeka modeli geliştirdi.

Gerçek oyunlar sırasında kaydedilen tenisçilerin videolarını analiz etmek için desen tanıma programları kullandılar.

Başarı Oranı Yüzde 68,9

KIT Spor ve Spor Bilimleri Enstitüsü’nden Profesör Darko Jekauc, “Modelimiz duygusal durumları yüzde 68,9’a kadar bir doğrulukla tanımlayabiliyor; bu, hem insan gözlemciler hem de daha önceki otomatik yöntemlerle yapılan değerlendirmelerle karşılaştırılabilir ve hatta bazen onlardan daha üstün” dedi.

Bu bir tenis topunu gösteriyor.
Bu verilerle beslendikten sonra yapay zeka, beden dili sinyallerini farklı duygusal tepkilerle ilişkilendirmeyi ve bir puanın kazanıldığını (olumlu beden dili) veya kaybedildiğini (olumsuz beden dili) belirlemeyi öğrendi. Kredi: Nörobilim Haberleri

Çalışmanın önemli ve benzersiz bir özelliği, proje ekibinin yapay zeka sistemlerini eğitmek için simüle edilmiş veya uydurma durumlar yerine gerçek hayattan sahneleri kullanmasıdır. Araştırmacılar, belirli bir ortamda 15 tenis oyuncusunun video dizilerini kaydetti ve bir puan kazanıldığında veya kaybedildiğinde gösterilen beden diline odaklandı.

Videolarda oyunculara başlarının eğik olması, sevinçle kaldırılmış kollar, asılı raket veya yürüme hızındaki farklılıklar gibi ipuçları gösterildi; bu ipuçları oyuncuların duygusal durumlarını tanımlamak için kullanılabilir.

Bu verilerle beslendikten sonra yapay zeka, beden dili sinyallerini farklı duygusal tepkilerle ilişkilendirmeyi ve bir puanın kazanıldığını (olumlu beden dili) veya kaybedildiğini (olumsuz beden dili) belirlemeyi öğrendi.

Jekauc, “Doğal bağlamlarda eğitim, gerçek duygusal durumların tanımlanmasında önemli bir ilerlemedir ve gerçek senaryolarda tahminleri mümkün kılar” dedi.

İnsanlar ve Makineler Olumsuz Duyguları Olumlu Duygulardan Daha İyi Tanıyor

Araştırma, yapay zeka algoritmalarının gelecekte duyguları tanımlama becerisinde insan gözlemcileri geride bırakabileceğini göstermekle kalmıyor, aynı zamanda ilginç bir yönü de ortaya çıkarıyor: Hem insanlar hem de yapay zeka, olumsuz duyguları tanımada daha iyi.

Jekauc, “Bunun nedeni, olumsuz duyguların daha bariz şekillerde ifade edilmesi nedeniyle tespit edilmesinin daha kolay olması olabilir” dedi.

“Psikolojik teoriler, insanların olumsuz duygusal ifadeleri algılamaya evrimsel olarak daha iyi adapte olduklarını öne sürüyor; örneğin, çatışma durumlarını hızlı bir şekilde ortadan kaldırmak, sosyal uyum için çok önemli.”

Etik Yönlerin Kullanım Öncesi Açıklığa kavuşturulması Gerekir

Çalışmada güvenilir duygu tanıma için antrenman yöntemlerinin, takım dinamiklerinin ve performansının iyileştirilmesi, tükenmişliğin önlenmesi gibi bir dizi spor uygulaması öngörülüyor. Sağlık hizmetleri, eğitim, müşteri hizmetleri ve otomotiv güvenliği gibi diğer alanlar da duygusal durumların güvenilir şekilde erken tespit edilmesinden faydalanabilir.

Jekauc, “Bu teknoloji önemli faydalar sağlama potansiyeli sunsa da, özellikle gizlilik ve verilerin kötüye kullanılmasıyla ilgili olanlar olmak üzere bununla ilişkili potansiyel risklerin de dikkate alınması gerekiyor” dedi.

“Çalışmamız mevcut etik kurallara ve veri koruma düzenlemelerine sıkı sıkıya bağlı kaldı. Ve bu tür teknolojinin gelecekte pratikteki uygulamaları açısından, etik ve yasal konuların önceden açıklığa kavuşturulması önemli olacaktır.”

Bu yapay zeka ve duygu araştırması haberi hakkında

Soyut

Evrişimsel sinir ağlarını kullanarak tenis oyuncularının ifade davranışlarından duygusal durumları tanımak

Bu çalışma, gerçek dünya spor ortamlarındaki, özellikle de tenis maçlarındaki duygusal durumları tanımak için gelişmiş Evrişimli Sinir Ağlarından (CNN’ler) yararlanan bir yapay zeka modelini açıklamaktadır.

Öncelikle aktörlerden ve temel istatistiksel yöntemlerden elde edilen verileri kullanan önceki çalışmaların aksine, mevcut araştırma, insan duygularının daha doğal bir temsilini amaçlayan, gerçek yaşam bağlamlarındaki bedensel ifadelerin analizini vurgulamaktadır.

CNN tabanlı modellerimiz, birçok durumda insan gözlemcilerden daha iyi performans gösteren veya onları eşleştiren %68,9’a varan bir doğruluk oranı göstermektedir. Şaşırtıcı bir şekilde, hem makine öğrenimi modelleri hem de insan gözlemciler, olumsuz duygusal durumları daha etkili bir şekilde tanımlamaya yönelik ortak bir eğilim sergilediler; bu, bu durumların daha yoğun ve doğrudan ifade edilmesine atfedilebilir.

Bu sonuçlar yalnızca duygulanımsal durumun tanınmasında en son teknolojiyi geliştirmekle kalmıyor, aynı zamanda sağlık ve otomotiv güvenliği sektörleri de dahil olmak üzere daha geniş uygulamaların önünü açıyor ve böylece gelişmiş ve evrensel olarak uygulanabilir duygu tanıma sistemlerinin geliştirilmesinde önemli bir ilerleme oluşturuyor.

Kaynak ve İleri Okuma: https://neurosciencenews.com/ai-emotion-tennis-26445/

İlgili Makaleler

Başa dön tuşu