L'intelligenza artificiale che rileva le emozioni

Due ricercatori del MIT hanno creato un sistema che può rilevare il tono delle conversazioni, utilizzando un algoritmo di intelligenza artificiale.
L'intelligenza artificiale che rileva le emozioni
Due ricercatori del MIT hanno creato un sistema che può rilevare il tono delle conversazioni, utilizzando un algoritmo di intelligenza artificiale.

Una conversazione può essere interpretata non solo attraverso le parole pronunciate, ma anche osservando altri “segnali”, come lo sguardo, il tono e il volume. Due ricercatori del MIT hanno sviluppato un algoritmo di intelligenza artificiale che permette di rilevare le emozioni attraverso l’analisi della voce e di alcuni parametri vitali. Il sistema prevede l’uso di un dispositivo indossabile, sul quale vengono visualizzate le forme d’onda associate al tipo di conversazione (felice, triste o neutra).

I ricercatori hanno chiesto ai partecipanti all’esperimento di raccontare una storia reale per addestrare l’algoritmo. I soggetti indossavano un Samsung Simband, un dispositivo simile ad uno smartwatch che può registrare i movimenti, i battiti cardiaci, la pressione del sangue, il flusso sanguigno e la temperatura della pelle. Il sistema è in grado anche di catturare dati audio e trascrizioni di testo. Utilizzando tecniche di deep learning è stato possibile creare un “punteggio del sentimento”. Dopo vari test, i ricercatori sono riusciti a rilevare il tono delle conversazioni con una precisione dell’83%.

L’algoritmo di intelligenza artificiale ha quindi fornito risultati in linea con ciò che può osservare un essere umano. Ad esempio, lunghe pause o toni vocali monotoni sono associati a storie tristi, mentre una voce con vari livelli di volume viene associata a storie felici. Storie poco piacevoli da raccontare si possono identificare anche osservando una certa agitazione nelle persone o un’intensa attività cardiovascolare.

L’obiettivo finale è sviluppare un “social coach” per le persone ansiose o affette da sindrome di Asperger, ma prima è necessario migliorare l’algoritmo, collezionando dati su larga scala, eventualmente usando un dispositivo più diffuso, come l’Apple Watch.

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