هل بمقدور الآلات قراءة عواطفكم؟ - كوستاس كاربوزيس
-
0:07 - 0:12لا يمر عام إلا وتتفوق الآلات على البشر
في المزيد والمزيد من الأنشطة -
0:12 - 0:15التي اعتقدنا يومًا أننا فقط
من يملك القدرة على القيام بها. -
0:15 - 0:18باستطاعة الحواسيب الحديثة التغلب
علينا في ألعاب الطاولة المعقدة، -
0:18 - 0:21نسخ الأحاديث بعشرات اللغات،
-
0:21 - 0:25والتعرف بشكل فوري تقريبًا على أي شيء.
-
0:25 - 0:27غير أن روبوتات المستقبل
ربما تذهب لأبعد من هذا -
0:27 - 0:30بتعلمها اكتشاف ما نشعر به.
-
0:30 - 0:32ولماذا يعد هذا ذو أهمية؟
-
0:32 - 0:35لأن الآلات والأشخاص
الذين يشغلونها -
0:35 - 0:37لو كانوا يستطيعون
قراءة حالاتنا العاطفية بدقة، -
0:37 - 0:40فإنه من المحتمل أن يقدروا على
دعمنا أو التلاعب بنا -
0:40 - 0:43على مستويات لم يسبق لها مثيل.
-
0:43 - 0:45لكن قبل أن نصل إلى هناك،
-
0:45 - 0:50كيف يمكن لشيء معقد مثل المشاعر
أن يتحول لمجرد أرقام، -
0:50 - 0:53وهي اللغة الوحيدة التي تستوعبها الآلات؟
-
0:53 - 0:57بشكل أساسي فإنها نفس الطريقة
التي يترجم بها دماغنا المشاعر، -
0:57 - 0:59من خلال تعلم كيفية استكشافها.
-
0:59 - 1:04العالم النفسي بول إيكمان
قام بتحديد مشاعر معينة في العالم -
1:04 - 1:09والتي يمكن فهم ملامحها المرئية
بنفس الطريقة عبر الثقافات. -
1:09 - 1:14فمثلًا، صورة الابتسامة تشير إلى الفرح
بالنسبة لساكني المناطق المتحضرة الحديثة -
1:14 - 1:17ورجال قبائل السكان الأصليين
على حد سواء. -
1:17 - 1:18وبالنسبة لإيكمان، فإنّ مشاعر
-
1:18 - 1:19الغضب،
-
1:19 - 1:20الاشمئزاز،
-
1:20 - 1:20الخوف،
-
1:20 - 1:21الفرح،
-
1:21 - 1:22الحزن،
-
1:22 - 1:25و الاندهاش يمكن تمييزها على حد سواء.
-
1:25 - 1:30وكما تبيّن لاحقًا، فإن أجهزة الكمبيوتر
تصبح أفضل في التعرف على الصور -
1:30 - 1:34بفضل خوارزميات تعلم الآلة،
مثل الشبكات العصبية، -
1:34 - 1:38والتي تحتوي على عقد اصطناعية
تحاكي الخلايا العصبية البيولوجية لدينا -
1:38 - 1:42من خلال تشكيل اتصالات
وتبادل معلومات. -
1:42 - 1:46لتدريب الشبكة، نموذج مدخلات
والذي تم تصنيفه سابقًا لفئات مختلفة، -
1:46 - 1:49مثل صور تبرز ملامح السعادة أو الحزن،
-
1:49 - 1:51يتم إدخاله للنظام.
-
1:51 - 1:54ومن ثم تتعلم الشبكة
تصنيف هذه النماذج -
1:54 - 1:58بضبط الأوزان النسبية المخصّصة
لملامح محددة. -
1:58 - 2:00كلما زاد التدريب على البيانات،
-
2:00 - 2:05كلما أصبحت الخوارزميات أفضل
في التعرف بشكل صحيح على الصور الجديدة. -
2:05 - 2:07هذا مشابه لدماغنا،
-
2:07 - 2:12والذي يتعلم من التجارب السابقة
تطوير كيفية معالجة المحفزات الحديثة. -
2:12 - 2:15التعرف على الخوارزميات
لا يقتصر فقط على تعابير الوجه. -
2:15 - 2:18تظهر عواطفنا بطرق عديدة.
-
2:18 - 2:20هناك لغة الجسد ونغمة الصوت،
-
2:20 - 2:23تغيرات في معدل نبضات القلب، لون البشرة،
ودرجة حرارة الجسم، -
2:23 - 2:28أو حتى معدل تكرار الكلمة
وهيكل بناء الجملة في كتاباتنا. -
2:28 - 2:31قد تعتقد أن تدريب الشبكات العصبية
للتعرف على هذه الأشياء -
2:31 - 2:34سوف يكون مهمة طويلة ومعقدة
-
2:34 - 2:37حتى تدرك تمامًا كمية البيانات
الموجودة هنالك، -
2:37 - 2:40وكيف يمكن لأجهزة الحاسوب
الحديثة معالجتها سريعًا. -
2:40 - 2:42من منشورات على
شبكات التواصل الاجتماعي -
2:42 - 2:44الصور والفيديوهات المحمّلة،
-
2:44 - 2:45وتسجيلات الهاتف،
-
2:45 - 2:47إلى الكاميرات الأمنية الحساسة للحرارة
-
2:47 - 2:50والأجهزة القابلة للارتداء
لرصد الإشارات الفسيولوجية، -
2:50 - 2:53السؤال الكبير هو ليس
عن طريقة جمع بيانات كافية، -
2:53 - 2:55لكن ما الذي سنفعله بهذه البيانات.
-
2:55 - 3:00يوجد الكثير من الاستخدامات المفيدة
لعملية تعرف الكمبيوتر على العواطف. -
3:00 - 3:03استخدام الإنسان الآلي للخوارزميات
للتعرف على تعابير الوجه، -
3:03 - 3:04بمقدوره مساعدة الأطفال على التعلّم
-
3:04 - 3:08أو إعطاء من يشعرون بالوحدة
إحساسًا بالرفقة. -
3:08 - 3:11تأخذ شركات التواصل الاجتماعي
استخدام الخوارزميات بعين الاعتبار -
3:11 - 3:17للمساعدة في منع حالات الانتحار بوضع علامة
على المنشورات المتضمنة كلمات أو جمل محددة. -
3:17 - 3:21بالإضافة إلى أن برنامج التعرف على العواطف
يمكنه المساعدة في علاج الاضطرابات العقلية -
3:21 - 3:26أو حتى توفير علاج نفسي آلي
للناس بتكلفة منخفضة. -
3:26 - 3:27وبالرغم من المنافع المرتقبة،
-
3:27 - 3:31فإن احتمالية وجود شبكات واسعة النطاق
تقوم بشكل آلي بمسح صورنا، -
3:31 - 3:32اتصالاتنا،
-
3:32 - 3:37وإشاراتنا الفسيولوجية،
يعتبر شيئًا مزعجًا إلى حد بعيد. -
3:37 - 3:41ما هي الآثار المترتبة على خصوصيتنا
عندما يتم استخدام هذه الأنظمة غير الشخصية -
3:41 - 3:45من قبل الشركات لاستغلال عواطفنا
من خلال الإعلانات؟ -
3:45 - 3:47وماذا سيحدث لحقوقنا
-
3:47 - 3:51إذا اعتقدت السلطات أنه يمكنها
التعرف على الناس المرجح ارتكابهم لجرائم -
3:51 - 3:55من قبل حتى اتخاذهم قرارًا واعيًا للتنفيذ؟
-
3:55 - 3:57الروبوتات حاليًا أمامها طريق طويل
-
3:57 - 4:00في تمييز الفروق العاطفية،
مثل السخرية، -
4:00 - 4:05ومقاييس العواطف،
بالذات كيف أن شخصًا ما سعيد أم حزين. -
4:05 - 4:09ومع ذلك، فإنها قد تكون بنهاية المطاف
قادرة على قراءة عواطفنا بدقة -
4:09 - 4:11والاستجابة لها.
-
4:11 - 4:15أما إذا أمكنها التعاطف مع خوفنا
من التدخل غير المرغوب به، -
4:15 - 4:17فتلك قصة أخرى.
- Title:
- هل بمقدور الآلات قراءة عواطفكم؟ - كوستاس كاربوزيس
- Speaker:
- Kostas Karpouzis
- Description:
-
more » « less
شاهد الدرس كاملًا:http://ed.ted.com/lessons/can-machines-read-your-emotions-kostas-karpouzis
يمكن لأجهزة الحاسوب التغلب علينا بألعاب الطاولة، نسخ الكلام، والتعرف بشكل فوري على أي شيء تقريبًا. لكن هل ستذهب الروبوتات المستقبلية لأبعد من هذا من خلال تعلم استكشاف ما نشعر به؟ يتخيل كوستاس كاربوزيس مستقبلًا حيث يكون باستطاعة الآلات والناس الذين يقومون بتشغيلها قراءة حالاتنا العاطفية بدقة. كما يشرح كيف يمكن أن يسمح لهم ذلك بمساعدتنا أو التلاعب بنا على نطاق غير مسبوق.هذا الدرس من إعداد كوستاس كاربوزيس، وتحريك لاسي روتزو برونتسي
- Video Language:
- English
- Team:
closed TED
- Project:
- TED-Ed
- Duration:
- 04:39
|
Ghalia Turki approved Arabic subtitles for Can machines read your emotions? | |
|
|
Ghalia Turki edited Arabic subtitles for Can machines read your emotions? | |
|
Allam Zedan accepted Arabic subtitles for Can machines read your emotions? | |
|
|
Allam Zedan edited Arabic subtitles for Can machines read your emotions? | |
|
|
Allam Zedan edited Arabic subtitles for Can machines read your emotions? | |
|
|
Allam Zedan edited Arabic subtitles for Can machines read your emotions? | |
|
Noha A.H edited Arabic subtitles for Can machines read your emotions? | |
|
|
Noha A.H edited Arabic subtitles for Can machines read your emotions? |