هل سمعت بـ الحوسبة العاطفية؟.. ماذا تعرف عنها؟
تاريخ النشر: 29th, February 2024 GMT
وذكر موقع "داتا كامب" أن الحوسبة العاطفية تشير إلى التطوير الساري على التقنيات لجعلها تتعرف على المشاعر البشرية وتفسيرها ومعالجتها ومحاكاتها. بعبارة أخرى "يتعلق الأمر بإنشاء آلات تفهم المشاعر الإنسانية وتستجيب لها".
وبحسب الموقع، فإن الحوسبة العاطفية تعرف بأنها مجال متعدد التخصصات يجمع بين علوم الكمبيوتر وعلم النفس والعلوم المعرفية.
وقال الموقع، "إنه يتم تحقيق ذلك، من خلال تمكين الآلات أو الأنظمة من التعرف على المشاعر الإنسانية وتفسيرها، وبالتالي تقديم استجابات دقيقة ومواتية للمستخدمين.
وللقيام بذلك، تقوم أجهزة الكمبيوتر بجمع معلومات فيما يخص بعض الجوانب مثل نغمة صوت الإنسان المتفاعل معها، وتعبيرات الوجه، ولغة الجسد.
وتُجمع هذه البيانات من خلال أجهزة استشعار مادية مثل الميكروفونات وكاميرات الفيديو، والتي يمكنها اكتشاف الحركات والتقاط الإيماءات وإدراك التغيرات في الصوت أو النغمة وحتى التعبيرات الدقيقة للوجه.
وعقب جمع البيانات، تُستخدم تقنيات التعلم الآلي لتفسير البيانات وتحديد الأنماط واتخاذ القرارات أو التنبؤات، حيث
تشمل تقنيات التعلم الآلي الرئيسية في الحوسبة العاطفية عدة مجالات.
التعلم تحت الإشراف
ويعتبر هو النهج الأكثر شيوعا المستخدم في الحوسبة العاطفية، حيث يتم تدريب النموذج (الآلة الحاسوب أو أي نظام) على مجموعة بيانات مصنفة، ويتعلم النموذج التنبؤ بالتسمية.
ويسرد الموقع مثالا، "قد تتكون مجموعة البيانات من صور للوجوه مع تسميات تشير إلى المشاعر المعبر عنها في كل صورة. بالتالي يتعلم النموذج الخاضع للإشراف الذي تم تدريبه على مجموعة البيانات تلك، التنبؤ بالمشاعر المُعبَّر عنها".
التعلم دون إشراف
يتم تدريب النموذج في التعلم غير الخاضع للإشراف، على مجموعة بيانات غير مصنفة، ويجب أن يتعلم كيفية تحديد الأنماط في البيانات دون أي توجيه.
ويمكن أن يكون هذا النهج مفيدا في الحوسبة العاطفية لمهام مثل التجميع، حيث يكون الهدف هو تجميع نقاط البيانات المتشابهة معا، بحسب الموقع التقني.
وعلى سبيل المثال، يمكن استخدام نموذج التعلم غير الخاضع للإشراف لتجميع تعبيرات الوجه أو أنماط الكلام المتشابهة معا، والتي يمكن بعد ذلك تصنيفها وتفسيرها بواسطة الإنسان.
تقوية التعلم
ويتعلم النموذج في التعلم المعزز، كيفية اتخاذ القرارات؟ حيث يمكن استخدام هذا النهج في الحوسبة العاطفية لتدريب النماذج التي تتفاعل مع البشر بطريقة تراعي حالتهم العاطفية.
ومثلا يمكن استخدام نموذج التعلم المعزز لتدريب مساعد افتراضي يضبط سلوكه بناءً على الاستجابات العاطفية للمستخدم.
تعلم عميق
ويعرف التعلم العميق بأنه مجموعة فرعية من التعلم الآلي الذي يركز على الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة، ومن هنا جاء مصطلح "عميق".
وتعد هذه النماذج جيدة بشكل خاص في معالجة البيانات المعقدة مثل الصور والصوت والنص، وهي أنواع شائعة من البيانات في الحوسبة العاطفية.
ويمكن استخدام الشبكات العصبية التلافيفية (شبكات معقّدة يستخدمها الذكاء الاصطناعي) لتحليل تعبيرات الوجه، في حين يمكن استخدام الشبكات العصبية المتكررة (أي الأبسط) لتفسير بيانات الكلام أو النص.
التعليم المنقول
ويتم استخدام نموذج تم تدريبه مسبقًا كنقطة بداية لمهمة جديدة ذات صلة.
وبالإمكان، اعتبار هذا النهج مفيدا في الحوسبة العاطفية، حيث غالبا ما يكون من الصعب الحصول على مجموعات كبيرة من البيانات.
وأكد الموقع أنه يمكن ضبط النموذج الذي تم تدريبه مسبقا على مجموعة بيانات كبيرة من الوجوه على مجموعة بيانات أصغر من تعبيرات الوجه لإنشاء نظام للتعرف على المشاعر.
الحوسبة العاطفية في الواقع
ويمكن للحوسبة العاطفية أن تعزز تجارب المستخدم بشكل كبير من خلال إنشاء تفاعلات أكثر سهولة مع التكنولوجيا، كما أنها تمتلك القدرة على تحويل صناعات مثل الرعاية الصحية والتعليم والتسويق وخدمة العملاء من خلال توفير رؤى حول المشاعر الإنسانية، وتحسين عملية صنع القرار، ورعاية المرضى، ونتائج التعلم، والتفاعلات مع العملاء.
وتستخدم الشركات الحوسبة العاطفية لتحسين تفاعلات العملاء، وعلى سبيل المثال، توفر شركة "Affectiva"، وهي شركة تعمل في مجال تكنولوجيا قياس المشاعر، برنامجا يمكنه تحليل تعبيرات الوجه أثناء مكالمات الفيديو لقياس ردود أفعال العملاء ورضاهم.
كما يمكن استخدام الحوسبة العاطفية لمراقبة الحالة العاطفية للمرضى، والتي يمكن أن تكون مفيدة بشكل خاص في علاج الصحة العقلية.
وقامت شركة "Cogito" بتطوير تطبيق يستخدم التحليل الصوتي أثناء المحادثات الهاتفية لمراقبة الصحة العقلية للأفراد. ويمكنه اكتشاف علامات الاكتئاب والقلق، مما يوفر رؤى قيمة لمقدمي الرعاية الصحية.
ويمكن استخدام الحوسبة العاطفية لإنشاء تجارب ألعاب أكثر مغامرة واستجابة، حيث تستخدم لعبة "Nevermind" تقنيات لاكتشاف مستويات الخوف لدى اللاعب وضبط طريقة اللعب وفقا لذلك.
المصدر: عربي21
كلمات دلالية: سياسة اقتصاد رياضة مقالات صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة تفاعلي سياسة اقتصاد رياضة مقالات صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة تفاعلي تكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا الحوسبة الذكاء الاصطناعي التكنولوجيا تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي أنترنت الأشياء الحوسبة المزيد في تكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا علوم وتكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا سياسة سياسة تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا تكنولوجيا سياسة اقتصاد رياضة صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة على مجموعة بیانات تعبیرات الوجه یمکن استخدام من خلال
إقرأ أيضاً:
“كيرنو” تستعرض حلول الحوسبة المتقدمة في “عالم الذكاء الاصطناعي 2025”
استعرضت “شركة كيرنو”، الإماراتية لتصنيع حلول البنية التحتية على مستوى المؤسسات، أحدث تقنياتها في مجال الحوسبة بالذكاء الاصطناعي خلال معرض “عالم الذكاء الأصطناعي “، في دبي يومي 5 و6 فبراير.
وستتضمن المعروضات أبرز ابتكاراتها، وفي مقدمتها حل البنية التحتية المركبة للذكاء الاصطناعي، المطوّر بالشراكة مع مركز أبحاث قيادة في واحة دبي للسيليكون.
وقال ديميتريو روسو، الرئيس التنفيذي لشركة كيرنو: “تشهد منطقة الشرق الأوسط تحولاً جذريًا في كيفية اعتماد المؤسسات لتقنيات الذكاء الاصطناعي.
لقد بدأت المؤسسات المحلية في الانتقال من المشاريع التجريبية إلى بناء بنية تحتية على مستوى الإنتاج. ويتطلب هذا التحول ليس فقط موارد حوسبة قوية، بل هياكل ذكية ومرنة قادرة على التكيف مع أحمال العمل المتطورة للذكاء الاصطناعي”.
يمثل حل كيرنو للبنية التحتية المركبة للذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا في هذا المجال. إذ يتيح للمؤسسات تخصيص وحدات معالجة الرسومات (GPU) وسعة التخزين ديناميكيًا لتوسعات مخصصة عبر مسارات PCIe، ما يعالج تحديًا رئيسيًا في بنية الذكاء الاصطناعي، والمتمثل في ضعف استغلال الموارد باهظة الثمن. ويُعد هذا النهج ذا أهمية خاصة في ظل نمو الحوسبة السحابية متعددة المستأجرين ومراكز البيانات المتخصصة بالذكاء الاصطناعي في المنطقة.
وتركز كيرنو في معرض “عالم الذكاء الأصطناعي”، على عرض محفظتها الشاملة لحلول الحوسبة بالذكاء الاصطناعي.
وتشمل المعروضات الخوادم المتقدمة بنظامي التبريد الهوائي والسائل، بالإضافة إلى وحدات معالجة الرسومات المخصصة وأغطية NVMe PCIe.
وتتكامل هذه الابتكارات مع برمجيات التنظيم المُخصصة وحلول التخزين المعرفة بالبرمجيات، التي تعتمد جميعها على تقنيات مفتوحة المصدر جاهزة للإنتاج.
وأوضح روسو: “تعاني هياكل خوادم GPU التقليدية من صعوبات في تخصيص الموارد وتوسيع نطاق العمل. أما بنية الذكاء الاصطناعي المركبة الخاصة بنا، فتمكن المؤسسات من إدارة وتنظيم أحمال العمل بالذكاء الاصطناعي بكفاءة غير مسبوقة. هذه المرونة ضرورية للنظام البيئي الناشئ للذكاء الاصطناعي في الشرق الأوسط، حيث تحتاج المؤسسات إلى التكيف السريع مع المتطلبات المتغيرة”.
إنجازات
تأتي مشاركة كيرنو في معرض “عالم الذكاء الأصطناعي” بعد عام من الإنجازات الكبيرة. فمنذ تأسيسها في عام 2023 على يد خبراء من “نوكيا” و”آي بي إم”، رسخت الشركة مكانتها كأحد اللاعبين الرئيسيين في قطاع تصنيع التكنولوجيا في الإمارات. وقد انضمت الشركة إلى مبادرة الجيل التالي من الاستثمارات الأجنبية المباشرة التابعة لوزارة الاقتصاد في فبراير 2024، تماشياً مع مبادرة “صنع في الإمارات” لتعزيز قدرات التصنيع المحلية.
وعقب شراكات استراتيجية، تعمل كيرنو على إنشاء مصنع متقدم لتصنيع الأجهزة في واحة دبي للسيليكون. وسيتم تجهيز المنشأة بأفضل المعدات في فئتها، بما في ذلك تكنولوجيا التركيب السطحي المتطورة وخط تجميع آلي بالكامل، ما يعزز مكانة كيرنو كجهة رائدة في تصنيع حلول تكنولوجيا المعلومات على مستوى المؤسسات في الشرق الأوسط. بدأت الشركة بالفعل في تسليم عينات المنتجات الجاهزة للعملاء، على أن يبدأ الإنتاج الضخم للخوادم على مستوى المؤسسات، وخوادم الذكاء الاصطناعي، وأنظمة التخزين في الربعين الثالث والرابع من 2025، لتلبية احتياجات الأسواق الإقليمية والدولية.
شراكات
تجسد شراكة كيرنو مع مركز أبحاث قيادة الدور المتزايد لدبي كمركز للابتكار التكنولوجي.
وتعمل الشركتان معًا على تطوير منصات حوسبة بالذكاء الاصطناعي عالية الكفاءة في استهلاك الطاقة، تجمع بين الأداء العالي والاستدامة، وهو عنصر حيوي لمراكز البيانات المستقبلية في المنطقة.
وأضاف يفغيني أوستروفسكي، الرئيس التنفيذي للإيرادات في كيرنو: “رؤيتنا تتجاوز حدود التصنيع، فنحن نسعى لبناء نظام بيئي يدعم طموحات الإمارات في مجال الذكاء الاصطناعي والرقمنة من خلال حلول تكنولوجية محلية تنافس على المستوى العالمي. ويوفر معرض ‘عالم الذكاء الأصطناعي’ منصة مثالية لاستعراض كيفية استفادة المؤسسات الإقليمية من البنية التحتية المصنوعة محلياً لتسريع تطبيقات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع”.