13916

توزيع احساسات در گفتار، زبان بدن و ديگر رفتارها در تعاملات انسان با روبات

1402

دكتر محمد رضا كنگاوري

با رشد سريع تكنولوژي و گسترش سيستم‌هاي هوشمند، نياز به مدل‌هايي كه بتوانند به طور دقيق و طبيعي تعاملات انساني را تحليل و پيش‌بيني كنند، به يك ضرورت تبديل شده است. تعاملات انساني شامل ابعاد پيچيده‌اي نظير واكنش‌هاي بدني، حالات چهره، و داده‌هاي متني و صوتي است كه هر كدام مي‌توانند به شكل مؤثري در درك بهتر و دقيق‌تر اين تعاملات نقش داشته باشند. [1] در جوامع و فرهنگ‌هاي مختلف، الگوهاي رفتاري و واكنش‌ها متفاوت است كه اين موضوع تحليل تعاملات انساني را در سيستم‌هايي مانند ربات‌هاي اجتماعي و پاسخ‌دهي هوشمند پيچيده‌تر مي‌كند. تفاوت‌هاي فرهنگي مي‌تواند دقت مدل‌ها را تحت تأثير قرار دهد و مانع از ايجاد تعاملات مؤثر و طبيعي بين انسان و ماشين شود. براي مقابله با اين چالش‌ها، استفاده از مدل‌هاي شناختي كه قادر به درك و انطباق با تفاوت‌هاي فرهنگي هستند، ضروري است. اين مدل‌ها با بهره‌گيري از ويژگي‌هاي شناختي انساني، امكان تحليل عميق‌تر و مؤثرتري از تعاملات انسان با ماشين را فراهم مي‌كنند و موجب مي‌شوند كه سيستم‌هاي هوشمند بتوانند واكنش‌هاي متناسب با زمينه فرهنگي مختلف ارائه دهند. علاوه بر اين، بهبود در تركيب و هم‌ترازي داده‌ هاي چندوجهي ، از جمله داده‌هاي متني، صوتي و تصويري، به افزايش دقت و قابليت اطمينان اين سيستم‌ها كمك مي‌كند. اين پيشرفت‌ها نه تنها به بهبود تجربه كاربري منجر مي‌شوند [3]، بلكه مي‌توانند كاربردهاي گسترده‌اي در حوزه‌هاي سلامت، آموزش، و ارتباطات مؤثر داشته باشند. در نهايت، اين تحقيق نشان مي‌دهد كه چگونه توجه به نيازهاي متنوع و رفع موانع فرهنگي مي‌تواند گامي مهم در جهت توسعه سيستم‌هاي هوشمندتر و تعاملات انساني-ماشين طبيعي‌تر باشد. بهبود تعاملات انساني با ماشين‌ها مي‌تواند منجر به افزايش رضايت كاربران، كاهش خطاهاي ارتباطي، و ارتقاء كيفيت خدمات ارائه شده توسط سيستم‌هاي هوشمند گردد.

10/2/2024 12:00:00 AM

84210

1403/07/29

Emotion Distribution in Speech, Body Language, and Other Behaviors in Human-Robot Interactions.

تحليل تعاملات انساني , سيستم‌هاي هوشمند , تفاوت‌هاي فرهنگي , مدل‌هاي شناختي , بهبود تجربه كاربر , تركيب داده‌هاي چندوجهي

Human Interaction Analysis , Intelligent Systems , Cultural Differences , Cognitive Models , User Experience Enhancement , Multimodal Data Fusion