Sztuczna inteligencja odczytuje emocje sportowców z danych meczowych, etyka pozostaje wyzwaniem.

Czas czytania: 2 minut
Przez Maria Lopez
- w
Sztuczna inteligencja analizuje dane sportowe z uwzględnieniem wskaźników emocji.

WarsawBadacze z Karlsruhe Institute of Technology oraz Uniwersytetu Duisburg-Essen wykorzystali programy komputerowe do analizy emocji u tenisistów. Przeszkolili sztuczną inteligencję za pomocą danych z prawdziwych meczów. Badania, które opublikowano w Knowledge-Based Systems, wykazują, że sztuczna inteligencja może rozpoznawać mowę ciała i emocje tak samo dobrze jak ludzie.

Kluczowe informacje z badania:

  • Skuteczność AI wynosi do 68,9%.
  • Dane pochodzą z rzeczywistych meczów tenisa, a nie z symulacji.
  • Nagrania zostały wykonane dla 15 graczy podczas określonych sytuacji w grze.

Badacze użyli programów rozpoznających wzorce, aby przeanalizować nagrania wideo tenisistów. Te filmy zostały zarejestrowane podczas rzeczywistych gier. Skupili się na mowie ciała pokazywanej, gdy punkt został wygrany lub stracony. Szukali konkretnych sygnałów, takich jak: opuszczona głowa, wzniesione ramiona w geście triumfu, opadnięta rakieta oraz zmiany w tempie chodzenia.

Sztuczna inteligencja nauczyła się łączyć sygnały mowy ciała z różnymi emocjami. Potrafiła określić, czy punkt został zdobyty (dobry), czy przegrany (zły).

Profesor Darko Jekauc z Instytutu Sportu i Nauk o Sporcie na KIT stwierdził, że ich model potrafi rozpoznawać emocje z dokładnością do 68,9 procent. Jest to porównywalne lub nawet lepsze niż w przypadku ludzkich obserwatorów i starszych metod sztucznej inteligencji.

Badanie szkoli AI na podstawie rzeczywistych sytuacji z gier, co umożliwia przewidywania w rzeczywistym życiu. Trenowanie w prawdziwych warunkach jest znaczącym postępem w zrozumieniu prawdziwych emocji.

Badania wykazały, że zarówno ludzie, jak i sztuczna inteligencja lepiej rozpoznają emocje negatywne niż pozytywne. Jekauc wyjaśnił, że wynika to z faktu, iż emocje negatywne są wyrażane bardziej jednoznacznie. Zgodnie z teoriami psychologicznymi ludzie mają naturalną zdolność do zauważania negatywnych wyrazów emocji. Prawdopodobnie jest to związane z potrzebą szybkiego rozpoznawania i łagodzenia konfliktów dla zachowania harmonii społecznej.

Badanie wyobraża sobie kilka sportowych zastosowań tej niezawodnej technologii rozpoznawania emocji:

  • Doskonalenie metod treningowych
  • Wzmacnianie dynamiki zespołu
  • Podnoszenie wydajności
  • Zapobieganie wypaleniu

Wczesne rozpoznawanie emocji może być pomocne w wielu dziedzinach, takich jak opieka zdrowotna, edukacja, obsługa klienta oraz bezpieczeństwo w samochodach.

Przed szerokim zastosowaniem tej technologii należy rozwiązać kwestie etyczne. Ważne jest uwzględnienie potencjalnych zagrożeń, takich jak prywatność i nadużycie danych. Badanie przeprowadzono z uwzględnieniem zasad etycznych i przepisów o ochronie danych. Przyszłe zastosowania technologii wymagają jasnych wytycznych etycznych i prawnych.

Badanie jest publikowane tutaj:

http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2024.111856

i jego oficjalne cytowanie - w tym autorzy i czasopismo - to

Darko Jekauc, Diana Burkart, Julian Fritsch, Marc Hesenius, Ole Meyer, Saquib Sarfraz, Rainer Stiefelhagen. Recognizing affective states from the expressive behavior of tennis players using convolutional neural networks. Knowledge-Based Systems, 2024; 295: 111856 DOI: 10.1016/j.knosys.2024.111856
Nauka: Najnowsze wiadomości
Czytaj dalej:

Udostępnij ten artykuł

Komentarze (0)

Opublikuj komentarz