การคำนวณเชิงอารมณ์

การคำนวณเชิงอารมณ์ (อังกฤษ: Affective computing) เป็นการศึกษาว่าด้วยการพัฒนาระบบและอุปกรณ์ที่สามารถรู้จำ แปรผล ประมวลผล และจำลองอารมณ์ของมนุษย์ได้ เป็นสหสาขาที่ผสมผสานกันระหว่างวิทยาการคอมพิวเตอร์ จิตวิทยา และประชานศาสตร์ สาขาการคำนวณเชิงอารมณ์สมัยใหม่นี้เริ่มจากคำนิยามของ โรซาไลนด์ พิการ์ด นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่สถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ที่เริ่มใช้คำนี้ในผลงานวิจัยปี ค.ศ. 1995 เกี่ยวกับการคำนวณเชิงอารมณ์ แรงบันดาลใจของงานวิจัยสายนี้คือความต้องการที่จะจำลองความเข้าใจความรู้สึกของคนอื่นของมนุษย์ ต้องการมีเครื่องจักรที่สามารถแปลผลสถานะของอารมณ์ของมนุษย์และปรับเปลี่ยนพฤติกรรมให้ตอบสนองกับอารมณ์นั้นๆของมนุษย์อย่างเหมาะสม การตรวจจับข้อมูลอารมณ์เริ่มต้นจากการใช้เซนเซอร์ที่คอยจับข้อมูลเกี่ยวกับสถานะหรือพฤติกรรมทางกายภาพของผู้ใช้โดยไม่จำเป็นต้องแปรผล ข้อมูลที่ได้เป็นแบบเดียวกับข้อมูลที่มนุษย์ใช้เพื่อรับรู้อารมณ์ของผู้อื่น ตัวอย่างเช่น กล้องวิดีโอที่ตรวจจับการแสดงออกทางสีหน้า ท่าทาง และการเคลื่อนไหวของร่างกาย และไมโครโฟนที่ตรวจจับคำพูด นอกจากนี้ยังมีเซนเซอร์อื่นๆที่สามารถให้ข้อมูลทางสรีรวิทยาได้โดยตรง เช่น การวัดอุณหภูมิร่างกาย คลื่นสมอง และการนำไฟฟ้าที่บริเวณผิวหนัง ส่วนการรู้จำอารมณ์จะต้องมีการดึงเอารูปแบบที่มีความหมายมาจากข้อมูลสัญญาณที่เก็บรวบรวมมา สามารถทำได้โดยกระบวนการทางการเรียนรู้ของเครื่องในหลากหลายมิติ เช่น การรู้จำคำพูด การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การตรวจจับการแสดงออกทางสีหน้า แล้วระบุอารมณ์ออกมา การคำนวณเชิงอารมณ์ยังมีสาขาย่อยที่เกี่ยวข้องกับการออกแบบอุปกรณ์คำนวณที่จะแสดงความสามารถทางอารมณ์ที่เลียนแบบมนุษย์มา หรือสามารถจะจำลองอารมณ์ออกมาได้อย่างสมจริงและน่าเชื่อถือ ตัวอย่างในทางปฏิบัติ เช่น การใส่อารมณ์ให้กับเอเยนต์ในขณะที่สนทนากับมนุษย์เพื่อเพิ่มอรรถรสและอันตรกิริยาระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร อารมณ์ในมนุษย์มีความเกี่ยวข้องกับฮอร์โมนและนิวโรเปปไทด์อื่นๆ แต่อารมณ์ในเครื่องจักรกลับมีความเกี่ยวข้องกับกระบสนการเรียนรู้ของระบบ ในมุมมองนี้ สถานะทางอารมณ์ของเครื่องจักรนั้นมีความสัมพันธ์กับเส้นโค้งการเรียนรู้ในระบบเรียนรู้ มาร์วิน มินสกี ปรมาจารย์ทางด้านวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ หนึ่งในผู้ก่อตั้งสาขาปัญญาประดิษฐ์พยายามเชื่อมโยงอารมณ์เข้ากับความฉลาดของเครื่องจักร โดยอธิบายไว้ในหนังสือชื่อ The Emotion Machine ว่า อารมณ์เป็นสิ่งที่ไม่ได้แตกต่างอะไรมากกับวิธีการที่เราเรียกว่า "การคิด" งานวิจัยนี้เอาแนวคิดที่ว่าระบบประสาทอัตโนมัติสามารถเปลี่ยนคำพูดของเราได้ การใช้ข้อมูลเหล่านี้จึงทำให้ระบบสามารถรู้จำอารมณ์จากสิ่งที่ถอดมาจากคำพูดได้ ตัวอย่างเช่น คำพูดที่เกิดจากความกลัว ความโกรธ หรือความสนุก มักจะทำให้คำพูดออกมาเร็ว ดัง และสีระดับเสียงที่สูงขึ้นและกว้างขึ้น ในขณะที่อารมณ์อื่นๆอย่างความเหนื่อย ความเบื่อ หรือความเศร้านั้นทำให้การพูดช้าลงและระดับเสียงต่ำลงได้ การรู้จำอารมณ์จากคำพูดนั้นใช้วิธีการวิเคราะห์รูปแบบที่อยู่ในคำพูดนั้นๆ พารามิเตอร์ของเสียงอย่างเช่น ตัวแปรของระดับเสียง อัตราความเร็วของคำพูด สามารถนำมาใช้เพื่อการหารูปแบบดังกล่าวได้ การรู้จำคำพูด เป็นเทคนิคที่ดีที่ทำให้เข้าถึงสถานะทางอารมณ์ของคนได้ แต่ผลที่ออกมายังถือว่าต่ำเมื่อเทียบกับเทคนิคอื่น โดยเฉพาะการใช้สัญญาณจากสรีระร่างกายหรือการแสดงออกทางสีหน้า แต่ลักษณะของคำพูดนั้นถือว่ามีความคล้ายคลึงกันในแต่ละวัฒนธรรม จึงเป็นอีกเทคนิคหนึ่งที่ยังน่าสนใจและมีศักยภาพอยู่ การตรวจจับและประมวลผลการแสดงออกจากสีหน้า สามารถทำได้หลายวิธี เช่น การตรวจวัดแสง การใช้แบบจำลองมาร์คอฟซ่อนเร้น การประมวลผลจากโครงข่ายประสาทเทียม หรือโมเดลอื่นๆ นอกจากนี้ยังมีการนำเทคนืคอื่นๆเข้ามาผสมผสาน เช่น การใช้การแสดงออกทางสีหน้าร่วมกับคำพูด หรือร่วมกับท่าทางของมือ มาใช้ในการประเมินสถานะของอารมณ์ที่แม่นยำมากขึ้น ท่าทาง เป็นอีกสิ่งหนึ่งที่สามารถใช้เพื่อการตรวจจับสถานะทางอารมณ์ของคนได้ โดยเฉพาะเมื่อใช้ร่วมกับการรู้จำคำพูดและสีหน้า ท่าทางสามารถบ่งบอกความรู้สึกบางอย่างได้เพราะแต่ละท่าทางก็มีจุดประสงค์ที่แตกต่างกัน เช่น เราอาจจะยกไหลขึ้นเมื่อไม่รู้ว่าจะตอบคำถามอย่างไร หรือาจจะใช้ท่าทางประกอบคำพูดเมื่อต้องสื่อสารกับผู้อื่น การทำท่าทางอาจจะมีวัตถุหรือไม่มีวัตถุประกอบก็ได้ ท่าทางในกรณีที่ไม่มีวัตถุประกอบได้แก่ การปรบมือ การโบกมือ หรือส่งสัญญาณเรียก ส่วนท่าทางที่มีวัตถุประกอบอาจจะเป็นการชี้ไปที่วัตถุใดวัตถุหนึ่ง คอมพิวเตอร์ควรจะสามารถรู้จำและวิเคราะห์องค์ประกอบเหล่านี้ได้และตอบสนองในทางที่มีความหมาย เพื่อให้ได้ส่วนเชื่อมต่อระหว่างคอมพิวเตอร์กับมนุษย์ที่มีประสิทธิภาพ การตรวจจับอารมณ์จากท่าทางของร่างกายนั้นสามารถทำได้หลายวิธี สามารถแบ่งได้เป็น 2 ประเภทหลักๆคือ แบบสองมิติ และแบบสามมิติ ในประเภทการตรวจจับอารมณ์แบบสามมิตินั้นจะใช้ข้อมูลที่มาในรูปแบบสามมิติเพื่อดึงเอาตัวแปรที่สำคัญ เช่น การเคลื่อนไหวของมือหรือข้อต่อ ส่วนแบบสองมิตินั้น ระบบจะวิเคราะห์ภาพหรือวิดีโอแล้วแปรความหมายโดยตรง สัญญาณจากสรีระร่างกายสามารถใช้เพื่อตรวจจับอารมณ์ได้ สัญญาณเหล่านี้มีหลายประเภท ตั้งแต่คลื่นและอัตราการเต้นของหัวใจ การตอบสนองของกล้ามเนื้อใบหน้า การนำไฟฟ้าที่บริเวณผิวหนัง ความดันเลือด จนถึงคลื่นสมอง การศึกษาอารมณ์ด้วยวิธีการนี้ยังถือว่าเป็นวิธีที่ใหม่และได้รับความสนใจอย่างมากในระยะหลัง เพราะเป็นวิธีที่สามารถเข้าถึงอารมณ์ของมนุษย์ได้โดยตรง สุนทรียภาพ หมายถึงหลักการชื่นชมความงามโดยธรรมชาติ การตัดสินว่างามหรือไม่นั้นเป็นสิ่งที่ขึ้นอยู่กับบุคคล นักวิทยาศาสตร์บางกลุ่มพยายามจะสร้างระบบที่ประเมินดูคุณภาพของความงามนี้ เช่น ศึกษาความงามโดยใช้เทคนิคทางการเรียนรู้ของเครื่อง วิธีการนี้สามารถแยกแยะภาพที่น่าประทับใจและไม่น่าประทับใจได้บ้าง การคำนวณเชิงอารมณ์สามารถประยุกต์ใช้กับเทคโนโลยีการศึกษาได้ โดยสามารถใช้เพื่อประเมินว่าสไตล์การนำเสนอของผู้สอนนั้นทำให้ผู้เรียนรู้สึกเบื่อ สนใจ หงุดหงิด หรือประทับใจอย่างไร นอกจากนี้ยังสามารถนำไปใช้ในงานบริการด้านจิตวิทยาได้ด้วย เช่น สามารถนำไปตรวจจับสถานะทางอารมณ์ของผู้เข้ารับการปรึกษาทางจิตวิทยา ระบบหุ่นยนต์ ที่สามารถรับรู้อารมณ์ของสิ่งหภายนอกก็สามารถทำงานได้อย่างยืดหยุ่นมากขึ้น เช่น หุ่นยนต์สัตว์เลี้ยงที่สามารถรับรู้อารมณ์ของผู้เลี้ยง ก็อาจจะทำหน้าที่ได้อย่างสมจริงและมีความอัตโนมัติมากยิ่งขึ้น นอกจากนี้ การคำนวณเชิงอารมณ์ยังสามารถนำไปใช้ในทางการสังเกตสังคมได้ เช่น ในรถยนต์ก็สามารถนำระบบนี้ไปวัดดูอารมณ์และสมาธิของผู้ขับได้ จึงเป็นมาตรการวัดความปลอดภัยได้ระดับหนึ่ง หรืออาจนำการคำนวณเชิงอารมณ์ไปปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์และคอมพิวเตอร์ได้ เช่น ตรวจสอบดูว่าผู้ใช้รู้สึกอย่างไรบ้าง หรืออาจจะส่งสัญญาณเตือนก่อนที่ผู้ใช้จะได้รับอีเมล์ที่ก่อให้เกิดอาการโกรธ หรือาจจะเลือกเล่นเพลงที่เหมาะสมกับอารมณ์ในปัจจุบัน