< Return to Video

จักรกลสามารถอ่านความรู้สึกของเราได้หรือไม่ - โคสตัส คาร์ปูซี่ส์ (Kostas Karpouzis)

  • 0:07 - 0:12
    ทุก ๆ ปี เครื่องจักรสามารถมีความสามารถ
    ล้ำหน้ามนุษย์ในกิจกรรมต่าง ๆ
  • 0:12 - 0:15
    ที่เราเคยคิดว่ามีแค่พวกเราที่ทำได้
  • 0:15 - 0:18
    คอมพิวเตอร์ในวันนี้สามารถเอาชนะพวกเรา
    ในบอร์ดเกมที่ซับซ้อนได้
  • 0:18 - 0:21
    ถอดคำพูดได้หลายสิบภาษา
  • 0:21 - 0:25
    และสามารถระบุวัตถุต่าง ๆ ได้ในทันที
  • 0:25 - 0:27
    แต่หุ่นยนต์ในอนาคตอาจทำได้มากกว่านั้น
  • 0:27 - 0:30
    โดยการเรียนรู้ที่จะเข้าใจว่า
    เรากำลังรู้สึกอย่างไร
  • 0:30 - 0:32
    แล้วทำไมเรื่องนี้จึงสำคัญล่ะ
  • 0:32 - 0:35
    เพราะถ้าเครื่องจักรและคนที่ใช้มัน
  • 0:35 - 0:37
    สามารถอ่านอารมณ์ของเราได้อย่างแม่นยำ
  • 0:37 - 0:40
    พวกเขาอาจจะสามารถช่วยเหลือหรือจัดการกับเรา
  • 0:40 - 0:43
    ในแบบที่ไม่เคยมีมาก่อน
  • 0:43 - 0:45
    แต่ก่อนที่เราจะไปถึงตรงนั้น
  • 0:45 - 0:50
    สิ่งที่ซับซ้อนดังเช่นอารมณ์
    จะถูกแปลงเป็นตัวเลข
  • 0:50 - 0:53
    ซึ่งภาษาเดียวที่เครื่องจักรเข้าใจได้อย่างไร
  • 0:53 - 0:57
    โดยหลักแล้ว นั่นเป็นวิธีเดียวกัน
    กับที่สมองของเราแปลอารมณ์
  • 0:57 - 0:59
    โดยการเรียนรู้ว่าจะจดจำมันได้อย่างไร
  • 0:59 - 1:04
    นักจิตวิทยาชาวอเมริกัน พอล เอ็คแมน
    ระบุอารมณ์บางอย่างที่เป็นสากล
  • 1:04 - 1:09
    โดยสัญญาณที่มองเห็นได้นั้นมีความหมาย
    เป็นที่เข้าใจแบบเดียวกันในทุกวัฒนธรรม
  • 1:09 - 1:14
    ตัวอย่างเช่น ภาพของรอยยิ้มส่งสัญญาณความสุข
    ให้แก่ผู้อาศัยในเมืองยุคใหม่
  • 1:14 - 1:17
    และชมเผ่าอะบอริจินเช่นเดียวกัน
  • 1:17 - 1:18
    และตามที่เอ็คแมนกล่าว
  • 1:18 - 1:19
    ความโกรธ
  • 1:19 - 1:20
    ความขยะแขยง
  • 1:20 - 1:20
    ความกลัว
  • 1:20 - 1:21
    ความสุข
  • 1:21 - 1:22
    ความเศร้า
  • 1:22 - 1:25
    และความประหลาดใจนั้น
    ก็เป็นที่รับรู้ได้ในลักษณะเดียวกัน
  • 1:25 - 1:30
    ปรากฏว่าคอมพิวเตอร์นั้น
    สามารถรับรู้จดจำภาพได้ดีขึ้นเรื่อย ๆ
  • 1:30 - 1:34
    ด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของจักรกล
    ดังเช่น โครงข่ายประสาท
  • 1:34 - 1:38
    สิ่งเหล่านี้ประกอบได้ด้วยปมประดิษฐ์
    ที่เลียนแบบเซลล์ประสาทชีวภาพของเรา
  • 1:38 - 1:42
    ด้วยสร้างการเชื่อมต่อและแลกเปลี่ยนข้อมูล
  • 1:42 - 1:46
    เพื่อที่จะฝึกโครงข่ายนี้ ตัวอย่างของข้อมูล
    ถูกแบ่งออกเป็นกลุ่มต่าง ๆ ก่อน
  • 1:46 - 1:49
    เช่น ภาพที่ระบุว่ามีความสุข หรือเศร้า
  • 1:49 - 1:51
    ถูกป้อนเข้าไปในระบบ
  • 1:51 - 1:54
    จากนั้นโครงข่ายเรียนรู้
    ที่จะจำแนกตัวอย่างเหล่านั้น
  • 1:54 - 1:58
    โดยการปรับน้ำหนักสัมพัทธ์
    ที่ถูกให้กับคุณลักษณะจำเพาะ
  • 1:58 - 2:00
    ยิ่งได้รับข้อมูลสำหรับฝึกมากเท่าไร
  • 2:00 - 2:05
    อัลกอริธึมก็ยิ่งสามารถระบุภาพ
    ได้ถูกต้องมายิ่งขึ้น
  • 2:05 - 2:07
    นี่เหมือนกับสมองของพวกเรา
  • 2:07 - 2:12
    ที่เรียนรู้จากประสบการณ์ก่อนหน้านี้
    เพื่อกำหนดว่าสิ่งเร้าสิ่งใหม่จะถูกประมวลผลอย่างไร
  • 2:12 - 2:15
    กระบวนการรับรู้ไม่ได้จำกัดอยู่
    แค่การแสดงออกทางสีหน้า
  • 2:15 - 2:18
    อารมณ์ของเราแสดงออกมาได้หลายทาง
  • 2:18 - 2:20
    มันมีทั้งภาษากายและระดับเสียงที่เปล่งออกมา
  • 2:20 - 2:23
    การเปลี่ยนแปลงอัตราการเต้นของหัวใจ
    สีผิว และอุณหภุมิของผิว
  • 2:23 - 2:28
    หรือแม้แต่ความถี่ของคำที่ใช้
    และรูปประโยคในการเขียนของเรา
  • 2:28 - 2:31
    คุณอาจคิดว่าการฝึกโครงข่ายประสาท
    ให้รับรู้จดจำสิ่งเหล่านี้ได้
  • 2:31 - 2:34
    น่าจะเป็นสิ่งที่ซับซ้อนและใช้เวลานาน
  • 2:34 - 2:37
    จนกระทั่งคุณได้รู้ว่าข้อมูลที่มีอยู่นั้น
    มากมายแค่ไหน
  • 2:37 - 2:40
    และคอมพิวเตอร์สมัยใหม่นี้
    สามารถประมวลผลได้เร็วแค่ไหน
  • 2:40 - 2:42
    จากโพสท์ทางโซเชียลมีเดีย
  • 2:42 - 2:44
    รูปและวีดีโอที่ถูกอัพโหลด
  • 2:44 - 2:45
    การบันทึกบทสนทนาทางโทรศัพท์
  • 2:45 - 2:47
    ไปจนถึงกล้องรักษาความปลอดภัย
    ที่ใช้การตรวจจับความร้อน
  • 2:47 - 2:50
    และอุปกรณ์สวมใส่
    ที่ติดตามสัญญาณทางสรีรวิทยา
  • 2:50 - 2:53
    คำถามหลักนั้นไม่ใช่ว่า
    เราจะเก็บข้อมูลให้เพียงพอได้อย่างไร
  • 2:53 - 2:55
    แต่คือเราจะทำอย่างไรกับมันต่างหาก
  • 2:55 - 3:00
    มันมีการใช้ที่เป็นประโยชน์มากมาย
    จากการรับรู้จดจำอารมณ์ด้วยคอมพิวเตอร์
  • 3:00 - 3:03
    หุ่นยนต์ใช้อัลกอริธึม
    เพื่อระบุการแสดงออกทางสีหน้า
  • 3:03 - 3:04
    ช่วยให้เด็ก ๆ เรียนรู้
  • 3:04 - 3:08
    หรือทำให้คนเหงารู้สึกได้ถึงมิตรภาพ
  • 3:08 - 3:11
    บริษัทโซเชี่ยลมีเดียต่าง ๆ
    กำลังคิดจะใช้อัลกอริธึมพวกนี้
  • 3:11 - 3:17
    เพื่อป้องกันการฆ่าตัวตาย
    โดยตรวจจับโพสท์ที่มีคำหรือวลีจำเพาะ
  • 3:17 - 3:21
    และซอร์ฟแวร์การรับรู้จดจำอารมณ์
    สามารถช่วยรักษาความผิดปกติทางจิต
  • 3:21 - 3:26
    หรือแม้แต่ให้บริการการบำบัดทางจิต
    แบบอัตโนมัติที่มีค่าใช้จ่ายต่ำ
  • 3:26 - 3:27
    นอกเหนือจากประโยชน์ที่เป็นไปได้
  • 3:27 - 3:31
    โอกาสที่เครืองข่ายขนาดใหญ่
    จะสแกนรูปของพวกเรา
  • 3:31 - 3:32
    การสื่อสาร
  • 3:32 - 3:37
    และสัญญาณทางสรีระวิทยาอย่างอัตโนมัติ
    ก็น่ารำคาญอยู่ไม่น้อย
  • 3:37 - 3:41
    อะไรคือผลกระทบต่อความเป็นส่วนตัวของเรา
    เมื่อระบบที่ไม่มีความเป็นส่วนตัวนี้
  • 3:41 - 3:45
    ถูกใช้โดยบริษัทที่จ้องหาประโยชน์
    จากอารมณ์ของเราผ่านการโฆษณา
  • 3:45 - 3:47
    และสิทธิของเราคืออะไร
  • 3:47 - 3:51
    ถ้าเจ้าหน้าที่คิดว่าพวกเขาสามารถระบุ
    คนที่มีแนวโน้มจะก่ออาชญากรรม
  • 3:51 - 3:55
    ได้ก่อนที่พวกเขาจะตัดสินใจกระทำการนั้น
    อย่างมีสติสัมปชัญญะ
  • 3:55 - 3:57
    หุ่นยนต์ในปัจจุบันยังห่างไกล
  • 3:57 - 4:00
    จากการแยกแยะอารมณ์ที่แตกต่างกันเล็กน้อย
    เช่น การประชด
  • 4:00 - 4:05
    และระดับของอารมณ์
    เช่น ระดับความสุขหรือเศร้าของคนคนหนึ่ง
  • 4:05 - 4:09
    อย่างไรก็ตาม ในที่สุดพวกมันอาจจะสามารถ
    อ่านความรู้สึกของพวกเราได้อย่างถูกต้อง
  • 4:09 - 4:11
    และตอบสนองต่อพวกมัน
  • 4:11 - 4:15
    ถึงแม้ว่าพวกมันจะตอกย้ำความกลัว
    เรื่องการบุกรุกที่พวกเราไม่ต้องการ
  • 4:15 - 4:17
    อย่างไรซะ นั่นมันก็เป็นอีกเรื่องหนึ่ง
Title:
จักรกลสามารถอ่านความรู้สึกของเราได้หรือไม่ - โคสตัส คาร์ปูซี่ส์ (Kostas Karpouzis)
Speaker:
Kostas Karpouzis
Description:

ดูบทเรียนแบบเต็มได้ที่: http://ed.ted.com/lessons/can-machines-read-your-emotions-kostas-karpouzis

คอมพิวเตอร์สามารถเอาชนะเราได้ในบอร์ดเกม การถอดคำพูด และการระบุวัตถุต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็ว แล้วหุ่นยนต์ในอนาคตจะไปได้ไกลถึงขนาดสามารถรู้ถึงความรู้สึกของเราได้หรือไม่ โคสตัส คาร์ปูซี่ส์ จินตนาการถึงอนาคตที่จักรกลและผู้ที่ใช้จักรกลนั้นสามารถอ่านความรู้สึกของพวกเราได้อย่างแม่นยำ และอธิบายว่าสิ่งเหล่านี้จะทำให้พวกมันสามารถช่วยพวกเราหรือจัดการกับพวกเราในแบบที่ไม่เคยเป็นมาก่อนได้อย่างไร

บทเรียนโดย โคสตัส คาร์ปูซี่ส์ (Kostas Karpouzis), แอนิเมชั่นโดย Lasse Rützou Bruntse

more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TED-Ed
Duration:
04:39
Kelwalin Dhanasarnsombut approved Thai subtitles for Can machines read your emotions?
Kelwalin Dhanasarnsombut accepted Thai subtitles for Can machines read your emotions?
Kelwalin Dhanasarnsombut declined Thai subtitles for Can machines read your emotions?
Kelwalin Dhanasarnsombut edited Thai subtitles for Can machines read your emotions?
Kelwalin Dhanasarnsombut edited Thai subtitles for Can machines read your emotions?
Pitipa Chongwatpol edited Thai subtitles for Can machines read your emotions?
Pitipa Chongwatpol edited Thai subtitles for Can machines read your emotions?
Pitipa Chongwatpol edited Thai subtitles for Can machines read your emotions?
Show all

Thai subtitles

Revisions