amerikali
Yeni Üye
Basel Üniversitesi Psikoloji Fakültesi ve Psikiyatri Kliniklerinden (UPK) araştırmacılar, psikoterapötik durumlardaki görüntü ve video materyallerini değerlendirirken yapay zekanın neler yapabileceğini araştırmak için bir fizibilite çalışması gerçekleştirdi. Yeterince eğitilmiş bir görüntü işleme sisteminin, yüz ifadelerine dayalı duyguları güvenilir bir şekilde tanıyabildiğini buldular. Aynı sistem, borderline hastalarda tedavinin başarısını bile güvenilir bir şekilde tahmin edebilmelidir.
Reklamcılık
Psikoterapötik araştırma veya spesifik psikoterapi bağlamında, hastaların belirli bir süre boyunca nasıl hissettiklerini şematik olarak kaydetmek yararlı olur. Günlük deneyimler zaten bir kişinin yüzünün duygusal durumunu yansıtabileceğini ortaya koyuyor. 1970’lerde psikolog Paul Ekmann, mutluluk, tiksinti veya üzüntü gibi temel duyguları yüz ifadelerine atamak için standartlaştırılmış bir kodlama sistemi geliştirdi. Basel Üniversitesi Psikoloji Fakültesi’nden Martin Steppan’ın açıkladığı gibi, o zamandan bu yana Ekmann’ın planı yayıldı ve artık psikolojik duygu araştırmalarında standart olarak kabul ediliyor. Ancak araştırmacıların ve terapistlerin büyük miktarlardaki fotoğraf veya video kayıtlarını kendi gözleriyle görüntülemeleri, üzerlerinde beliren yüz ifadelerini yorumlamaları ve tamamını veri formuna kaydetmeleri son derece zaman alıcıdır. Duygusal uyarılmayı zaman içinde ölçmek için dolaylı yöntemler de vardır, ancak bunlar yüz ifadelerini yorumlamaktan çok daha az güvenilirdir. Psikiyatri uzmanları genellikle duygusal süreçleri kaydetmek için cilt direncindeki değişiklikleri izlemeye odaklanmışlardır.
Steppan’ın Klaus Schmeck, Ronan Zimmermann ve Lukas Fürer (UPK) ile birlikte başlattığı bir fizibilite çalışması aracılığıyla araştırmacılar, yapay zeka sistemlerinin terapi seanslarının video kayıtlarında hastaların duygusal durumunu otomatik ve güvenilir bir şekilde ölçmek için uygun olup olmadığını öğrenmek istediler. Ekmann’ın yöntemi belirlenir. Ücretsiz olarak kullanılabilen sinir ağlarını kullandılar ve onları altı temel duyguyu tanımak için 30.000’den fazla yüz fotoğrafı kullanarak eğittiler: mutluluk, şaşkınlık, öfke, tiksinti, üzüntü ve korku. Üniversitenin Bilimsel Hesaplama Merkezi’ndeki yüksek performanslı bilgisayarlarda çalışan yapay zekaları, daha sonra toplam 23 sınırda hastanın terapi seanslarından elde edilen video verilerini analiz etti. Bunun için değerlendirilen video materyali 950 saatten fazladır. Araştırmacılar sonuçlarını Kasım 2023’ün sonunda uzman dergisi “Psychopathology”de yayınladılar.
Hiçbir gülümseme gizli kalmıyor
Ekip, yapay zekanın verdiği ödevleri, aynı materyalin üç eğitimli terapist tarafından değerlendirilmesiyle karşılaştırdı. Araştırmacılar anlaşmanın ne kadar büyük olduğuna hayret ettiler. Otomatik sistem, yüz ifadelerini insan gözlemciler kadar güvenilir bir şekilde değerlendirdi. Ancak onlardan farklı olarak yapay zeka, kısa bir gülümseme veya geçici bir tiksinti ifadesi gibi milisaniye aralığındaki en kısa duyguları da kaydetti. Bu tür “mikro ifadeler” terapistlerin gözünden kaçabiliyor ya da sadece bilinçsizce algılanıyor.
AI analizinin sonucu, farklı parametrelerin tespit edilen duygulara bağımlılığı hakkında beklenmedik istatistiksel sonuçların çıkarılmasına izin verdi. Terapi seansının başında duygusal ilgi gösteren ve gülümseyen hastaların, terapistlere ilgisiz olanlara göre terapiyi daha sonra bırakma olasılıklarının daha düşük olduğu bulundu. Steppan’a göre bu “sosyal” gülümseme, sınırda semptomları olan kişilerde tedavinin başarısını öngörmek için önemli bir işaret olabilir.
Sonuç olarak araştırmacı etkilendi: “Nispeten basit yapay zeka sistemlerinin yüz ifadelerini ve duygularını bu kadar sağlam bir şekilde yorumlayabilmesine şaşırdık.” Yapay zeka böylece terapi ve araştırma için önemli bir araca dönüşebilir. Mevcut video kayıtlarında duygusal açıdan anlamlı anların tespit edilmesi söz konusu olduğunda bu, bir yapay zeka sistemiyle diğer yöntemlere göre çok daha hızlı ve daha doğrudan yapılabilir. Bu şekilde, bu tür sistemler en azından terapistlerin eğitimini ve denetimini destekleyemez. Ancak Steppan, psikoterapiyi otomatikleştirmek ve makineleştirmek istediği şeklinde yanlış anlaşılmak istemiyor: “Terapötik çalışma hâlâ öncelikle ilişki çalışmasıdır ve insani bir alan olarak kalır” diyor ve göz kırparak ekliyor: “En azından şimdilik.”
(psz)
Haberin Sonu
Reklamcılık
Psikoterapötik araştırma veya spesifik psikoterapi bağlamında, hastaların belirli bir süre boyunca nasıl hissettiklerini şematik olarak kaydetmek yararlı olur. Günlük deneyimler zaten bir kişinin yüzünün duygusal durumunu yansıtabileceğini ortaya koyuyor. 1970’lerde psikolog Paul Ekmann, mutluluk, tiksinti veya üzüntü gibi temel duyguları yüz ifadelerine atamak için standartlaştırılmış bir kodlama sistemi geliştirdi. Basel Üniversitesi Psikoloji Fakültesi’nden Martin Steppan’ın açıkladığı gibi, o zamandan bu yana Ekmann’ın planı yayıldı ve artık psikolojik duygu araştırmalarında standart olarak kabul ediliyor. Ancak araştırmacıların ve terapistlerin büyük miktarlardaki fotoğraf veya video kayıtlarını kendi gözleriyle görüntülemeleri, üzerlerinde beliren yüz ifadelerini yorumlamaları ve tamamını veri formuna kaydetmeleri son derece zaman alıcıdır. Duygusal uyarılmayı zaman içinde ölçmek için dolaylı yöntemler de vardır, ancak bunlar yüz ifadelerini yorumlamaktan çok daha az güvenilirdir. Psikiyatri uzmanları genellikle duygusal süreçleri kaydetmek için cilt direncindeki değişiklikleri izlemeye odaklanmışlardır.
Steppan’ın Klaus Schmeck, Ronan Zimmermann ve Lukas Fürer (UPK) ile birlikte başlattığı bir fizibilite çalışması aracılığıyla araştırmacılar, yapay zeka sistemlerinin terapi seanslarının video kayıtlarında hastaların duygusal durumunu otomatik ve güvenilir bir şekilde ölçmek için uygun olup olmadığını öğrenmek istediler. Ekmann’ın yöntemi belirlenir. Ücretsiz olarak kullanılabilen sinir ağlarını kullandılar ve onları altı temel duyguyu tanımak için 30.000’den fazla yüz fotoğrafı kullanarak eğittiler: mutluluk, şaşkınlık, öfke, tiksinti, üzüntü ve korku. Üniversitenin Bilimsel Hesaplama Merkezi’ndeki yüksek performanslı bilgisayarlarda çalışan yapay zekaları, daha sonra toplam 23 sınırda hastanın terapi seanslarından elde edilen video verilerini analiz etti. Bunun için değerlendirilen video materyali 950 saatten fazladır. Araştırmacılar sonuçlarını Kasım 2023’ün sonunda uzman dergisi “Psychopathology”de yayınladılar.
Hiçbir gülümseme gizli kalmıyor
Ekip, yapay zekanın verdiği ödevleri, aynı materyalin üç eğitimli terapist tarafından değerlendirilmesiyle karşılaştırdı. Araştırmacılar anlaşmanın ne kadar büyük olduğuna hayret ettiler. Otomatik sistem, yüz ifadelerini insan gözlemciler kadar güvenilir bir şekilde değerlendirdi. Ancak onlardan farklı olarak yapay zeka, kısa bir gülümseme veya geçici bir tiksinti ifadesi gibi milisaniye aralığındaki en kısa duyguları da kaydetti. Bu tür “mikro ifadeler” terapistlerin gözünden kaçabiliyor ya da sadece bilinçsizce algılanıyor.
AI analizinin sonucu, farklı parametrelerin tespit edilen duygulara bağımlılığı hakkında beklenmedik istatistiksel sonuçların çıkarılmasına izin verdi. Terapi seansının başında duygusal ilgi gösteren ve gülümseyen hastaların, terapistlere ilgisiz olanlara göre terapiyi daha sonra bırakma olasılıklarının daha düşük olduğu bulundu. Steppan’a göre bu “sosyal” gülümseme, sınırda semptomları olan kişilerde tedavinin başarısını öngörmek için önemli bir işaret olabilir.
Sonuç olarak araştırmacı etkilendi: “Nispeten basit yapay zeka sistemlerinin yüz ifadelerini ve duygularını bu kadar sağlam bir şekilde yorumlayabilmesine şaşırdık.” Yapay zeka böylece terapi ve araştırma için önemli bir araca dönüşebilir. Mevcut video kayıtlarında duygusal açıdan anlamlı anların tespit edilmesi söz konusu olduğunda bu, bir yapay zeka sistemiyle diğer yöntemlere göre çok daha hızlı ve daha doğrudan yapılabilir. Bu şekilde, bu tür sistemler en azından terapistlerin eğitimini ve denetimini destekleyemez. Ancak Steppan, psikoterapiyi otomatikleştirmek ve makineleştirmek istediği şeklinde yanlış anlaşılmak istemiyor: “Terapötik çalışma hâlâ öncelikle ilişki çalışmasıdır ve insani bir alan olarak kalır” diyor ve göz kırparak ekliyor: “En azından şimdilik.”
(psz)
Haberin Sonu