Dr in\u017c. Teresa Zawadzka z wydzia\u0142u elektroniki, telekomunikacji i informatyki Politechniki Gda\u0144skiej prowadzi wraz ze swoimi studentami badania dotycz\u0105ce mo\u017cliwo\u015bci odczytywania emocji za pomoc\u0105 grafowych sieci neuronowych. Ze wzgl\u0119du na swoje niezwyk\u0142e mo\u017cliwo\u015bci ekspresji, grafowe sieci neuronowe s\u0105 w dziedzinie uczenia maszynowego niezwykle pomocne.<\/b><\/p>\n
Struktury grafowe pozwalaj\u0105 na przechowanie bardzo r\u00f3\u017cnorodnych danych i zale\u017cno\u015bci mi\u0119dzy nimi \u2013 nie tylko emocji, ale r\u00f3wnie\u017c kontekstu ich wyst\u0105pienia. Przez kontekst rozumiemy tu zar\u00f3wno osob\u0119, kt\u00f3rej emocja dotyczy, a tak\u017ce okoliczno\u015bci powstania emocji.<\/p>\n
\u2013 Potrzeb i zastosowa\u0144 dla maszyn zajmuj\u0105cych si\u0119 sztuczn\u0105 inteligencj\u0105 jest mn\u00f3stwo. Zacznijmy od os\u00f3b chorych, np. w \u015bpi\u0105czce, po udarze, kt\u00f3re nie mog\u0105 wyrazi\u0107 mimik\u0105 czy werbalnie, \u017ce odczuwaj\u0105 b\u00f3l czy l\u0119k. Odpowiednio przeprowadzona analiza pewnych parametr\u00f3w monitoringu ich zdrowia, mo\u017ce pokaza\u0107 z jakimi emocjami si\u0119 zmagaj\u0105 \u2013 m\u00f3wi badaczka cytowana w serwisie uczelni.<\/p>\n