Last Updated 11 okt 2024
De rol van emotie in AI: mensachtige robots tot leven brengen
Realistische emoties ontwikkelen in humanoïde robots Chinese wetenschappers hebben een belangrijke doorbraak bereikt in de wereld van humanoïde robots. Ze hebben een manier ontwikkeld om humanoïde robots op een meer natuurlijke en nauwkeurige manier emoties te laten uitdrukken. Deze nieuwe methode is het resultaat van een samenwerking tussen onderzoekers van de Hohai University en Changzhou […]
Realistische emoties ontwikkelen in humanoïde robots
Chinese wetenschappers hebben een belangrijke doorbraak bereikt in de wereld van humanoïde robots. Ze hebben een manier ontwikkeld om humanoïde robots op een meer natuurlijke en nauwkeurige manier emoties te laten uitdrukken. Deze nieuwe methode is het resultaat van een samenwerking tussen onderzoekers van de Hohai University en Changzhou University. Hun creatie omvat een proces in twee fasen waarmee robots complexere gezichtsuitdrukkingen kunnen uitvoeren. Deze innovatie is bedoeld om de interactie tussen mensen en deze robots te verbeteren. Het nieuwe AI-systeem kan gedetailleerde voorbeelden van gezichtsuitdrukkingen genereren.
Deze voorbeelden worden vervolgens geleerd door een speciaal ontworpen robot met meerdere vrijheidsgraden voor gezichtsbewegingen. Hierdoor kunnen humanoïde robots specifieke gezichtsuitdrukkingen uitvoeren wanneer ze daartoe instructies krijgen, waardoor interacties levensechter worden. Deze methode werd gepresenteerd op de jaarlijkse bijeenkomst van de China Association of Science and Technology en gepubliceerd in het tijdschrift IEEE Transactions on Robotics.
Humanoïde robots hebben meestal minder motoren in hun gezicht dan de talloze spieren in het menselijk gezicht. Deze beperking zorgt er vaak voor dat robots geen authentieke uitdrukkingen kunnen weergeven. Om dit probleem aan te pakken, gebruikten Chinese onderzoekers, samen met wetenschappers van de Universiteit van Manchester en de Universiteit van Leicester, Action Units (AU’s). AU’s definiëren individuele spierbewegingen voor gezichtsuitdrukkingen. Deze eenheden helpen bij het vertalen van AI-gegenereerde uitdrukkingen naar motorische commando’s voor het gezicht van de robot. Hierdoor maakt het systeem gebruik van fysieke beperkingen om uitdrukkingen te verfijnen en realistischer te maken. Bovendien verdeelt het nieuwe tweefasige proces negen motoren in 17 AU’s. Dit maakt rijkere uitdrukkingen en vloeiendere bewegingen mogelijk. Dit maakt rijkere uitdrukkingen en vloeiendere overgangen door gecoördineerde bewegingen mogelijk. Met deze techniek kunnen robots fysiek uitdrukkingen reproduceren die in de eerste fase zijn gegenereerd, waardoor ze klaar zijn voor verschillende toepassingen zoals verpleeghuizen, kleuterscholen en scholen voor speciaal onderwijs. Volgens Liu Xiaofeng, een professor aan de Hohai Universiteit, zullen humanoïde robots niet alleen mensen helpen bij het uitvoeren van taken, maar ook meer emotionele waarde toevoegen(bron).
De commerciële implicaties van AI en Generatieve AI Uitdagingen
Hoewel de vooruitgang van AI op het gebied van emotionele expressie veelbelovend is, maken niet alle sectoren een naadloze overgang door. Nieuw onderzoek van Gartner suggereert dat ten minste 30% van de generatieve AI-bedrijven tegen 2025 failliet zal gaan. Deze bevindingen werden gepresenteerd tijdens Gartner’s Data & Analytics Summit in Sydney. De statistieken benadrukken dat vroege gebruikers van generatieve AI worstelen met escalerende kosten. Het inzetten van op maat gemaakte generatieve AI-modellen kan bijvoorbeeld variëren van $5 miljoen tot $20 miljoen. Zulke substantiële financiële vereisten vormen een grote uitdaging voor bedrijven.
Het ontwerpen van een specifiek model, zoals het finetunen van een Llama-model op industriegegevens, kan een bedrijf tot $6 miljoen vooraf kosten met bijkomende terugkerende kosten. Het opzetten van zelfs eenvoudige functies zoals het doorzoeken van documenten via retrieval augmented generation (RAG) kost meer dan 750.000 dollar. Het onderzoek van Gartner geeft aan dat bedrijven moeite hebben om investeringen te rechtvaardigen vanwege deze hoge kosten. Bovendien worden leidinggevenden ongeduldig om snel rendement te halen uit investeringen in generatieve AI. Rita Sallam, distinguished vice president analyst bij Gartner, wijst erop dat hoewel de voordelen misschien niet onmiddellijk duidelijk zijn, het potentieel hoog blijft. Zodra de bedrijfsresultaten aan de verwachtingen voldoen, is er potentieel om investeringen verder uit te breiden, door het gebruik op te schalen naar een breder gebruikersbestand of extra divisies(bron).
Abonneer je om verder te lezen
Ontdek de meest krachtige AI-tools, nauwkeurig georganiseerd en gecategoriseerd op één handige locatie, om je bedrijf naar het volgende niveau te brengen.
Je bent geabonneerd!
Enkele andere gratis nieuwsbrieven, tools en experts die wij aanbevelen…
Sales AI
Sales AI gebruikt geavanceerde algoritmes en machine learning om verkoopprocessen zoals leadgeneratie en klantrelatiebeheer te verbeteren. Door grote datasets te analyseren, biedt het waardevolle inzichten en voorspellende analyses, waardoor verkoopteams betere beslissingen kunnen nemen en prestaties kunnen verbeteren.
Marketing AI
Marketing AI transformeert klantbetrokkenheid door machine learning en data-analyse te gebruiken om gepersonaliseerde, zeer gerichte campagnes te maken. Het automatiseert en optimaliseert strategieën, verbetert klantervaringen, verhoogt efficiëntie en verhoogt ROI.
Service AI
Service AI gebruikt kunstmatige intelligentie om klantenservice en -ondersteuning te verbeteren en automatiseren. Door machine learning en natuurlijke taalverwerking te gebruiken, verbetert het klantinteracties, stroomlijnt het ondersteuning en levert het gepersonaliseerde ervaringen efficiënt.
General AI
General AI richt zich op alle ontwikkelingen en trends in kunstmatige intelligentie die niet gebonden zijn aan een specifieke afdeling binnen een bedrijf.