แนวคิดหลัก
本研討會旨在探討如何在大規模實際應用中實現多模態和生成式技術的負責任發展,並強調情感人工智能對人類生活的潛在影響。
บทคัดย่อ
本研討會關注多模態、生成式和負責任的情感計算。情感計算是一個跨學科領域,涉及感知、計算建模、評估和部署能夠識別、解釋和響應人類情感的人工智能系統。這些系統依賴大量包含RGB圖像、視頻、音頻、文本和生理信號的多模態數據來開發準確有效的情感人工智能模型。
研討會的目標是探討如何將負責任和響應式人工智能的原則從小規模實驗室環境轉移到大規模實際應用。這不僅包括創建和部署情感人工智能系統的技術方面,還包括這些技術對人類的更廣泛影響。
研討會將重點關注以下幾個方面:
- 大規模數據生成或低成本註釋用於情感計算
- 利用多模態信號的生成式人工智能用於情感計算
- 情感識別的多模態方法
- 隱私保護的大規模野外情感識別
- 情感分析的生成方面
- 情境手勢生成
- 深度偽造生成、檢測和時間定位
- 多模態數據分析
- 教育、娛樂和醫療保健中的情感計算應用
- 情感計算中的可解釋性或隱私保護人工智能
- 情感現象的生成式和負責任個性化
- 情感人工智能數據的零樣本和少樣本學習策略
- 情感計算數據中的偏差(如缺乏多文化數據集)
- 情感視頻理解
- 半監督、弱監督、無監督和自監督學習方法
- 情感計算的領域自適應方法
สถิติ
情感計算涉及大量的多模態數據,包括RGB圖像、視頻、音頻、文本和生理信號。
情感人工智能模型的開發需要考慮隱私和同意、偏差和公平性、透明度和可解釋性等倫理問題。
生成式人工智能技術可用於創造合成數據來訓練情感人工智能模型,但也引發了深度偽造的潛在濫用問題。
คำพูด
"情感計算的發展必須優先考慮對人類的影響,旨在增強和提高人類能力,而不是取代它們,同時以安全和負責任的方式從人類智能中獲取靈感。"
"情感人工智能系統的部署帶來了自身的倫理挑戰,如確保這些系統以有益於用戶且不侵犯其權利或福祉的方式使用。"