Basel Üniversitesi Psikoloji Fakültesi ve Psikiyatri Kliniğinden (UPK) araştırmacılar, psikoterapötik durumların görüntü ve videolarının değerlendirilmesinde 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 aynı zamanda borderline hastalarda tedavinin başarısını da güvenilir bir şekilde tahmin edebilmelidir.
Duyuru
Psikoterapötik araştırma veya spesifik psikoterapi bağlamında, hastaların belirli bir süre boyunca nasıl hissettiklerini şematik olarak kaydetmek faydalıdır. 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 duygular üzerine yapılan psikolojik araştırmalarda standart olarak kabul ediliyor. Ancak araştırmacıların ve terapistlerin büyük miktardaki fotoğraf veya video kayıtlarına kendi gözleriyle bakıp, içlerinde beliren yüz ifadelerini yorumlayıp veri olarak 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 odaklanmıştır.
Steppan’ın Klaus Schmeck, Ronan Zimmermann ve Lukas Fürer (UPK) ile birlikte başlattığı bir fizibilite çalışmasıyla araştırmacılar, yapay zeka sistemlerinin, terapötik seansların video kayıtlarında hastaların duygusal durumunu otomatik ve güvenilir bir şekilde ölçmeye uygun olup olmadığını öğrenmek istediler. Ekmann yönteminin belirlenmesi. 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 Bilgi İşlem 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 bulgularını Kasım 2023’ün sonunda özel bir dergi olan “Psychopathology”de yayınladılar.
Hiçbir gülümseme gizli kalmıyor
Ekip, yapay zekanın verdiği ödevleri, aynı materyalin üç eğitimli terapist tarafından değerlendirilmesiyle karşılaştırdı. Araştırmacılar anlaşmanın büyüklüğü karşısında hayrete düştüler. 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 en kısa duyguları bile milisaniye aralığında kaydetti. Bu tür “mikro ifadeler” terapistlerin gözünden kaçabilir veya yalnızca bilinçsizce algılanabilir.
Yapay zeka analizinin sonucu, çeşitli parametrelerin tespit edilen duygulara bağımlılığı hakkında beklenmedik istatistiksel sonuçlar çıkarmayı mümkün kıldı. Terapi seansının başında duygusal bağlılık sergileyen ve gülümseyen hastaların, terapistlerle etkileşimde olmayanlara 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 sinyal olabilir.
Sonuç olarak araştırmacı etkilendi: “Nispeten basit yapay zeka sistemlerinin yüz ifadelerini ve duyguları bu kadar etkili bir şekilde yorumlayabilmesine şaşırdık.” Yapay zeka bu nedenle terapi ve araştırma için önemli bir araca dönüşebilir. Mevcut video kayıtlarında duygusal açıdan anlamlı anların tespit edilmesi söz konusu olduğunda bu, diğer yöntemlere göre çok daha hızlı ve doğrudan bir yapay zeka sistemiyle yapılabilir. Bu şekilde bu tür sistemler terapistlerin eğitimini ve denetimini de destekleyebilir. Ancak Steppan, psikoterapiyi otomatikleştirmek ve makineleştirmek isteyen biri olarak yanlış anlaşılmak istemiyor: “Terapötik çalışma hâlâ esas olarak ilişkisel bir çalışmadır ve insani bir alan olarak kalır” diyor ve göz kırparak: “En azından şimdilik.”
(psz)
Haberin Sonu
Duyuru
Psikoterapötik araştırma veya spesifik psikoterapi bağlamında, hastaların belirli bir süre boyunca nasıl hissettiklerini şematik olarak kaydetmek faydalıdır. 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 duygular üzerine yapılan psikolojik araştırmalarda standart olarak kabul ediliyor. Ancak araştırmacıların ve terapistlerin büyük miktardaki fotoğraf veya video kayıtlarına kendi gözleriyle bakıp, içlerinde beliren yüz ifadelerini yorumlayıp veri olarak 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 odaklanmıştır.
Steppan’ın Klaus Schmeck, Ronan Zimmermann ve Lukas Fürer (UPK) ile birlikte başlattığı bir fizibilite çalışmasıyla araştırmacılar, yapay zeka sistemlerinin, terapötik seansların video kayıtlarında hastaların duygusal durumunu otomatik ve güvenilir bir şekilde ölçmeye uygun olup olmadığını öğrenmek istediler. Ekmann yönteminin belirlenmesi. 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 Bilgi İşlem 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 bulgularını Kasım 2023’ün sonunda özel bir dergi olan “Psychopathology”de yayınladılar.
Hiçbir gülümseme gizli kalmıyor
Ekip, yapay zekanın verdiği ödevleri, aynı materyalin üç eğitimli terapist tarafından değerlendirilmesiyle karşılaştırdı. Araştırmacılar anlaşmanın büyüklüğü karşısında hayrete düştüler. 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 en kısa duyguları bile milisaniye aralığında kaydetti. Bu tür “mikro ifadeler” terapistlerin gözünden kaçabilir veya yalnızca bilinçsizce algılanabilir.
Yapay zeka analizinin sonucu, çeşitli parametrelerin tespit edilen duygulara bağımlılığı hakkında beklenmedik istatistiksel sonuçlar çıkarmayı mümkün kıldı. Terapi seansının başında duygusal bağlılık sergileyen ve gülümseyen hastaların, terapistlerle etkileşimde olmayanlara 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 sinyal olabilir.
Sonuç olarak araştırmacı etkilendi: “Nispeten basit yapay zeka sistemlerinin yüz ifadelerini ve duyguları bu kadar etkili bir şekilde yorumlayabilmesine şaşırdık.” Yapay zeka bu nedenle terapi ve araştırma için önemli bir araca dönüşebilir. Mevcut video kayıtlarında duygusal açıdan anlamlı anların tespit edilmesi söz konusu olduğunda bu, diğer yöntemlere göre çok daha hızlı ve doğrudan bir yapay zeka sistemiyle yapılabilir. Bu şekilde bu tür sistemler terapistlerin eğitimini ve denetimini de destekleyebilir. Ancak Steppan, psikoterapiyi otomatikleştirmek ve makineleştirmek isteyen biri olarak yanlış anlaşılmak istemiyor: “Terapötik çalışma hâlâ esas olarak ilişkisel bir çalışmadır ve insani bir alan olarak kalır” diyor ve göz kırparak: “En azından şimdilik.”
(psz)
Haberin Sonu