Jyväskylän yliopistossa on kehitetty matemaattis-psykologinen malli, joka auttaa tulevaisuuden tietokonetta tunnistamaan ja ennustamaan käyttäjänsä tunteita. Mallin avulla kone voi mukauttaa omaa toimintaansa käyttäjänsä mukaan. Hanke palkittiin äsken kunniamaininnalla Hawaijin Honolulussa järjestetyssä tiedekonferessissa.

Jyväskylän yliopiston tutkijat ovat rakentaneet matemaattiseen psykologiaan perustuvan mallin, jonka avulla tietokone voi ennakoida ja ymmärtää käyttäjänsä tunteita. Malli auttaa kehittämään älykkäitä teknologioita kuten tekoälyä, joka tulee ihmisen kanssa paremmin toimeen.

Jyväskylän yliopiston kognitiotieteen apulaisprofessori Jussi Jokisen mukaan mallia hyödyntämällä tietokone voisi esimerkiksi ennakoida, milloin käyttäjää alkaa ärsyttää tai ahdistaa. Ratkaisua ongelmaan haetaan matemaattisen psykologian keinoin.

”Nyt meillä on malli, joka osaa selittää ja ennustaa tunteita. Seuraavaksi tietokone voisi pyrkiä reaaliaikaisesti vaikuttamaan käyttäjän tunteisiin”, Jokinen visioi.  Tutkimusta ovat olleet tekemässä Jokisen lisäksi jatkotutkija Eurus Zhang.

Tutkimustyötä on tehty yhteistyössä hollantilaisen Leidenin yliopiston kanssa. Lisäksi tutkimusta esiteltiin toukokuussa Havaijin Honolulussa järjestetyssä ihmisen ja tietokoneen vuorovaikutuksen tutkimusalan pääkonferenssissa.  Työ sai tapahtumassa parhaan tutkimusjulkaisun kunniamaininnan.

Hankkeessa on Jokisen mukaan seuraavaksi tarkoitus selvittää, mitä tietokone voisi tehdä toisin, kun se ymmärtää käyttäjänsä tunteita.   Jos kone esimerkiksi ennakoi, että käyttäjää alkaa pian ärsyttää, se voisi pyrkiä ennalta puuttumaan tilanteeseen vaikkapa antamalla käyttäjälle tilanteeseen ja tunnetilaan soveltuvia ohjeita.

”Tunteet ovat läsnä monessa tilanteessa, niin työelämässä kuin vapaa-ajallakin. Siksi ihmisen tunteita ymmärtävällä teknologialla on merkittäviä tulevaisuuden vaikutuksia. Tulevaisuuden teknologiat eivät ole vain työkaluja, vaan empaattisia vuorovaikutuksen osapuolia”, arvioi apulaisprofessori Jokinen.

Lisää: ’Simulating Emotions With an Integrated Computational Model of Appraisal and Reinforcement Learning -tiedeartikkeli, 11.5.2024 (LINKKI).

Kuvituskuva: Shutterstock