A mesterséges intelligencia a közelmúltban az egész internet témává vált, miután olyan eszközöket népszerűsítettek, mint az OpenAI ChatGPT. Sokan különféle módokat találnak arra, hogy kihasználják ezeket az eszközöket, és bármilyen célra hasznossá tegyék őket. És most a kutatók felfedezték, hogy a AI, amely észleli a megfázást, azonosítsa a különbségeket a beteg és az egészséges ember között már csak a hangszín alapján.
A mesterséges intelligencia azt ígéri, hogy kideríti, ki is beteg valójában
többet látni
A munkavállaló megtiltja a gyermekek alvását, amikor megérkeznek az óvodába
8 jel, amely azt mutatja, hogy a szorongás jelen volt a…
Nézze meg, mit mond a felmérés:
A kutatók a megfázást már csak a hangmagasság változásai alapján is észlelhetik
Bár ez segíthet az embereknek a megfázás észlelésében, azt is jelentheti problémákat okoz azoknak az alkalmazottaknak, akik gyakran betegen telefonálnak azért, hogy kihagyhassák a munkát. munka.
Ha ez a technológia lesz a következő nagy dolog a jövőben, és további fejlesztésekhez vezet forradalmi termék, a munkaadók segítségével kideríthetik majd, ki fázik meg és ki nem. ez.
A The Economistnak tulajdonított jelentés szerint a Sardar Vallabhbhai National Institute of Technology kutatói 630 ember hangmintáját elemezték. Közülük 111-en valóban megfáztak.
A mintákat elemezték, hogy azonosítsák, ki volt valóban beteg. A jelentés azt is hozzáteszi, hogy az emberi beszéd vokális ritmusait elemezték annak érdekében, hogy észleljék a megfázás jelenlétét az emberekben.
Mivel a megfázott személy ezen hangritmusok szabálytalan mintáját mutathatja be. Ezen adatok alapján a kutatók mesterséges intelligencia-algoritmusokkal elemezték az egyes egyének modulációiban mutatkozó különbségeket, hogy kiderítsék, ki fázott meg valójában.
Az Economist emellett arról számolt be, hogy a tesztfelvevőknek 1-től 40-ig kellett számolniuk, majd leírást kellett adniuk arról, hogy mit csináltak a hétvégén. Ezután felkérték őket, hogy mondják el Aesopus Az északi szél és a nap című meséjét.
A tanulmány pontossága a megfázás kimutatásában 70% volt.
