تعتبر توقعات الحركة القصيرة المدى (Short-term human pose prediction) ضرورية في العديد من الأنظمة التفاعلية، الروبوتات المساعدة، وتفاعلات الإنسان-الآلة المدركة للعاطفة. وبينما تعتمد النماذج الحالية بشكل رئيسي على إشارات الحركة الهندسية، فإنها غالبًا ما تتجاهل الإشارات العاطفية الأساسية التي تؤثر على ديناميات الحركة البشرية.
**ماذا تقترح الورقة؟**
يسلط البحث الجديد الضوء على دور الإشارات العاطفية المستمدة من تعابير الوجه وكيف يمكن استخدامها كإشارات مساعدة لنموذج توقع الحركة القصير المدى.
لتقييم هذا التصور المتعدد الأنماط في سياق التنبؤ التكراري، تم اقتراح نموذج خفيف الوزن للتنبؤ بالعالم autoregressive predictive world model، الذي يقوم بإجراء توقعات الحركة لـ 15 خطوة قادمة. هذا الإطار يجمع بين نقاط الحركة مع شبكات العواطف من خلال آلية تحكم قابلة للتعلم ويقوم بتنبؤ الحركة باستخدام نموذج تسلسل تكراري يعتمد على هيكلية LSTM ذات الطبقتين.
**نتائج التجارب**
أُجريت تجارب على مجموعتين من مقاطع الفيديو الحركية التي تعكس العواطف: الأولى تتكون من تسلسلات حركية خاضعة للسيطرة مع تغيرات طفيفة في تعبيرات الوجه، والثانية تشمل تسلسلات حركية مدفوعة بالعواطف مع تغيرات كبيرة في تعبيرات الوجه. أظهرت النتائج أن الاندماج البسيط بين الأنماط لا يحسن دقة التوقع بشكل مستمر، بينما أنسجة التحكم المنظم تعزز بشكل ملحوظ أداء تسلسلات الحركة المدفوعة بالعواطف.
كما أظهرت تجارب التغيرات المضادة أن المسار المتوقع يظهر حساسية قابلة للقياس للتغيرات في المدخلات المتعددة الأنماط، مما يشير إلى أن إشارات العواطف المستخرجة من تعابير الوجه تعمل باعتبارها إشارات مساعدة بدلاً من ميزات زائدة.
**الاستنتاج**
تشير هذه النتائج إلى أن دمج الإشارات العاطفية المستمدة من تعابير الوجه في توقع الحركة القصير المدى القائم على نموذج العالم الخفيف الوزن هو نهج قابل للتطبيق.
ما رأيك في تأثير العواطف على حركاتنا؟ هل تعتقد أن الذكاء الاصطناعي سيكون قادرًا على فهم عواطف الإنسان بشكل أفضل في المستقبل؟