منح الشخصية (personality) في استخدام الكمبيوتر

طريقة لإعداد جهاز كمبيوتر أو برنامج لعدة مستخدمين. مثال: في Windows ، يتم منح كل مستخدم “شخصية” منفصلة ومجموعة من الملفات ذات الصلة.

هل تتمتع أجهزة الكمبيوتر بالشخصية؟
تفاعل الإنسان مع الكمبيوتر ، حوسبة الشخصية ، الحوسبة العاطفية
الملخص
يأتي هذا الجزء من سلسلة الكمبيوتر الذي يسلط الضوء على العمل المنشور في مجلات IEEE Computer Society من IEEE Transactions on Affective Computing.
لدينا جميعًا سمات شخصية محددة تنعكس في سلوكنا (أو على الأقل تلك التي نتظاهر أو يبدو أننا نمتلكها) ، وغالبًا ما يكون لدينا آراء قوية حول شخصيات المحيطين بنا. لكن ماذا عن أجهزة الكمبيوتر؟ هل تمتلك أجهزة الكمبيوتر شخصية ، أم يمكنها على الأقل تشكيل أنواع مختلفة من الشخصيات؟ هل يمكنهم إدراك أو فهم شخصيات مستخدميهم من البشر؟

يطرح أليساندرو فينشياريلي وجيلاره محمدي هذا السؤال في “دراسة استقصائية عن الحوسبة الشخصية” (IEEE Transactions on Affective Computing ، المجلد 5 ، العدد 3 ، 2014 ، ص 273-291) ، والذي يوضح أن اهتمام صناعة الحوسبة بالشخصية ارتفع بشكل مطرد منذ منتصف العقد الأول من القرن الحادي والعشرين بسبب زيادة كمية المعلومات الشخصية المتاحة عبر الشبكات الاجتماعية ، وإمكانية جمع الأدلة السلوكية من خلال الهواتف الذكية ، وفكرة تزويد الآلات بالذكاء الاجتماعي والعاطفي حتى تتمكن من التفاعل مع البشر. على هذا النحو ، “الشخصية وثيقة الصلة بأي مجال من مجالات الحوسبة يتضمن فهم السلوك البشري أو التنبؤ به أو توليفه.”

يقدم البحث حوسبة الشخصية ، موضحًا أن “العديد من الأعمال [في الأدبيات] تبحث في التفاعل بين الشخصية والحوسبة من خلال قياس الارتباط بين سمات [الشخصية] واستخدام التكنولوجيا.” وبالتالي ، يقوم المستخدمون بإضفاء الطابع الخارجي على شخصياتهم من خلال الطريقة التي يستخدمون بها التكنولوجيا ، ويمكن أن تكون سمات الشخصية مؤشرا على سلوك المستخدمين. على سبيل المثال ، يمكن أن تتنبأ سمات معينة بما إذا كان المستخدم سينشط مدونة أو سيستخدم الهاتف المحمول في الأماكن العامة.

وفقًا للمؤلفين ، تراعي مجالات الحوسبة المعنية بالشخصية ثلاث مشاكل رئيسية: التعرف التلقائي على الشخصية (APR ؛ استنتاج الشخصية الفعلية بناءً على السلوك المرصود للفرد) ، والإدراك التلقائي للشخصية (APP ؛ التنبؤ بشخصية منسوبة إلى فرد من قبل الآخرين) ، والتوليف التلقائي للشخصية (APS ؛ توليد شخصيات مصطنعة من خلال وكلاء افتراضيين مجسدين). تجدر الإشارة إلى التمييز بين APR و APP من حيث المصطلحات ، حيث غالبًا ما تصارع الحوسبة العاطفية للتمييز بين ما هو حقيقي وما هو مدرك ، خاصة فيما يتعلق بالعواطف.

يستخدم APR و APP طرق تحليل الشخصية المتجذرة في التعرف على الأنماط. اعتمادًا على طريقة التحليل – مثل الفيديو أو الكلام أو بيانات سلوك الوسائط الاجتماعية – – يتم استخراج ميزات مثل الإشارات الصوتية أو معلمات تعبيرات الوجه. بعد ذلك ، يمكن استخدام طرق التعلم الآلي الإحصائية مثل نموذج آلة متجه الدعم لتدريب نموذج التعرف أو التنبؤ. يمكن بعد ذلك تحليل السلوك الجديد غير المرئي سابقًا لإشارات الشخصية بناءً على الميزات المستخرجة.

يسود نهجان في APS. في التعلم الآلي ، يتم جمع البيانات المصنفة من السلوك البشري لتدريب الآلة على إنتاج سلوك يناسب الوضع الحالي الذي يحفز الشخصية المستهدفة في المراقب البشري. في الأنظمة المستندة إلى القواعد ، يتم تركيب معلمات محددة مثل درجة الصوت ، والشدة ، ومعدل التحدث ، وطول وتكرار التوقف المؤقت ، والتردد ، واختيار الكلمات بواسطة قواعد للشخصية النموذجية. بالنسبة للعوامل الافتراضية ، تتضمن المعلمات أيضًا حركات الجسم والإيماءات وسلوك الوجه بما في ذلك التواصل البصري والتعبير.

يوضح المؤلفون أنه يمكن الحصول على نتائج APR المعقولة من خلال تحليل النص والاتصال غير اللفظي والمنطوق ، وكذلك من خلال ألعاب الكمبيوتر والوسائط الاجتماعية وبيانات الجهاز القابل للارتداء ، ومن خلال النظر في نشاط تحدث المستخدم ، والقرب من الآخرين ، والحركات. تم الإبلاغ عن نتائج مماثلة لـ APP من خلال السلوك غير اللفظي واستكشاف وسائل التواصل الاجتماعي. مع APS ، يمكن محاكاة بعض سمات الشخصية بنجاح من خلال تركيب الكلام أو تعبيرات الوجه. وفقًا لذلك ، قد يكون للوكلاء والروبوتات الافتراضية بالفعل شخصية يمكن إدراكها. لذا يبدو أن أجهزة الكمبيوتر يمكنها فهم الشخصية وإظهارها دون أن يكون لها شخصية.

مع التدفق المتزايد للبيانات من وسائل التواصل الاجتماعي وغيرها ، ستساعد الحوسبة الشخصية في التنقيب عن الآثار الرقمية التي يتركها الأشخاص عبر الإنترنت ، أو فهم مستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي ، أو استهداف الحملات الإعلانية للعملاء المحتملين المناسبين ، أو ضبط تقنيات الاسترجاع وفقًا لشخصية المستخدمين. من المحتمل أيضًا أن تلعب حوسبة الشخصية دورًا مهمًا في التقنيات التي تهدف إلى اكتشاف اضطرابات الشخصية. أخيرًا ، يمكن أن يعتمد التفاعل بين الإنسان والحاسوب (HCI) تقنية الحوسبة الشخصية للتنبؤ بشكل أفضل باحتياجات المستخدمين وتفضيلاتهم ، مما يساعد الآلات على التفاعل مع البشر بشكل أكثر واقعية.

بيورن شولر أستاذ جامعي والأنظمة الذكية في جامعة باساو بألمانيا ومحاضر أول في التعلم الآلي في إمبريال كوليدج لندن ، المملكة المتحدة.