Až donedávna jsme museli komunikovat s počítači podle jejich vlastních podmínek. Aby je lidé mohli používat, museli se naučit vstupy navržené tak, aby jim počítač porozuměl: ať už to bylo psaní příkazů nebo klikání na ikony pomocí myši. Ale věci se mění. Vzestup A.I. hlasové asistenty jako Siri a Alexa umožňují strojům porozumět lidem tak, jak by běžně komunikovali v reálném světě. Nyní vědci sahají po dalším Svatém grálu: Počítače, které dokážou porozumět emocím.
Obsah
- Na emocích záleží
- Výzvy před námi?
Ať už je to robot T-1000 Arnolda Schwarzeneggera Terminátor 2 nebo Data, android postava v Star Trek: Nová generaceNeschopnost strojů porozumět lidským emocím a správně na ně reagovat je již dlouho běžným sci-fi tropem. Výzkumy v reálném světě však ukazují, že algoritmy strojového učení jsou ve skutečnosti působivě dobré v rozpoznávání tělesných podnětů, které používáme k naznačení toho, jak se uvnitř cítíme. A mohlo by to vést k úplně nové hranici interakcí mezi člověkem a strojem.
Nechápejte nás špatně: Stroje ještě nejsou tak chytré jako váš průměrný člověk, pokud jde o rozpoznání různých způsobů, jak vyjadřujeme emoce. Ale jsou mnohem lepší. V nedávném testu, který provedli vědci z Dublin City University, University College London, University of Bremen a Queen’s Univerzita Belfast, kombinace lidí a algoritmů, byla požádána, aby rozpoznala řadu emocí při pohledu na lidskou tvář. výrazy.
Příbuzný
- Snímání emocí A.I. je tady a mohlo by to být na vašem příštím pracovním pohovoru
- Vědci používají A.I. vytvořit umělý lidský genetický kód
- Setkal jsem se s umělými lidmi Samsungu a oni mi ukázali budoucnost AI.
Emoce zahrnovaly štěstí, smutek, hněv, překvapení, strach a znechucení. Zatímco lidé celkově stále převyšovali výkon strojů (s přesností v průměru 73 % ve srovnání s 49 % až 62 % v závislosti na algoritmu) skóre získaná různými testovanými roboty ukázala, jak daleko v tomto považovat. Nejpůsobivější je, že štěstí a smutek byly dvě emoce, ve kterých stroje dokážou překonat lidi při hádání, pouhým pohledem na tváře. To je významný milník.
Doporučená videa
Na emocích záleží
Vědci se již dlouho zajímají o to, zda stroje dokážou identifikovat emoce ze statických obrázků nebo videozáznamů. Ale teprve relativně nedávno se rozrostla řada startupů vzít tuto technologii do hlavního proudu. Nedávná studie testovala komerční klasifikátory pro rozpoznávání obličeje vyvinuté společností Affectiva, CrowdEmotion, FaceVideo, Emotient, Microsoft, MorphCast, Neurodatalab, VicarVision a Technologie Visage. Tito všichni jsou lídry v rostoucím oboru afektivního počítání, neboli učení počítačů rozpoznávat emoce.
Test byl proveden na 938 videích, včetně pózovaných i spontánních emočních projevů. Šance na správný náhodný odhad algoritmem pro šest typů emocí by byla kolem 16 %.
Damien Dupré, odborný asistent na DCU Business School na Dublin City University, řekl Digital Trends, že práce je důležitá, protože přichází v době, kdy se na technologii rozpoznávání emocí stále více spoléhá na.
„Protože se systémy strojového učení vyvíjejí snadněji, mnoho společností nyní poskytuje systémy jiným společnostem: hlavně marketingovým a automobilovým společnostem,“ řekl Dupré. „Zatímco [udělat] chybu v rozpoznávání emocí pro akademický výzkum je většinou neškodné, sázky jsou jiné při implantaci systému rozpoznávání emocí do samořídícího auta, pro příklad. Proto jsme chtěli porovnat výsledky různých systémů.“
Jednoho dne by to mohlo být použito k rozpoznání věcí, jako je ospalost nebo vztek na silnici, což by mohlo spustit poloautonomní auto, které se ujme volantu.
Myšlenka ovládání auta pomocí rozpoznávání obličeje na základě emocí zní, upřímně řečeno, děsivá – zvláště pokud jste typ člověka náchylného k emocionálním výbuchům na silnici. Naštěstí se to přesně takhle nepoužívá. Například společnost Affectiva pro rozpoznávání emocí prozkoumala použití kamer do automobilů identifikovat emoce u řidičů. Jednoho dne by mohl být použit k rozpoznání věcí, jako je ospalost nebo zuřivost na silnici, což by mohlo spustit poloautonomní auto, které se ujme volantu, pokud je řidič shledán nezpůsobilým k řízení.
Výzkumníci z Texaské univerzity v Austinu mezitím vyvinuli technologii, která vytváří „ultraosobní“ seznam hudebních skladeb, který se přizpůsobuje měnícím se náladám každého uživatele. Dokument popisující práci s názvem „Správná hudba ve správný čas: Adaptivní personalizované seznamy skladeb založené na sekvenčním modelování“ byl zveřejněno tento měsíc v časopise MIS Quarterly. Popisuje použití analýzy emocí, která předpovídá nejen to, které skladby uživatele osloví na základě jejich nálady, ale také nejlepší pořadí, ve kterém je hrát.
Existují i další potenciální aplikace pro technologii rozpoznávání emocí. Amazon například nedávno začal začleňovat sledování emocí hlasů Alexa asistent; umožňující A.I. na rozpoznat, když uživatel projevuje frustraci. Dále existuje možnost, že by to mohlo dokonce vést k plně emocionálně citlivým umělým agentům, jako je např. Film Spikea Jonzeho z roku 2013 Její.
V nedávné práci na analýze emocí založené na obrázcích je snímání emocí založeno na obrázcích. Jak však ukazují některé z těchto ilustrací, existují i jiné způsoby, jak stroje mohou „vyčmuchat“ správnou emoci ve správný čas.
"Když jsou informace o obličeji z nějakého důvodu nedostupné, můžeme analyzovat vokální intonace nebo se podívat na gesta."
„Lidé v každém okamžiku generují spoustu neverbálních a fyziologických dat,“ řekl George Pliev, zakladatel a řídící partner společnosti Neurodata Lab, jedné ze společností, jejichž algoritmy byly testovány pro studii rozpoznávání obličeje. „Kromě výrazů obličeje jsou to hlas, řeč, pohyby těla, srdeční frekvence a frekvence dýchání. Multimodální přístup uvádí, že údaje o chování by měly být extrahovány z různých kanálů a analyzovány současně. Data přicházející z jednoho kanálu ověří a vyrovnají data přijatá z ostatních kanálů. Když jsou například informace o obličeji z nějakého důvodu nedostupné, můžeme analyzovat vokální intonace nebo se podívat na gesta.“
Výzvy před námi?
Existují však problémy – jak se všichni zúčastnění shodují. Emoce není vždy snadné identifikovat; i pro lidi, kteří je prožívají.
"Pokud chcete učit A.I. jak detekovat auta, tváře nebo emoce, měli byste se nejprve zeptat lidí, jak tyto objekty vypadají,“ pokračoval Pliev. „Jejich odpovědi budou představovat základní pravdu. Pokud jde o identifikaci aut nebo tváří, téměř 100 % dotázaných lidí by bylo ve svých odpovědích konzistentních. Ale pokud jde o emoce, věci nejsou tak jednoduché. Emocionální projevy mají mnoho nuancí a závisí na kontextu: kulturní pozadí, individuální rozdíly, konkrétní situace, ve kterých jsou emoce vyjádřeny. Pro jednu osobu by určitý výraz obličeje znamenal jednu věc, zatímco jiná osoba to může považovat za odlišnou."
Dupré s tímto sentimentem souhlasí. "Můžou tyto systémy [zaručit], že rozpoznají emoce, které někdo skutečně cítí?" řekl. „Odpověď vůbec není a nikdy nebudou! Uvědomují si pouze emoce, které se lidé rozhodnou vyjádřit – a většinou to neodpovídá pociťovaným emocím. Takže zpráva s sebou je, že [stroje] nikdy nepřečtou... vaše vlastní emoce.“
To však neznamená, že technologie nebude užitečná. Nebo zabránit tomu, aby se v nadcházejících letech stala velkou součástí našich životů. A dokonce i Damien Dupré ponechává mírný prostor pro vrtění, když dojde na jeho vlastní předpověď, že stroje budou nikdy něčeho dosáhnout: „Nikdy neříkej nikdy,“ poznamenal.
Výzkumný dokument „Rozpoznávání emocí u lidí a strojů pomocí pózování a spontánního výrazu obličeje“. k přečtení online zde.
Doporučení redakce
- Vtipná formulka: Proč je strojově generovaný humor svatým grálem A.I.
- Ženy s Bytem: Plán Vivienne Mingové vyřešit „nepořádné lidské problémy“ s A.I.
- Nová divoká technika ‚brainsourcingu‘ trénuje A.I. přímo s lidskými mozkovými vlnami
- Seznamte se s Neonem, umělým člověkem společnosti Samsung (který není jako Bixby), na CES 2020
- Nejlepší dronový závodník se utká s robotickým dronem v prvním střetu člověka se strojem
