Машины стали невероятно хорошо распознавать человеческие эмоции

До недавнего времени нам приходилось взаимодействовать с компьютерами на их собственных условиях. Чтобы использовать их, людям пришлось изучить вводимые данные, предназначенные для понимания компьютером: будь то ввод команд или нажатие значков с помощью мыши. Но ситуация меняется. Возвышение ИИ. голосовые помощники, такие как Siri и Alexa, позволяют машинам понимать людей так, как они обычно взаимодействуют в реальном мире. Теперь исследователи тянутся к следующему Святому Граалю: компьютерам, способным понимать эмоции.

Будь то робот Т-1000 Арнольда Шварценеггера в Терминатор 2 или Данные, андроид персонаж в Звездный путь: Следующее поколениеНеспособность машин понимать человеческие эмоции и правильно реагировать на них уже давно стала обычным явлением в научной фантастике. Однако исследования в реальном мире показывают, что алгоритмы машинного обучения на самом деле становятся впечатляюще хорошими в распознавании телесных сигналов, которые мы используем, чтобы намекнуть на то, как мы себя чувствуем внутри. И это может привести к совершенно новому рубежу взаимодействия человека и машины.

Не поймите нас неправильно: машины еще не так проницательны, как средний человек, когда дело доходит до распознавания различных способов выражения эмоций. Но они становятся намного лучше. В недавнем тесте, проведенном исследователями из Дублинского городского университета, Университетского колледжа Лондона, Бременского университета и Королевского университета, В Университете Белфаста группе людей и алгоритмов было предложено распознавать различные эмоции, глядя на человеческое лицо. выражения.

Эмоции включали счастье, печаль, гнев, удивление, страх и отвращение. Хотя люди по-прежнему превосходили машины в целом (в среднем с точностью 73% по сравнению с 49–62% в зависимости от алгоритма), баллы, набранные различными протестированными ботами, показали, насколько далеко они продвинулись в этом внимание. Самое впечатляющее то, что счастье и печаль оказались двумя эмоциями, в которых машины могут превзойти людей в угадывании, просто глядя на лица. Это важная веха.

Эмоции имеют значение

Исследователи уже давно заинтересованы в том, могут ли машины распознавать эмоции по неподвижным изображениям или видеозаписям. Но лишь сравнительно недавно появилось несколько стартапов. сделать эту технологию основной. В недавнем исследовании были протестированы коммерческие классификаторы машин распознавания лиц, разработанные Affectiva. CrowdEmotion, FaceVideo, Emotient, Microsoft, MorphCast, Neurodatalab, VicarVision и Визажные технологии. Все они являются лидерами в развивающейся области аффективных вычислений, то есть обучения компьютеров распознавать эмоции.

Тест проводился на 938 видеороликах, включая как постановочные, так и спонтанные проявления эмоций. Вероятность правильного случайного предположения алгоритмом для шести типов эмоций составит около 16%.

Дэмиен Дюпре, доцент бизнес-школы DCU Дублинского городского университета, рассказал Digital Trends, что работа важна, потому что она происходит в то время, когда технология распознавания эмоций становится все более надежной. на.

«Поскольку системы машинного обучения становится легче разрабатывать, многие компании теперь предоставляют системы другим компаниям: в основном маркетинговым и автомобильным компаниям», — сказал Дюпре. «В то время как [совершение] ошибки в распознавании эмоций для академических исследований, в большинстве случаев, безобидны, ставки при имплантации системы распознавания эмоций в беспилотный автомобиль будут иными, поскольку пример. Поэтому мы хотели сравнить результаты разных систем».

Идея управлять автомобилем с помощью распознавания лиц, основанного на эмоциях, звучит, честно говоря, устрашающе, особенно если вы человек, склонный к эмоциональным вспышкам на дороге. К счастью, это используется не совсем так. Например, компания Affectiva, занимающаяся распознаванием эмоций, исследовала возможность использования автомобильных камер для распознавать эмоции у водителей. Однажды его можно будет использовать для выявления таких вещей, как сонливость или ярость на дороге, что может привести к тому, что полуавтономный автомобиль сядет за руль, если водитель будет признан непригодным к вождению.

Тем временем исследователи из Техасского университета в Остине разработали технологию, которая создает «ультраличный» музыкальный плейлист, который адаптируется к меняющемуся настроению каждого пользователя. Был опубликован документ с описанием работы под названием «Правильная музыка в нужное время: адаптивные персонализированные плейлисты на основе моделирования последовательностей». опубликовано в этом месяце в журнале MIS Quarterly. В нем описывается использование анализа эмоций, который предсказывает не только то, какие песни понравятся пользователям в зависимости от их настроения, но и лучший порядок их воспроизведения.

Есть и другие потенциальные применения технологии распознавания эмоций. Amazon, например, совсем недавно начал внедрять отслеживание эмоций голоса в своих Алекса помощник; позволяя ИИ. к распознавать, когда пользователь проявляет разочарование. В дальнейшем есть вероятность, что это может даже привести к созданию полноценных эмоционально реагирующих искусственных агентов, таких как в Фильм Спайка Джонза 2013 года. Ее.

В недавней работе по анализу эмоций на основе изображений восприятие эмоций основано на изображениях. Однако, как показывают некоторые из этих иллюстраций, существуют и другие способы, с помощью которых машины могут «учуять» нужные эмоции в нужное время.

«Люди генерируют множество невербальных и физиологических данных в любой момент», — сказал Георгий Плиев, основатель и управляющий партнер компании. Лаборатория Нейродата, одной из компаний, чьи алгоритмы были протестированы для исследования распознавания лиц. «Помимо мимики, есть голос, речь, движения тела, частота сердечных сокращений и частота дыхания. Мультимодальный подход предполагает, что поведенческие данные следует извлекать из разных каналов и анализировать одновременно. Данные, поступающие из одного канала, будут проверять и балансировать данные, полученные из других. Например, когда информация о лице по каким-то причинам недоступна, мы можем проанализировать интонации голоса или посмотреть на жесты».

Проблемы впереди?

Однако существуют проблемы — с чем согласны все участники. Эмоции не всегда легко распознать; даже для людей, испытывающих их.

«Если вы хотите обучать А.И. Как распознавать машины, лица или эмоции, нужно сначала спросить людей, как выглядят эти объекты», — продолжил Плиев. «Их ответы будут отражать основную правду. Когда дело доходит до распознавания автомобилей или лиц, почти 100% опрошенных будут последовательны в своих ответах. А вот когда дело касается эмоций, все не так просто. Эмоциональное выражение имеет множество нюансов и зависит от контекста: культурного фона, индивидуальных различий, конкретных ситуаций, в которых выражаются эмоции. Для одного человека определенное выражение лица будет означать одно, а другой может рассматривать его иначе».

Дюпре согласен с этим мнением. «Могут ли эти системы [гарантированно] распознавать эмоции, которые действительно испытывает человек?» он сказал. «Ответа нет вообще, и никогда не будет! Они распознают только эмоции, которые люди решают выразить, и в большинстве случаев они не соответствуют испытываемым эмоциям. Итак, главный вывод заключается в том, что [машины] никогда не будут читать… ваши собственные эмоции».

Однако это не значит, что технология бесполезна. Или не дать этому стать важной частью нашей жизни в ближайшие годы. И даже Дэмиен Дюпре оставляет небольшое пространство для маневра, когда дело доходит до его собственного прогноза, что машины будут никогда добиться чего-то: «Ну, никогда не говори никогда», — отметил он.

Научно-исследовательская работа «Распознавание эмоций у людей и машин с использованием постановочного и спонтанного выражения лица» можно прочитать онлайн здесь.

Рекомендации редакции

• Забавная формула: Почему машинный юмор — это Святой Грааль искусственного интеллекта
• Женщины с байтом: план Вивьен Минг по решению «грязных человеческих проблем» с помощью искусственного интеллекта
• Новая дикая техника «мозгового поиска» обучает ИИ. напрямую с человеческими мозговыми волнами
• Встречайте Неона, искусственного человека от Samsung (который совсем не похож на Биксби), на выставке CES 2020.
• Лучший гонщик дронов сразился с дроном-роботом в первом столкновении человека и машины