Stroji postajajo nenavadno dobri pri prepoznavanju človeških čustev

Do nedavnega smo morali komunicirati z računalniki pod njihovimi lastnimi pogoji. Da bi jih uporabljali, so se morali ljudje naučiti vnosov, ki so bili oblikovani tako, da jih računalnik razume: naj gre za vnašanje ukazov ali klikanje ikon z miško. Toda stvari se spreminjajo. Vzpon A.I. glasovni pomočniki, kot sta Siri in Alexa, omogočajo strojem, da razumejo ljudi, kot bi običajno komunicirali v resničnem svetu. Zdaj raziskovalci posegajo po naslednjem svetem gralu: računalnikih, ki lahko razumejo čustva.

Ne glede na to, ali gre za robota T-1000 Arnolda Schwarzeneggerja Terminator 2 ali Data, android lik v Zvezdne steze: Naslednja generacija, je nezmožnost strojev, da bi razumeli človeška čustva in se pravilno odzvali nanje, že dolgo običajna znanstvenofantastična zgodba. Vendar raziskave v resničnem svetu kažejo, da algoritmi strojnega učenja dejansko postajajo osupljivo dobri pri prepoznavanju telesnih znakov, ki jih uporabljamo za namigovanje o tem, kako se počutimo v sebi. In lahko vodi do povsem nove meje interakcij med človekom in strojem.

Ne razumite nas narobe: stroji še niso tako bistri kot povprečni ljudje, ko gre za prepoznavanje različnih načinov izražanja čustev. Toda postajajo veliko boljši. V nedavnem testu, ki so ga izvedli raziskovalci na Univerzi Dublin City University, University College London, Univerzi v Bremnu in Queen's Univerza v Belfastu je kombinacijo ljudi in algoritmov prosila, da prepoznajo vrsto čustev s pogledom na človeški obraz. izrazi.

Čustva so vključevala srečo, žalost, jezo, presenečenje, strah in gnus. Medtem ko so ljudje na splošno še vedno boljši od strojev (s povprečno natančnostjo 73 % v primerjavi z 49 % do 62 % odvisno od algoritma), rezultati, ki so jih zbrali različni testirani boti, so pokazali, kako daleč so prišli v tem glede. Najbolj impresivno je, da sta sreča in žalost dve čustvi, pri katerih lahko stroji prekašajo ljudi pri ugibanju, že samo s pogledom na obraze. To je pomemben mejnik.

Čustva so pomembna

Raziskovalce je že dolgo zanimalo, ali lahko stroji prepoznajo čustva iz fotografij ali videoposnetkov. Toda šele relativno nedavno so se pojavila številna startupa sprejeti to tehnologijo v mainstream. Nedavna študija je testirala komercialne strojne klasifikatorje za prepoznavanje obrazov, ki jih je razvila Affectiva, CrowdEmotion, FaceVideo, Emotient, Microsoft, MorphCast, Neurodatalab, VicarVision in VisageTechnologies. Vsi ti so vodilni na rastočem področju afektivnega računalništva, t.j. učenja računalnikov prepoznavanja čustev.

Test je bil izveden na 938 videoposnetkih, vključno s poziranimi in spontanimi prikazi čustev. Možnost pravilnega naključnega ugibanja algoritma za šest vrst čustev bi bila okoli 16 %.

Damien Dupré, docent na poslovni šoli DCU Dublin City University, je za Digital Trends povedal, da delo je pomembno, ker prihaja v času, ko se tehnologija za prepoznavanje čustev vse bolj zanaša na.

"Ker je sisteme strojnega učenja vse lažje razviti, veliko podjetij zdaj zagotavlja sisteme za druga podjetja: predvsem tržna in avtomobilska podjetja," je dejal Dupré. »Medtem ko je [narediti] napako pri prepoznavanju čustev za akademske raziskave večino časa, neškodljivo, vložki so drugačni pri vgradnji sistema za prepoznavanje čustev v samovozeči avto, saj primer. Zato smo želeli primerjati rezultate različnih sistemov.«

Zamisel o upravljanju avtomobila s prepoznavanjem obraza na podlagi čustev zveni, odkrito povedano, grozljivo - še posebej, če ste oseba, ki je nagnjena k čustvenim izbruhom na cesti. Na srečo se ne uporablja ravno tako. Na primer, podjetje za prepoznavanje čustev Affectiva je raziskalo uporabo avtomobilskih kamer za prepoznati čustva pri voznikih. Nekega dne bi ga lahko uporabili za odkrivanje stvari, kot je zaspanost ali bes na cesti, ki lahko sproži polavtonomni avtomobil, ki prevzame volan, če se vozniku oceni, da ni sposoben za vožnjo.

Raziskovalci na Univerzi v Teksasu v Austinu so medtem razvili tehnologijo, ki kurira "ultra-oseben" glasbeni seznam predvajanja, ki se prilagaja spreminjajočemu se razpoloženju vsakega uporabnika. Prispevek, ki opisuje delo z naslovom »Prava glasba ob pravem času: prilagodljivi prilagojeni seznami predvajanja na podlagi modeliranja zaporedja«, je bil objavljen ta mesec v reviji MIS Quarterly. Opisuje uporabo analize čustev, ki napove ne samo, katere pesmi bodo pritegnile uporabnike glede na njihovo razpoloženje, ampak tudi najboljši vrstni red, v katerem jih je treba predvajati.

Obstajajo tudi druge potencialne aplikacije za tehnologijo prepoznavanja čustev. Amazon je na primer pred kratkim začel vključevati sledenje čustvom glasovom za svoje Alexa pomočnik; ki omogoča A.I. do prepoznati, kdaj uporabnik kaže razočaranje. Nadalje obstaja možnost, da bi to celo pripeljalo do popolnoma čustveno odzivnih umetnih agentov, kot je ta v Film Spika Jonzeja iz leta 2013 Njo.

V nedavnem delu analize čustev, ki temelji na slikah, zaznavanje čustev temelji na slikah. Vendar, kot kažejo nekatere od teh ilustracij, obstajajo tudi drugi načini, s katerimi lahko stroji »zavohajo« pravo čustvo ob pravem času.

"Ljudje v danem trenutku ustvarjajo veliko neverbalnih in fizioloških podatkov," je dejal George Pliev, ustanovitelj in poslovodni partner pri Neurodata Lab, eno od podjetij, katerih algoritmi so bili testirani za študijo prepoznavanja obraza. »Poleg obrazne mimike so tu še glas, govor, telesni gibi, srčni utrip in hitrost dihanja. Multimodalni pristop navaja, da je treba vedenjske podatke pridobiti iz različnih kanalov in jih analizirati hkrati. Podatki, ki prihajajo iz enega kanala, bodo preverili in uravnotežili podatke, prejete iz drugih. Na primer, ko podatki o obrazu iz nekega razloga niso na voljo, lahko analiziramo vokalne intonacije ali pogledamo kretnje.«

Izzivi pred nami?

Vendar pa obstajajo izzivi - kot se strinjajo vsi vpleteni. Čustev ni vedno lahko prepoznati; tudi za ljudi, ki jih doživljajo.

»Če želite poučevati A.I. Kako zaznati avtomobile, obraze ali čustva, bi morali ljudi najprej vprašati, kako ti predmeti izgledajo,« je nadaljeval Pliev. »Njihovi odgovori bodo predstavljali temeljno resnico. Ko gre za prepoznavanje avtomobilov ali obrazov, bi bilo skoraj 100 % vprašanih ljudi doslednih v svojih odgovorih. Ko pa gre za čustva, stvari niso tako preproste. Izražanje čustev ima veliko nians in je odvisno od konteksta: kulturnega ozadja, individualnih razlik, posebnih situacij, v katerih se čustva izražajo. Za eno osebo bi določen izraz na obrazu pomenil eno stvar, medtem ko bi druga oseba to lahko razumela drugače.”

Dupré se strinja z občutkom. "Ali je mogoče zagotoviti, da ti sistemi prepoznajo čustva, ki jih nekdo dejansko čuti?" rekel je. »Odgovor sploh ni in nikoli ne bodo! Prepoznavajo le čustva, ki se jih ljudje odločijo izraziti - in to večinoma ne ustreza čustvom, ki jih občutijo. Sporočilo za s seboj je torej, da [stroji] ne bodo nikoli prebrali... vaših lastnih čustev.«

Kljub temu to ne pomeni, da tehnologija ne bo uporabna. Ali preprečiti, da bi v prihodnjih letih postal velik del našega življenja. In celo Damien Dupré pušča rahlo manevrskega prostora, ko gre za njegovo lastno napoved, da bodo stroji nikoli nekaj doseči: »No, nikoli ne reci nikoli,« je opozoril.

Raziskovalni članek »Prepoznavanje čustev pri ljudeh in strojih z uporabo pozirane in spontane obrazne mimike« je na voljo za branje na spletu tukaj.

Priporočila urednikov

• Smešna formula: Zakaj je strojno ustvarjen humor sveti gral A.I.
• Ženske z bajtom: načrt Vivienne Ming za reševanje "neurejenih človeških težav" z AI.
• Divja nova tehnika "izvajanja možganov" usposablja A.I. neposredno s človeškimi možganskimi valovi
• Spoznajte Neona, Samsungovega umetnega človeka (ki ni nič podoben Bixbyju), na CES 2020
• Najboljši dirkač z droni se pomeri z robotskim dronom v prvem spopadu med človekom in strojem