Машине постају невероватно добре у препознавању људских емоција

До недавно смо морали да комуницирамо са рачунарима под њиховим сопственим условима. Да би их користили, људи су морали да науче уносе дизајниране да их разуме рачунар: било да се куцају команде или кликају на иконе помоћу миша. Али ствари се мењају. Успон А.И. гласовни асистенти као што су Сири и Алека омогућавају машинама да разумеју људе онако како би они иначе комуницирали у стварном свету. Сада истраживачи посежу за следећим Светим гралом: компјутерима који могу да разумеју емоције.

Било да је у питању робот Т-1000 Арнолда Шварценегера Терминатор 2 или Подаци, тхе андроид карактер у Звездане стазе: Следећа генерација, неспособност машина да разумеју и правилно реагују на људске емоције дуго је била уобичајена научна фантастика. Међутим, истраживања у стварном свету показују да алгоритми машинског учења заправо постају импресивно добри у препознавању телесних знакова које користимо да наговестимо како се осећамо изнутра. И то би могло довести до потпуно нове границе интеракције човека и машине.

Немојте нас погрешно схватити: машине још увек нису толико проницљиве као просечни човек када је у питању препознавање различитих начина на које изражавамо емоције. Али они постају много бољи. У недавном тесту који су спровели истраживачи са Универзитета у Даблину, Универзитетског колеџа у Лондону, Универзитета у Бремену и Квинс Универзитет у Белфасту, комбинација људи и алгоритама је замољена да препозна асортиман емоција гледајући људско лице изрази.

Емоције су укључивале срећу, тугу, бес, изненађење, страх и гађење. Док су људи и даље надмашили машине у целини (са тачношћу од 73% у просеку, у поређењу са 49% до 62% у зависности од алгоритма), резултати које су прикупили различити тестирани ботови показали су колико су далеко стигли у овом обзир. Најимпресивније је да су срећа и туга биле две емоције у којима машине могу надмашити људе у погађању, једноставним гледањем у лица. То је значајна прекретница.

Емоције су важне

Истраживачи су дуго били заинтересовани да сазнају да ли машине могу да идентификују емоције са фотографија или видео записа. Али тек релативно недавно се појавио велики број стартапа узмите ову технологију као мејнстрим. Недавна студија тестирала је комерцијалне класификаторе машина за препознавање лица које је развила Аффецтива, ЦровдЕмотион, ФацеВидео, Емотиент, Мицрософт, МорпхЦаст, Неуродаталаб, ВицарВисион и ВисагеТецхнологиес. Сви ови су лидери у растућем пољу афективног рачунарства, познатог као учење компјутера да препознају емоције.

Тест је спроведен на 938 видео снимака, укључујући и позиране и спонтане емоционалне приказе. Шанса за тачно насумично погађање алгоритма за шест типова емоција била би око 16%.

Дамиен Дупре, доцент на пословној школи ДЦУ Универзитета у Даблину, рекао је за Дигитал Трендс да рад је важан јер долази у време када се технологија препознавања емоција све више ослања на.

„Пошто системи машинског учења постају лакши за развој, многе компаније сада обезбеђују системе за друге компаније: углавном за маркетиншке и аутомобилске компаније“, рекао је Дупре. „Будући да је [правити] грешку у препознавању емоција за академско истраживање, већину времена, безопасан, улози су другачији када се систем за препознавање емоција уграђује у ауто који се самостално вози, јер пример. Стога смо желели да упоредимо резултате различитих система."

Идеја о контроли аутомобила помоћу препознавања лица вођеног емоцијама звучи, искрено, застрашујуће - посебно ако сте особа склона емоционалним изливима на путу. На срећу, то није баш начин на који се користи. На пример, компанија за препознавање емоција Аффецтива је истражила употребу камера у колима за идентификују емоције код возача. Једног дана би могао да се користи за уочавање ствари попут поспаности или беса на путу, што би могло да изазове полуаутономни аутомобил који преузме волан ако се сматра да је возач неспособан за вожњу.

Истраживачи са Универзитета Тексас у Остину су у међувремену развили технологију која креира „ултра-личну” музичку листу која се прилагођава променљивим расположењима сваког корисника. Рад који описује рад под насловом „Права музика у право време: прилагодљиве персонализоване листе песама засноване на моделирању секвенци“ је био објављено овог месеца у часопису МИС Куартерли. Описује коришћење анализе емоција која предвиђа не само које песме ће се свидети корисницима на основу њиховог расположења, већ и најбољи редослед у коме ће се свирати.

Постоје и друге потенцијалне апликације за технологију препознавања емоција. Амазон је, на пример, недавно почео да укључује праћење емоција за своје гласове. Алека асистент; дозвољавајући А.И. до препознати када корисник показује фрустрацију. Даље, постоји могућност да би то чак могло довести до потпуно емоционално осетљивих вештачких агенаса, попут Филм Спајка Џонзеа из 2013 Њеној.

У недавном раду на анализи емоција заснованом на сликама, осећај емоција је заснован на сликама. Међутим, као што неке од ових илустрација показују, постоје и други начини на које машине могу да „нањуше“ праву емоцију у право време.

„Људи генеришу много невербалних и физиолошких података у сваком тренутку“, рекао је Џорџ Плиев, оснивач и извршни партнер у Неуродата Лаб, једна од компанија чији су алгоритми тестирани за студију препознавања лица. „Осим израза лица, ту су глас, говор, покрети тела, пулс и дисање. Мултимодални приступ наводи да податке о понашању треба извлачити из различитих канала и анализирати истовремено. Подаци који долазе са једног канала ће верификовати и уравнотежити податке примљене са других. На пример, када су информације о лицу из неког разлога недоступне, можемо анализирати вокалне интонације или погледати гестове.

Изазови пред нама?

Међутим, постоје изазови - као што се слажу сви укључени. Емоције није увек лако идентификовати; чак и за људе који их доживљавају.

„Ако желите да подучавате А.И. како да детектујете аутомобиле, лица или емоције, прво треба да питате људе како ти објекти изгледају“, наставио је Плиев. „Њихови одговори ће представљати темељну истину. Када је реч о идентификацији аутомобила или лица, скоро 100% људи би било доследно у својим одговорима. Али када су у питању емоције, ствари нису тако једноставне. Емоционални изрази имају много нијанси и зависе од контекста: културног порекла, индивидуалних разлика, посебних ситуација у којима се емоције изражавају. За једну особу, одређени израз лица би значио једно, док би друга особа то могла сматрати другачије."

Дупре се слаже са мишљењем. „Могу ли ови системи [гарантовати] да препознају емоцију коју неко заиста осећа?“ рекао је. „Одговор уопште није, и никада неће бити! Они само препознају емоцију коју људи одлучују да изразе - и већину времена то не одговара емоцији коју осећају. Дакле, порука за понети је да [машине] никада неће прочитати... ваше сопствене емоције."

Ипак, то не значи да технологија неће бити корисна. Или спречити да то постане велики део наших живота у годинама које долазе. Чак и Дамиен Дупре оставља мало простора за померање када је у питању његово сопствено предвиђање да ће машине никад постићи нешто: „Па, никад не реци никад“, приметио је.

Истраживачки рад „Препознавање емоција код људи и машина коришћењем позираног и спонтаног израза лица“ је доступан за читање на мрежи овде.

Препоруке уредника

• Смешна формула: Зашто је хумор генерисан машинама свети грал А.И.
• Жене са бајтом: План Вивијен Минг да реши "неуредне људске проблеме" са А.И.
• Дивља нова техника „браинсоурцинга“ обучава А.И. директно са људским можданим таласима
• Упознајте Неона, Самсунговог вештачког човека (који није нимало као Бикби), на ЦЕС 2020.
• Најбољи тркач дронова се бори против роботске беспилотне летелице у првом окршају људи против машина