Рачунари науче да процењују емоције - понекад и боље од људи
Штавише, истраживачи кажу да рачунари програмирани са најновијим информацијама из овог истраживања боље раде разликовање осмеха одушевљења и фрустрације од људских посматрача.
Истраживачи верују да би открића могла утрти пут рачунарима да боље процене емоционално стање својих корисника и реагују у складу с тим. Софтвер би могао да се развије како би помогао онима који имају потешкоће у тумачењу израза, попут особа са аутизмом, да прецизније процене изразе које виде.
„Циљ је помоћи људима комуникацијом лицем у лице“, рекао је докторанд Ехсан Хокуе, водећи аутор рада који је управо објављен у ИЕЕЕ трансакције на афективном рачунарству.
У експериментима спроведеним у МИТ Медиа Лаб, од људи се прво тражило да одсликавају одушевљење или фрустрацију, јер су веб камере бележиле њихове изразе. Затим су или замољени да попуне онлајн образац дизајниран да изазове фрустрацију или су позвани да погледају видео који је дизајниран да изазове одушевљен одговор - такође током снимања.
Истраживачи су сазнали да када се од појединца тражи да се претвара да је фрустриран, 90 посто испитаника није се осмехнуло. Али када им је представљен задатак који је изазвао истинску фрустрацију - попуњавање детаљног мрежног обрасца, да би потом пронашли информације избрисане након притиска на дугме „пошаљи“ - 90 посто њих се насмејало, каже Хогуе.
Непокретне слике су показале малу разлику између ових фрустрираних осмеха и одушевљених осмеха изазваних видео снимком слатке бебе, али видео анализа показала је да је напредовање две врсте осмеха било сасвим различито: често су се срећни осмеси градили постепено, док су били фрустрирани осмеси су се појавили брзо, али су брзо избледели.
У таквим експериментима истраживачи се обично ослањају на изражене емоције, каже Хокуе, што може пружити обмањујуће резултате.
„Деловале податке је било много лакше тачно класификовати“ него стварне одговоре, рекао је он. Али када су покушавали да протумаче слике стварних одговора, људи нису постигли ништа боље од случајности, процењујући их тачно само око 50 процената времена.
Истраживачи кажу да је разумевање суптилности које мотивишу емоције главни циљ овог истраживања. „Људи са аутизмом уче се да осмех значи да је неко срећан“, рекао је, али истраживање показује да то није тако једноставно.
Иако људи можда не знају тачно на које знакове одговарају, тајминг има много везе са начином на који људи тумаче изразе, каже он. На пример, на бившег британског премијера Гордона Бровн-а се знало да има лажни осмех, углавном због неприродно време његовог осмеха, рекао је Хокуе.
Слично томе, реклама за кампању бившег председничког кандидата Хермана Цаина садржала је осмех који се развијао тако споро - требало је девет секунди да се појави - да је широко пародирана, укључујући лажну комику Степхена Цолберта. "Исправљање времена је веома важно ако желите да вас својим осмехом доживљавамо као искрене и искрене", рекао је Хокуе.
Др Јеффреи Цохн, професор психологије са Универзитета у Питтсбургху који није био укључен у ово истраживање, рекао је да овај рад „отвара ново тло са фокусом на фрустрацију, темељно људско искуство. Иако су истраживачи бола идентификовали осмех у контексту израза бола, група МИТ можда ће прва умешати осмехе у изразе негативних осећања. “
Цохн је рекао, „Ово је врло узбудљив рад у рачунарству о бихевиоралном понашању који интегрише психологију, рачунарски вид, обраду говора и машинско учење да би се створило ново знање ... са клиничким импликацијама.“ Рекао је да је ово „важан подсетник да нису сви осмеси позитивни. Постојала је тенденција „читања“ уживања кад год се нађу осмеси. За интеракцију човек-рачунар, између осталих поља и апликација, потребан је нијансиранији поглед “.
Поред пружања обуке људима који имају потешкоћа са изражавањем, налази би могли бити занимљиви и маркетиншким стручњацима, рекао је Хокуе. „Само зато што се купац смеши, то не мора да значи да је задовољан“, рекао је. Знајући да би разлика могла бити важна за процену како најбоље одговорити купцу, рекао је: „Основно значење иза осмеха је пресудно.“
Истраживачи верују да анализа може помоћи у стварању рачунара који одговарају на начине који одговарају расположењу њихових корисника. Један од циљева истраживања групе Аффецтиве Цомпутинг Гроуп је „направити рачунар који је интелигентнији и поштованији“, рекао је Хокуе.
Извор: МИТ
