Stari Egipćani su znali mnogo o vivisekciji i mogli su dodirom razlikovati jetru od bubrega. Povijanjem mumija od jutra do večeri i iscjeljivanjem (od trefinacije do uklanjanja tumora), neminovno ćete naučiti razumjeti anatomiju.
Bogatstvo anatomskih detalja bilo je više nego nadoknađeno konfuzijom u razumijevanju funkcije organa. Sveštenici, doktori i obični ljudi hrabro su stavili um u srce, a mozgu dodijelili ulogu proizvodnje nosne sluzi.
Nakon 4 hiljade godina, teško je sebi dopustiti da se smijete felahima i faraonima - naši kompjuteri i algoritmi za prikupljanje podataka izgledaju kul od papirusnih svitaka, a naš mozak još uvijek misteriozno proizvodi ko zna šta.
Tako je u ovom članku trebalo govoriti o tome da su algoritmi za prepoznavanje emocija dostigli brzinu zrcalnih neurona u tumačenju sagovornikovih signala, kada se odjednom ispostavilo da nervne ćelije nisu onakve kakve su izgledale.
Greške u donošenju odluka
Dete kao dete posmatra lica svojih roditelja i uči da reprodukuje osmeh, ljutnju, samozadovoljstvo i druge emocije, kako bi se tokom života u različitim situacijama smejalo, mrštilo, ljutilo se – baš kao i njegovi najmiliji. učinio.
Mnogi istraživači vjeruju da je imitacija emocija izgrađena sistemom zrcalnih neurona. Međutim, neki naučnici izražavaju skepticizam prema ovoj teoriji: mi još ne razumijemo funkcije svih moždanih stanica.
Model funkcije mozga stoji na klimavim hipotezama. Nema sumnje samo u jedno: „firmver“ sive materije od rođenja sadrži karakteristike i greške, ili, tačnije, karakteristike koje utiču na ponašanje.
Neuroni ogledala ili drugi neuroni odgovorni su za imitativni odgovor; ovaj sistem radi samo na osnovnom nivou prepoznavanja najjednostavnijih namjera i radnji. Ovo je dovoljno za dijete, ali prokleto malo za odraslu osobu.
Znamo da emocije u velikoj mjeri zavise od čovjekovog stečenog iskustva interakcije s njegovom matičnom kulturom. Niko neće pomisliti da ste psihopata, ako se među veselim ljudima smiješite, osjećajući bol, jer se u odraslom životu emocije koriste kao sredstvo prilagođavanja uslovima postojanja.
Ne znamo šta druga osoba zaista misli. Lako je napraviti pretpostavke: on se smeje, to znaci da se zabavlja. Um ima urođenu sposobnost da gradi dvorce u zraku konzistentnih slika onoga što se dešava.
Treba samo pokušati utvrditi u kojoj mjeri postojeće pretpostavke odgovaraju istini, pa će se klimavo tlo hipoteza pomjerati: osmijeh je tuga, mrštenje je sreća, drhtanje kapaka je zadovoljstvo.
Njemački psihijatar Franz Karl Müller-Lyer je 1889. godine pokazao geometrijsko-optičku iluziju povezanu s izobličenjem percepcije linija i figura. Iluzija je da segment uokviren vrhovima okrenutim prema van izgleda kraći od segmenta uokvirenog repovima. Zapravo, dužina oba segmenta je ista.
Psihijatar je također skrenuo pažnju na činjenicu da kontemplator iluzije, čak i nakon mjerenja linija i slušanja objašnjenja neurološke pozadine percepcije slike, nastavlja smatrati jednu liniju kraćom od druge. Zanimljivo je i da ova iluzija ne izgleda isto za sve – postoje ljudi koji su joj manje podložni.
Psiholog Daniel Kahneman da naš spori analitički um prepoznaje Müller-Lyerov trik, ali drugi dio uma, odgovoran za kognitivni refleks, automatski i gotovo trenutno reagira kao odgovor na stimulans koji se pojavljuje i donosi pogrešne prosudbe.
Kognitivna greška nije samo greška. Može se razumjeti i priznati da se ne može vjerovati svojim očima kada gledamo optičku varku, ali komunikacija sa stvarnim ljudima je poput putovanja kroz zamršeni labirint.
Još davne 1906. sociolog William Sumner je proglasio univerzalnost prirodne selekcije i borbe za postojanje, prenoseći principe životinjskog postojanja na ljudsko društvo. Po njegovom mišljenju, ljudi udruženi u grupe uzdižu sopstvenu grupu odbijanjem da analiziraju činjenice koje ugrožavaju integritet zajednice.
Psiholog Richard Nisbett „Govoriti više nego što možemo znati: verbalni izvještaji o mentalnim procesima“ pokazuje nespremnost ljudi da vjeruju statistici i drugim općenito prihvaćenim podacima koji se ne slažu s njihovim postojećim uvjerenjima.
Magija velikih brojeva
Pogledajte ovaj video i pogledajte kako se mijenja izraz lica glumca.
Um brzo „etiketira“ i pravi pretpostavke suočeni sa nedovoljnim podacima, što dovodi do paradoksalnih efekata, jasno vidljivih na primeru eksperimenta režisera Leva Kulešova.
Godine 1929. snimio je krupne planove glumca, tanjira napunjenog supom, deteta u kovčegu i mlade devojke na sofi. Zatim je film sa kadrom glumca isječen na tri dijela i posebno zalijepljen kadrovima koji prikazuju tanjir supe, dijete i djevojčicu.
Nezavisno jedni od drugih, gledaoci dolaze do zaključka da je u prvom fragmentu junak gladan, u drugom je tužan zbog smrti djeteta, u trećem je fasciniran djevojkom koja leži na sofi.
U stvarnosti, izraz lica glumca se ne menja u svim slučajevima.
A da vidite sto kadrova, da li bi se trik otkrio?
Na osnovu podataka o statističkoj pouzdanosti istinitosti neverbalnog ponašanja u velikim grupama ljudi, psiholog Paul Ekman sveobuhvatan alat za objektivno mjerenje pokreta lica - “sistem kodiranja pokreta lica”.
On smatra da se umjetne neuronske mreže mogu koristiti za automatsku analizu izraza lica ljudi. Uprkos ozbiljnim kritikama (Ekmanov sigurnosni program aerodroma kontrolisanih suđenja), u ovim argumentima postoji zrno zdravog razuma.
Gledajući jednu nasmejanu osobu, može se pretpostaviti da vara i da zapravo ništa ne namerava. Ali ako vi (ili kamera) vidite stotinu ljudi kako se smiješe, velike su šanse da se većina njih zapravo zabavlja – kao da gleda kako nastupa vrući stand-up komičar.
U primjeru velikog broja, nije toliko važno da neki ljudi mogu tako pametno manipulirati emocijama da bi se čak i profesor Ekman prevario. Prema riječima stručnjaka za rizik Nassima Taleba, antikrhkost sistema je znatno poboljšana kada je predmet nadzora hladna, nepristrasna kamera.
Da, ne znamo kako prepoznati laž po licu - sa ili bez umjetne inteligencije. Ali mi savršeno dobro razumijemo kako odrediti nivo sreće za stotinu ili više ljudi.
Prepoznavanje emocija za posao
Najjednostavniji način određivanja emocija sa slike lica temelji se na klasifikaciji ključnih tačaka čije se koordinate mogu dobiti različitim algoritmima. Obično je označeno nekoliko desetina tačaka koje ih povezuju sa položajem obrva, očiju, usana, nosa, vilice, što vam omogućava da uhvatite izraze lica.
Procjena emocionalne pozadine korištenjem mašinskih algoritama već pomaže trgovcima da se što više integriraju na mreži u offline. Tehnologija vam omogućava da procenite efikasnost reklamnih i marketinških kampanja, odredite kvalitet usluge i usluge korisnicima, kao i da identifikujete nenormalno ponašanje ljudi.
Koristeći algoritme, možete pratiti emocionalno stanje zaposlenih u kancelariji (kancelarija sa tužnim ljudima je kancelarija slabe motivacije, malodušnosti i propadanja) i „indeks sreće“ zaposlenih i klijenata na ulazu i izlazu.
Alfa-Bank u nekoliko ekspozitura pilot projekat za analizu emocija kupaca u realnom vremenu. Algoritmi grade integralni pokazatelj zadovoljstva kupaca, identifikuju trendove u promjenama emocionalne percepcije posjete poslovnici i daju ukupnu ocjenu posjete.
U Microsoftu o testiranju sistema za analizu emocionalnog stanja gledalaca u bioskopu (objektivna procena kvaliteta filma u realnom vremenu), kao i za određivanje pobednika u nominaciji „Nagrada publike“ na takmičenju Imagine Cup ( pobjedu je odnijela ekipa na čiji je nastup publika najpozitivnije reagirala) .
Sve navedeno je samo početak jedne potpuno nove ere. Na Državnom univerzitetu Sjeverne Karoline, dok su pohađali edukativne kurseve, lica studenata snimala je kamera, video sa koje kompjuterski vidni sistem koji prepoznaje emocije. Na osnovu dobijenih podataka, nastavnici su modifikovali nastavnu strategiju.
U obrazovnom procesu, generalno, nedovoljno pažnje se posvećuje procjeni emocija. Ali možete procijeniti kvalitet nastave, angažman učenika, identificirati negativne emocije i planirati obrazovni proces na osnovu primljenih informacija.
Prepoznavanje lica Ivideon: demografija i emocije
Sada se u našem sistemu pojavio izvještaj o emocijama.
Na karticama događaja detekcije lica pojavilo se posebno polje „Emocije“, a na kartici „Izveštaji“ u odeljku „Lica“ dostupna je nova vrsta izveštaja - po satu i po danu:
Moguće je preuzeti izvorne podatke svih detekcija i na osnovu njih generirati vlastite izvještaje.
Donedavno su svi sistemi za prepoznavanje emocija radili na nivou eksperimentalnih projekata koji su testirani s oprezom. Cijena takvih pilota bila je vrlo visoka.
Želimo da analitiku učinimo dijelom poznatog svijeta usluga i uređaja, tako da su od danas „emocije“ dostupne svim Ivideon klijentima. Ne uvodimo poseban tarifni plan, ne obezbjeđujemo posebne kamere i trudimo se da otklonimo sve moguće barijere. Tarife ostaju nepromijenjene; svako može povezati analizu emocija uz prepoznavanje lica za 1 rubalja. Mjesečno.
Usluga je predstavljena u korisnik. I dalje prikupili smo još zanimljivije činjenice o Ivideon sistemu za prepoznavanje lica.
izvor: www.habr.com