Staří Egypťané věděli hodně o vivisekci a dokázali rozeznat játra od ledviny hmatem. Zavinováním mumií od rána do večera a léčením (od trefinace po odstranění nádorů) se nevyhnutelně naučíte rozumět anatomii.
Bohatství anatomických detailů bylo více než vyváženo zmatkem v chápání funkce orgánů. Kněží, lékaři a obyčejní lidé směle umístili mysl do srdce a přisoudili mozku roli produkce nosního hlenu.
Po 4 tisících letech je těžké dovolit si smát se frajeřinám a faraonům – naše počítače a algoritmy sběru dat vypadají chladněji než papyrusové svitky a naše mozky stále záhadně produkují kdo ví co.
V tomto článku se tedy mělo mluvit o tom, že algoritmy rozpoznávání emocí dosáhly rychlosti zrcadlových neuronů při interpretaci signálů partnera, když se najednou ukázalo, že nervové buňky nejsou takové, jaké se zdály.
Chyby při rozhodování
Dítě jako dítě sleduje tváře svých rodičů a učí se reprodukovat úsměv, vztek, sebeuspokojení a další emoce, aby se po celý život v různých situacích dokázalo usmívat, mračit, zlobit – přesně tak, jako jeho blízcí. dělal.
Mnoho výzkumníků se domnívá, že napodobování emocí je vybudováno systémem zrcadlových neuronů. Někteří vědci se však k této teorii vyjadřují skepticky: ještě nerozumíme funkcím všech mozkových buněk.
Model funkce mozku stojí na vratké půdě hypotéz. Není pochyb o jediné věci: „firmware“ šedé hmoty od narození obsahuje funkce a chyby, nebo přesněji vlastnosti, které ovlivňují chování.
Za imitační odpověď jsou zodpovědné zrcadlové neurony nebo jiné neurony, tento systém funguje pouze na základní úrovni rozpoznávání nejjednodušších záměrů a činů. Pro dítě to stačí, ale pro dospělého sakra málo.
Víme, že emoce do značné míry závisí na nabyté zkušenosti člověka s interakcí s jeho rodnou kulturou. Nikdo si o vás nebude myslet, že jste psychopat, pokud se mezi veselými lidmi usmíváte, cítíte bolest, protože v dospělosti se emoce používají jako prostředek k přizpůsobení se podmínkám existence.
Nevíme, co si ten druhý skutečně myslí. Je snadné vytvářet předpoklady: usmívá se, to znamená, že se baví. Mysl má vrozenou schopnost stavět vzdušné zámky z konzistentních obrazů toho, co se děje.
Stačí se pokusit určit, do jaké míry existující domněnky odpovídají pravdě, a vratká půda hypotéz se začne pohybovat: úsměv je smutek, zamračení je štěstí, chvění víček je potěšení.
Německý psychiatr Franz Karl Müller-Lyer v roce 1889 ukázal geometricko-optickou iluzi spojenou se zkreslením vnímání linií a obrazců. Iluze je taková, že segment orámovaný vně směřujícími hroty se zdá kratší než segment orámovaný ocasy. Ve skutečnosti je délka obou segmentů stejná.
Psychiatr také upozornil na to, že kontemplátor iluze i po změření čar a poslechu vysvětlení neurologického pozadí vnímání obrazu nadále považuje jednu čáru za kratší než druhou. Zajímavé také je, že tato iluze nevypadá u každého stejně – jsou lidé, kteří jsou k ní méně náchylní.
Psycholog Daniel Kahneman že naše pomalá analytická mysl rozpozná Müller-Lyerův trik, ale druhá část mysli, zodpovědná za kognitivní reflex, automaticky a téměř okamžitě reaguje na vznikající podnět a dělá chybné úsudky.
Kognitivní chyba není jen chyba. Člověk může pochopit a přiznat, že při pohledu na optický klam nemůže věřit svým očím, ale komunikovat se skutečnými lidmi je jako cestovat spletitým labyrintem.
Již v roce 1906 sociolog William Sumner hlásal univerzalitu přírodního výběru a boje o existenci a přenesl principy zvířecí existence do lidské společnosti. Podle jeho názoru lidé sdružení ve skupinách povyšují svou vlastní skupinu tím, že odmítají analyzovat skutečnosti, které ohrožují integritu komunity.
Psycholog Richard Nisbett „Říct více, než můžeme vědět: Verbální zprávy o mentálních procesech“ ukazuje neochotu lidí věřit statistice a dalším obecně uznávaným údajům, které nesouhlasí s jejich stávajícími přesvědčeními.
Kouzlo velkých čísel
Podívejte se na toto video a sledujte, jak se mění výraz obličeje herce.
Mysl rychle „označuje“ a vytváří předpoklady tváří v tvář nedostatečným datům, což vede k paradoxním efektům, jasně patrným na příkladu experimentu režiséra Lva Kuleshova.
V roce 1929 pořídil detailní záběry herce, talíře naplněného polévkou, dítěte v rakvi a mladé dívky na pohovce. Poté byl film se záběrem herce rozřezán na tři části a polepen odděleně s rámečky s talířem polévky, dítětem a dívkou.
Nezávisle na sobě docházejí diváci k závěru, že v prvním fragmentu má hrdina hlad, ve druhém je smutný ze smrti dítěte, ve třetím ho fascinuje dívka ležící na pohovce.
Ve skutečnosti se hercův výraz tváře ve všech případech nemění.
A kdybyste viděli sto snímků, odhalil by se trik?
Na základě údajů o statistické spolehlivosti pravdivosti neverbálního chování u velkých skupin lidí psycholog Paul Ekman komplexní nástroj pro objektivní měření pohybů obličeje – „systém kódování pohybů obličeje“.
Je toho názoru, že pomocí umělých neuronových sítí lze automaticky analyzovat mimiku lidí. Navzdory vážné kritice (Ekmanův letištní bezpečnostní program kontrolované pokusy), v těchto argumentech je zrnko zdravého rozumu.
Při pohledu na jednoho usmívajícího se člověka lze předpokládat, že klame a ve skutečnosti nemá nic dobrého. Ale pokud vy (nebo kamera) vidíte sto usmívajících se lidí, je pravděpodobné, že většina z nich se skutečně baví – jako když se díváte na vystoupení žhavého stand-up komika.
Na příkladu velkých čísel není tak důležité, že někteří lidé dokážou manipulovat s emocemi tak chytře, že by se nechal napálit i profesor Ekman. Slovy experta na rizika Nassima Taleba, antikřehkost systému se výrazně zvýší, když je předmětem sledování chladná, nestranná kamera.
Ano, nevíme, jak rozpoznat lež podle tváře – s umělou inteligencí nebo bez ní. Ale naprosto dobře rozumíme tomu, jak určit úroveň štěstí pro sto nebo více lidí.
Rozpoznávání emocí pro podnikání
Nejjednodušší způsob, jak určit emoce z obrazu obličeje, je založen na klasifikaci klíčových bodů, jejichž souřadnice lze získat pomocí různých algoritmů. Obvykle je označeno několik desítek bodů, které je spojují s polohou obočí, očí, rtů, nosu, čelisti, což umožňuje zachytit výrazy obličeje.
Posouzení emočního pozadí pomocí strojových algoritmů již pomáhá maloobchodníkům integrovat se online do offline co nejvíce. Technologie umožňuje vyhodnocovat efektivitu reklamních a marketingových kampaní, určovat kvalitu zákaznických služeb a služeb a také identifikovat abnormální chování lidí.
Pomocí algoritmů můžete sledovat emocionální stav zaměstnanců v kanceláři (kancelář se smutnými lidmi je kancelář slabé motivace, sklíčenosti a úpadku) a „index štěstí“ zaměstnanců a klientů při vstupu a výstupu.
Alfa-Bank v několika pobočkách pilotní projekt analýzy emocí zákazníků v reálném čase. Algoritmy budují integrální ukazatel spokojenosti zákazníků, identifikují trendy ve změnách emocionálního vnímání návštěvy pobočky a poskytují celkové hodnocení návštěvy.
Ve společnosti Microsoft o testování systému pro analýzu emočního stavu diváků v kině (objektivní hodnocení kvality filmu v reálném čase) a také pro určení vítěze v nominaci „Cena diváků“ v soutěži Imagine Cup (tzv. vítězství získal tým, na jehož vystoupení diváci reagovali nejpozitivněji) .
Vše výše uvedené je jen začátkem zcela nové éry. Na státní univerzitě v Severní Karolíně byly tváře studentů snímány kamerou při absolvování vzdělávacích kurzů. systém počítačového vidění, který rozpoznává emoce. Na základě získaných dat učitelé upravili strategii výuky.
Ve výchovně vzdělávacím procesu se obecně hodnocení emocí nevěnuje dostatečná pozornost. Na základě získaných informací ale můžete hodnotit kvalitu výuky, angažovanost studentů, identifikovat negativní emoce a plánovat vzdělávací proces.
Rozpoznávání tváře Ivideon: demografie a emoce
Nyní se v našem systému objevila zpráva o emocích.
Na kartách událostí detekce obličeje se objevilo samostatné pole „Emoce“ a na kartě „Přehledy“ v části „Tváře“ je k dispozici nový typ přehledů – podle hodin a podle dne:
Je možné si stáhnout zdrojová data všech detekcí a na jejich základě generovat vlastní reporty.
Až donedávna všechny systémy rozpoznávání emocí fungovaly na úrovni experimentálních projektů, které byly testovány opatrně. Náklady na takové piloty byly velmi vysoké.
Chceme, aby se analytika stala součástí známého světa služeb a zařízení, takže ode dneška jsou „emoce“ dostupné všem klientům Ivideonu. Nezavádíme speciální tarif, neposkytujeme speciální kamery a snažíme se odstranit všechny možné bariéry. Tarify zůstávají nezměněny, každý si může připojit analýzu emocí spolu s rozpoznáváním obličeje za 1 700 rublů. za měsíc.
Služba je prezentována v uživatel. a dál shromáždili jsme ještě více zajímavých faktů o systému rozpoznávání obličeje Ivideon.
Zdroj: www.habr.com