Los antiguos egipcios sabían mucho sobre la vivisección y podían distinguir el hígado del riñón al tacto. Al envolver a las momias desde la mañana hasta la noche y curarlas (desde la trepanación hasta la extirpación de tumores), inevitablemente aprenderá a comprender la anatomía.
La riqueza de detalles anatómicos quedó más que compensada por la confusión en la comprensión de la función de los órganos. Los sacerdotes, los médicos y la gente corriente colocaron audazmente la mente en el corazón y asignaron al cerebro la función de producir moco nasal.
Después de 4 mil años, es difícil permitirse reírse de los fellahs y faraones: nuestras computadoras y algoritmos de recopilación de datos parecen más geniales que los rollos de papiro, y nuestros cerebros todavía producen misteriosamente quién sabe qué.
Así que en este artículo se suponía que iba a hablar de que los algoritmos de reconocimiento de emociones han alcanzado la velocidad de las neuronas espejo en la interpretación de las señales del interlocutor, cuando de repente resultó que las células nerviosas no eran lo que parecían.
Errores en la toma de decisiones
De niño, un niño observa los rostros de sus padres y aprende a reproducir la sonrisa, la ira, la autosatisfacción y otras emociones, de modo que a lo largo de su vida, en diferentes situaciones, pueda sonreír, fruncir el ceño, enojarse, exactamente como sus seres queridos. hizo.
Muchos investigadores creen que la imitación de emociones se construye mediante un sistema de neuronas espejo. Sin embargo, algunos científicos se muestran escépticos ante esta teoría: todavía no comprendemos las funciones de todas las células cerebrales.
El modelo de la función cerebral se apoya en un terreno inestable de hipótesis. De una sola cosa no hay duda: el “firmware” de la materia gris desde el nacimiento contiene características y errores o, más exactamente, características que influyen en el comportamiento.
Las neuronas espejo u otras neuronas son responsables de la respuesta imitativa; este sistema funciona sólo en el nivel básico de reconocimiento de las intenciones y acciones más simples. Esto es suficiente para un niño, pero muy poco para un adulto.
Sabemos que las emociones dependen en gran medida de la experiencia adquirida por una persona de interacción con su cultura nativa. Nadie pensará que eres un psicópata., si entre gente alegre sonríes, sintiendo dolor, porque en la vida adulta las emociones se utilizan como medio de adaptación a las condiciones de existencia.
No sabemos qué está pensando realmente la otra persona. Es fácil hacer suposiciones: él está sonriendo, significa que se está divirtiendo. La mente tiene una capacidad innata para construir castillos en el aire de imágenes coherentes de lo que está sucediendo.
Sólo hay que tratar de determinar en qué medida los supuestos existentes corresponden a la verdad, y el terreno inestable de las hipótesis comenzará a moverse: una sonrisa es tristeza, un ceño fruncido es felicidad, el temblor de los párpados es placer.
El psiquiatra alemán Franz Karl Müller-Lyer mostró en 1889 una ilusión geométrico-óptica asociada con una distorsión de la percepción de líneas y figuras. La ilusión es que un segmento enmarcado por puntas que miran hacia afuera parece más corto que un segmento enmarcado por colas. De hecho, la longitud de ambos segmentos es la misma.
El psiquiatra también llamó la atención sobre el hecho de que el contemplador de la ilusión, incluso después de medir las líneas y escuchar una explicación sobre el trasfondo neurológico de la percepción de las imágenes, sigue considerando una línea más corta que la otra. También es interesante que esta ilusión no sea igual para todos: hay personas que son menos susceptibles a ella.
Psicólogo Daniel Kahneman que nuestra lenta mente analítica reconoce el truco de Müller-Lyer, pero la segunda parte de la mente, responsable del reflejo cognitivo, reacciona automática y casi instantáneamente en respuesta al estímulo emergente y emite juicios erróneos.
Un error cognitivo no es sólo un error. Se puede entender y admitir que no se puede confiar en los ojos cuando se contempla una ilusión óptica, pero comunicarse con personas reales es como viajar a través de un intrincado laberinto.
En 1906, el sociólogo William Sumner proclamó la universalidad de la selección natural y la lucha por la existencia, transfiriendo los principios de la existencia animal a la sociedad humana. En su opinión, las personas unidas en grupos elevan su propio grupo al negarse a analizar hechos que amenazan la integridad de la comunidad.
Psicólogo Richard Nisbett "Contar más de lo que podemos saber: informes verbales sobre procesos mentales" demuestra la renuencia de las personas a creer en estadísticas y otros datos generalmente aceptados que no concuerdan con sus creencias existentes.
La magia de los grandes números
Mira este video y observa cómo cambia la expresión facial del actor.
La mente rápidamente “etiqueta” y hace suposiciones ante la falta de datos, lo que conduce a efectos paradójicos, claramente visibles en el ejemplo del experimento realizado por el director Lev Kuleshov.
En 1929, tomó primeros planos de un actor, un plato lleno de sopa, un niño en un ataúd y una niña en un sofá. Luego, la película con la imagen del actor fue cortada en tres partes y pegada por separado con fotogramas que mostraban un plato de sopa, un niño y una niña.
Independientemente unos de otros, los espectadores llegan a la conclusión de que en el primer fragmento el héroe tiene hambre, en el segundo está entristecido por la muerte del niño, en el tercero está fascinado por la niña tumbada en el sofá.
En realidad, la expresión facial del actor no cambia en todos los casos.
Y si vieras cien fotogramas, ¿se revelaría el truco?
Basado en datos sobre la confiabilidad estadística de la verdad del comportamiento no verbal en grandes grupos de personas, el psicólogo Paul Ekman una herramienta integral para la medición objetiva de los movimientos faciales: el "sistema de codificación de movimientos faciales".
Opina que mediante redes neuronales artificiales se pueden analizar automáticamente las expresiones faciales de las personas. A pesar de las serias críticas (el programa de seguridad aeroportuaria de Ekman ensayos controlados), hay una pizca de sentido común en estos argumentos.
Al mirar a una persona sonriente, se puede suponer que está engañando y que en realidad no trama nada bueno. Pero si usted (o la cámara) ve a cien personas sonriendo, es probable que la mayoría de ellas en realidad se estén divirtiendo, como ver actuar a un comediante atractivo.
En el ejemplo de los números grandes, no es tan importante que algunas personas puedan manipular las emociones con tanta habilidad que incluso el profesor Ekman se dejaría engañar. En palabras del experto en riesgos Nassim Taleb, la antifragilidad de un sistema aumenta enormemente cuando el objeto de vigilancia es una cámara fría e imparcial.
Sí, no sabemos reconocer una mentira cara a cara, con o sin inteligencia artificial. Pero sabemos perfectamente cómo determinar el nivel de felicidad de cien o más personas.
Reconocimiento de emociones para empresas
La forma más sencilla de determinar emociones a partir de una imagen facial se basa en la clasificación de puntos clave, cuyas coordenadas se pueden obtener mediante varios algoritmos. Por lo general, se marcan varias docenas de puntos, vinculándolos con la posición de las cejas, ojos, labios, nariz, mandíbula, lo que permite capturar las expresiones faciales.
La evaluación de los antecedentes emocionales mediante algoritmos automáticos ya está ayudando a los minoristas a integrarse en línea con lo fuera de línea tanto como sea posible. La tecnología le permite evaluar la efectividad de las campañas de publicidad y marketing, determinar la calidad del servicio al cliente y también identificar el comportamiento anormal de las personas.
Utilizando algoritmos, se puede realizar un seguimiento del estado emocional de los empleados en la oficina (una oficina con gente triste es una oficina de motivación débil, desaliento y decadencia) y el "índice de felicidad" de los empleados y clientes en la entrada y salida.
Alfa-Bank en varias sucursales un proyecto piloto para analizar las emociones de los clientes en tiempo real. Los algoritmos construyen un indicador integral de satisfacción del cliente, identifican tendencias en los cambios en la percepción emocional de visitar una sucursal y brindan una evaluación general de la visita.
En Microsoft sobre probar un sistema para analizar el estado emocional de los espectadores en una sala de cine (una evaluación objetiva de la calidad de una película en tiempo real), así como para determinar el ganador en la nominación al "Premio del Público" en el concurso Imagine Cup (el la victoria la obtuvo el equipo cuya actuación el público reaccionó más positivamente).
Todo lo anterior es sólo el comienzo de una era completamente nueva. En la Universidad Estatal de Carolina del Norte, mientras tomaban cursos educativos, una cámara filmó los rostros de los estudiantes, cuyo video Sistema de visión por computadora que reconoce emociones. A partir de los datos obtenidos, los docentes modificaron la estrategia de enseñanza.
En el proceso educativo, en general, no se presta suficiente atención a la evaluación de las emociones. Pero se puede evaluar la calidad de la enseñanza, la participación de los estudiantes, identificar emociones negativas y planificar el proceso educativo en función de la información recibida.
Reconocimiento facial Ivideon: demografía y emociones
Ahora ha aparecido en nuestro sistema un informe sobre las emociones.
Un campo separado "Emoción" apareció en las tarjetas de eventos de detección de rostros, y en la pestaña "Informes" en la sección "Rostros" está disponible un nuevo tipo de informes, por hora y por día:
Es posible descargar los datos fuente de todas las detecciones y generar sus propios informes en base a ellos.
Hasta hace poco, todos los sistemas de reconocimiento de emociones funcionaban a nivel de proyectos experimentales que se probaban con precaución. El costo de tales pilotos era muy alto.
Queremos que la analítica forme parte del mundo familiar de los servicios y dispositivos, por eso a partir de hoy las “emociones” están disponibles para todos los clientes de Ivideon. No presentamos un plan de tarifas especial, no proporcionamos cámaras especiales y hacemos todo lo posible para eliminar todas las barreras posibles. Las tarifas se mantienen sin cambios, cualquiera puede combinar el análisis de emociones con el reconocimiento facial por 1 rublos. por mes.
El servicio se presenta en usuario. Y en Hemos recopilado datos aún más interesantes sobre el sistema de reconocimiento facial Ivideon.
Fuente: habr.com