Muistsed egiptlased teadsid vivisektsioonist palju ja suutsid puudutusega eristada maksa neerust. Hommikust õhtuni muumiaid mähkides ja tervendades (trefineerimisest kasvajate eemaldamiseni) õpid paratamatult anatoomiat mõistma.
Anatoomiliste detailide rikkalikkust kompenseeris enam kui segadus elundite funktsioonide mõistmisel. Preestrid, arstid ja tavalised inimesed panid mõistuse julgelt südamesse ja määrasid ajule nina lima tootmise rolli.
Pärast 4 tuhat aastat on raske lubada endal naerda fellahide ja vaaraode üle – meie arvutid ja andmekogumisalgoritmid näevad lahedamad välja kui papüüruserullid ning meie aju toodab endiselt müstiliselt, kes teab mida.
Seega pidi selles artiklis rääkima tõsiasjast, et emotsioonide tuvastamise algoritmid on vestluspartneri signaalide tõlgendamisel saavutanud peegelneuronite kiiruse, kui järsku selgus, et närvirakud pole sellised, nagu paistavad.
Otsuste tegemise vead
Laps jälgib lapsena oma vanemate nägusid ja õpib taastootma naeratust, viha, enesega rahulolu ja muid emotsioone, et saaks kogu elu erinevates olukordades naeratada, kortsutada kulmu, olla vihane – täpselt nii nagu tema lähedased tegid.
Paljud teadlased usuvad, et emotsioonide jäljendamise ehitab üles peegelneuronite süsteem. Kuid mõned teadlased väljendavad selle teooria suhtes skeptilisust: me ei mõista veel kõigi ajurakkude funktsioone.
Ajufunktsiooni mudel seisab hüpoteeside kõikuval alusel. Pole kahtlust vaid ühes: halli aine "püsivara" sisaldab sünnist saati funktsioone ja vigu või täpsemalt käitumist mõjutavaid funktsioone.
Peegelneuronid või muud neuronid vastutavad jäljendava reaktsiooni eest; see süsteem töötab ainult kõige lihtsamate kavatsuste ja tegude äratundmise algtasemel. Lapsele sellest piisab, täiskasvanule aga paganama vähe.
Teame, et emotsioonid sõltuvad suuresti inimese omandatud kogemusest suhtlemisel oma kodukultuuriga. Keegi ei pea sind psühhopaadiks, kui rõõmsate inimeste seas naeratad, tundes valu, sest täiskasvanuelus kasutatakse emotsioone eksistentsitingimustega kohanemise vahendina.
Me ei tea, mida teine inimene tegelikult mõtleb. Lihtne on teha oletusi: ta naeratab, see tähendab, et tal on lõbus. Meelel on sünnipärane võime ehitada losse toimuvast ühtsete piltide õhku.
Tuleb vaid proovida kindlaks teha, mil määral vastavad olemasolevad oletused tõele, ja hüpoteeside kõikumine hakkab liikuma: naeratus on kurbus, kulmu kortsus on õnn, silmalaugude värisemine on nauding.
Saksa psühhiaater Franz Karl Müller-Lyer näitas 1889. aastal geomeetrilis-optilist illusiooni, mis oli seotud joonte ja kujundite tajumise moonutamisega. Illusioon on see, et väljapoole suunatud otstega raamitud segment näib lühem kui sabadega raamitud segment. Tegelikult on mõlema segmendi pikkus sama.
Psühhiaater juhtis tähelepanu ka tõsiasjale, et illusiooni üle mõtiskleja peab ka pärast joonte mõõtmist ja pilditaju neuroloogilise tausta selgituse kuulamist jätkuvalt üht rida teisest lühemaks. Huvitav on ka see, et see illusioon ei tundu kõigi jaoks ühesugune – on inimesi, kes on sellele vähem vastuvõtlikud.
Psühholoog Daniel Kahneman et meie aeglane analüütiline mõistus tunneb ära Mülleri-Lyeri triki, kuid mõistuse teine osa, mis vastutab kognitiivse refleksi eest, reageerib automaatselt ja peaaegu koheselt vastuseks tekkivale stiimulile ning teeb ekslikke hinnanguid.
Kognitiivne viga ei ole lihtsalt viga. Võib mõista ja tunnistada, et optilist illusiooni vaadates ei saa oma silmi usaldada, kuid päris inimestega suhtlemine on nagu rännak läbi keerulise labürindi.
Veel 1906. aastal kuulutas sotsioloog William Sumner loomuliku valiku ja olelusvõitluse universaalsust, kandes loomade olemasolu põhimõtted üle inimühiskonda. Tema arvates tõstavad gruppidesse ühinenud inimesed oma gruppi kõrgemale, keeldudes analüüsimast kogukonna terviklikkust ohustavaid fakte.
Psühholoog Richard Nisbett "Räägime rohkem, kui me teame: verbaalsed aruanded vaimsete protsesside kohta" näitab inimeste vastumeelsust uskuda statistikat ja muid üldtunnustatud andmeid, mis ei ühti nende olemasolevate tõekspidamistega.
Suurte numbrite võlu
Vaata seda videot ja vaata, kuidas näitleja näoilme muutub.
Mõistus “sildistab” kiiresti ja teeb ebapiisavate andmete taustal oletusi, mis toob kaasa paradoksaalseid efekte, mis on selgelt nähtavad režissöör Lev Kuleshovi läbiviidud eksperimendi näitel.
1929. aastal tegi ta lähivõtteid näitlejast, supiga täidetud taldrikust, lapsest kirstus ja noorest tüdrukust diivanil. Seejärel lõigati näitleja võttega film kolmeks osaks ja liimiti eraldi raamidega, millel oli supitaldrik, laps ja tüdruk.
Vaatajad jõuavad üksteisest sõltumatult järeldusele, et esimeses fragmendis on kangelane näljane, teises kurvastab teda lapse surm, kolmandas on ta lummatud diivanil lebavast tüdrukust.
Tegelikkuses ei muutu näitleja näoilme kõigil juhtudel.
Ja kui sa näeksid sada kaadrit, kas nipp tuleks ilmsiks?
Psühholoog Paul Ekman tugines andmetele mitteverbaalse käitumise tõe statistilise usaldusväärsuse kohta suurtes inimrühmades. terviklik tööriist näoliigutuste objektiivseks mõõtmiseks – “näo liikumise kodeerimissüsteem”.
Ta on seisukohal, et tehisnärvivõrkude abil saab automaatselt analüüsida inimeste näoilmeid. Vaatamata tõsisele kriitikale (Ekmani lennujaama turvaprogramm kontrollitud katsed), on neis argumentides terake tervet mõistust.
Vaadates üht naeratavat inimest, võib eeldada, et ta petab ja tegelikult pole tal midagi head. Kuid kui näete (või kaamera) sadat inimest naeratamas, on tõenäoline, et enamikul neist on tegelikult lõbus – nagu vaataks kuuma stand-up koomiku esinemist.
Suurte arvude näitel polegi nii oluline, et mõni inimene oskab emotsioonidega nii osavalt manipuleerida, et isegi professor Ekman lolliks läheks. Riskieksperdi Nassim Talebi sõnul suureneb süsteemi haprusevastasus tunduvalt, kui jälgimise objektiks on külm ja erapooletu kaamera.
Jah, me ei tea, kuidas valet näo järgi ära tunda – tehisintellektiga või ilma. Kuid me mõistame suurepäraselt, kuidas määrata saja või enama inimese õnne taset.
Emotsioonide äratundmine ettevõtlusele
Lihtsaim viis näopildi järgi emotsioone määrata põhineb võtmepunktide klassifikatsioonil, mille koordinaadid on võimalik saada erinevate algoritmide abil. Tavaliselt märgitakse mitukümmend punkti, sidudes need kulmude, silmade, huulte, nina, lõualuu asendiga, mis võimaldab jäädvustada näoilmeid.
Masinaalgoritmide abil emotsionaalse tausta hindamine aitab juba praegu jaemüüjatel integreeruda võrguühenduseta ja võrguühenduseta nii palju kui võimalik. Tehnoloogia võimaldab hinnata reklaami- ja turunduskampaaniate tõhusust, määrata klienditeeninduse ja teeninduse kvaliteeti ning tuvastada ka inimeste ebanormaalset käitumist.
Algoritmide abil saate jälgida töötajate emotsionaalset seisundit kontoris (kurbade inimestega kontor on nõrga motivatsiooni, meeleheite ja lagunemise kontor) ning töötajate ja klientide "õnneindeksit" sisse- ja väljapääsul.
Alfa-Pank mitmes filiaalis pilootprojekt klientide emotsioonide reaalajas analüüsimiseks. Algoritmid loovad tervikliku kliendirahulolu indikaatori, tuvastavad suundumused kontori külastamise emotsionaalse taju muutumises ja annavad külastusele üldhinnangu.
Microsofti juures süsteemi testimisest vaatajate emotsionaalse seisundi analüüsimiseks kinos (filmi kvaliteedi objektiivne hindamine reaalajas), samuti konkursi Imagine Cup „Publikuauhinna“ nominatsiooni võitja selgitamise kohta ( võidu võitis võistkond, kelle esinemisele publik kõige positiivsemalt reageeris) .
Kõik eelnev on alles täiesti uue ajastu algus. Põhja-Carolina osariigi ülikoolis filmiti kursustel õppides õpilaste nägusid kaameraga, millest video arvutinägemissüsteem, mis tunneb ära emotsioone. Saadud andmete põhjal muutsid õpetajad õpetamisstrateegiat.
Haridusprotsessis ei pöörata üldiselt emotsioonide hindamisele piisavalt tähelepanu. Kuid saadud teabe põhjal saate hinnata õpetamise kvaliteeti, õpilaste kaasamist, tuvastada negatiivseid emotsioone ja planeerida õppeprotsessi.
Ivideon näotuvastus: demograafia ja emotsioonid
Nüüd on meie süsteemi ilmunud emotsioonide raport.
Näotuvastuse sündmuste kaartidele on ilmunud eraldi väli "Emotsioonid" ja jaotise "Näod" vahekaardil "Aruanded" on saadaval uut tüüpi aruanded - tundide ja päevade kaupa:
Kõigi tuvastamiste lähteandmed on võimalik alla laadida ja nende põhjal oma aruanded koostada.
Kuni viimase ajani töötasid kõik emotsioonide tuvastamise süsteemid eksperimentaalsete projektide tasemel, mida testiti ettevaatlikult. Selliste pilootide hind oli väga kõrge.
Soovime muuta analüütika osaks tuttavast teenuste ja seadmete maailmast, nii et tänasest on “emotsioonid” kättesaadavad kõigile Ivideoni klientidele. Me ei kehtesta eritariifiplaani, ei paku spetsiaalseid kaameraid ja anname endast parima, et kõrvaldada kõik võimalikud tõkked. Tariifid jäävad muutumatuks, emotsioonide analüüsi ja näotuvastusega saab ühendada igaüks 1 rubla eest. kuus.
Teenus on esitatud keeles kasutaja. Ja edasi oleme kogunud veelgi huvitavamaid fakte Ivideoni näotuvastussüsteemi kohta.
Allikas: www.habr.com