Muinaiset egyptiläiset tiesivät paljon vivisektiosta ja pystyivät erottamaan maksan munuaisesta koskettamalla. Kaalomalla muumioita aamusta iltaan ja parantamalla (trefinaatiosta kasvainten poistamiseen) opit väistämättä ymmärtämään anatomiaa.
Anatomisten yksityiskohtien runsaus oli enemmän kuin kompensoitu sekaannuksella, joka vallitsi elinten toiminnan ymmärtämisessä. Papit, lääkärit ja tavalliset ihmiset asettivat mielen rohkeasti sydämeen ja antoivat aivoille tehtävän tuottaa nenän limaa.
Neljän tuhannen vuoden jälkeen on vaikea antaa itsesi nauraa fellaheille ja faaraoille – tietokoneemme ja tiedonkeruualgoritmimme näyttävät siistimmiltä kuin papyruskääröt, ja aivomme tuottavat edelleen mystisesti kuka tietää mitä.
Joten tässä artikkelissa piti puhua siitä, että tunteidentunnistusalgoritmit ovat saavuttaneet peilihermosolujen nopeuden tulkitessaan keskustelukumppanin signaaleja, kun yhtäkkiä kävi ilmi, että hermosolut eivät olleet sitä miltä ne näyttivät.
Päätöksenteon virheet
Lapsena lapsi tarkkailee vanhempiensa kasvoja ja oppii toistamaan hymyä, vihaa, itsetyytyväisyyttä ja muita tunteita, jotta hän voi koko elämänsä eri tilanteissa hymyillä, rypistää, olla vihainen - aivan kuten hänen rakkaansa teki.
Monet tutkijat uskovat, että tunteiden jäljittely rakentuu peilihermosolujen järjestelmästä. Jotkut tutkijat suhtautuvat kuitenkin skeptisesti tähän teoriaan: emme vielä ymmärrä kaikkien aivosolujen toimintoja.
Aivojen toiminnan malli seisoo hypoteesien horjuvalla pohjalla. Ei ole epäilystäkään vain yhdestä asiasta: harmaan aineen "laiteohjelmisto" syntymästä lähtien sisältää ominaisuuksia ja bugeja, tai tarkemmin sanottuna ominaisuuksia, jotka vaikuttavat käyttäytymiseen.
Peilihermosolut tai muut neuronit ovat vastuussa jäljittelevästä vasteesta; tämä järjestelmä toimii vain yksinkertaisimpien aikomusten ja toimien tunnistamisen perustasolla. Tämä riittää lapselle, mutta hemmetin vähän aikuiselle.
Tiedämme, että tunteet riippuvat suurelta osin henkilön hankkimasta kokemuksesta vuorovaikutuksesta kotikulttuurinsa kanssa. Kukaan ei usko, että olet psykopaatti, jos iloisten ihmisten joukossa hymyilet, tunnet kipua, koska aikuiselämässä tunteita käytetään keinona sopeutua olemassaolon olosuhteisiin.
Emme tiedä mitä toinen todella ajattelee. On helppo tehdä oletuksia: hän hymyilee, se tarkoittaa, että hänellä on hauskaa. Mielellä on luontainen kyky rakentaa linnoja ilmaan johdonmukaisista kuvista siitä, mitä tapahtuu.
On vain yritettävä selvittää, missä määrin olemassa olevat oletukset vastaavat totuutta, ja hypoteesien horjuva pohja alkaa liikkua: hymy on surua, rypistys onnea, silmäluomien vapina ilo.
Saksalainen psykiatri Franz Karl Müller-Lyer osoitti vuonna 1889 geometris-optisen illuusion, joka liittyy viivojen ja kuvioiden havainnoinnin vääristymiseen. Illuusio on, että ulospäin suuntautuvilla kärjillä kehystetty segmentti näyttää lyhyemmältä kuin pyrstillä kehystetty segmentti. Itse asiassa molempien segmenttien pituus on sama.
Psykiatri kiinnitti huomion myös siihen, että illuusion pohdiskelija, jopa viivojen mittaamisen ja kuvan havaitsemisen neurologisen taustan selityksen kuunneltuaan, pitää edelleen yhtä riviä toista lyhyempänä. On myös mielenkiintoista, että tämä illuusio ei näytä samalta kaikille - on ihmisiä, jotka ovat vähemmän alttiita sille.
Psykologi Daniel Kahneman että hidas analyyttinen mielemme tunnistaa Müller-Lyerin tempun, mutta mielen toinen osa, joka on vastuussa kognitiivisesta refleksistä, reagoi automaattisesti ja lähes välittömästi vastauksena esiin nousevaan ärsykkeeseen ja tekee virheellisiä tuomioita.
Kognitiivinen virhe ei ole vain virhe. Voidaan ymmärtää ja myöntää, että silmiinsä ei voi luottaa, kun katsoo optista illuusiota, mutta kommunikointi oikeiden ihmisten kanssa on kuin matkaa monimutkaisen labyrintin läpi.
Jo vuonna 1906 sosiologi William Sumner julisti luonnonvalinnan ja olemassaolotaistelun universaalisuuden siirtäen eläinten olemassaolon periaatteet ihmisyhteiskuntaan. Hänen mielestään ryhmiin yhdistyneet ihmiset korottavat omaa ryhmäään kieltäytymällä analysoimasta yhteisön eheyttä uhkaavia tosiasioita.
Psykologi Richard Nisbett "Kerromme enemmän kuin voimme tietää: Sanalliset raportit henkisistä prosesseista" osoittaa ihmisten haluttomuuden uskoa tilastoihin ja muihin yleisesti hyväksyttyihin tietoihin, jotka eivät vastaa heidän olemassa olevia uskomuksiaan.
Suurten lukujen taika
Katso tämä video ja katso kuinka näyttelijän ilme muuttuu.
Mieli "leimaa" nopeasti ja tekee oletuksia riittämättömän tiedon edessä, mikä johtaa paradoksaalisiin vaikutuksiin, jotka näkyvät selvästi ohjaaja Lev Kuleshovin tekemän kokeen esimerkissä.
Vuonna 1929 hän otti lähikuvia näyttelijästä, keitolla täytetystä lautasesta, lapsesta arkussa ja nuoresta tytöstä sohvalla. Sitten elokuva, jossa näyttelijä oli otettu, leikattiin kolmeen osaan ja liimattiin erikseen kehyksillä, joissa oli keittolautanen, lapsi ja tyttö.
Katsojat tulevat toisistaan riippumatta siihen tulokseen, että ensimmäisessä osassa sankari on nälkäinen, toisessa hän on surullinen lapsen kuolemasta, kolmannessa hän on kiehtonut sohvalla makaavasta tytöstä.
Todellisuudessa näyttelijän ilme ei muutu kaikissa tapauksissa.
Ja jos näkisit sata kuvaa, paljastettaisiinko temppu?
Psykologi Paul Ekman perustuu tietoihin ei-verbaalisen käyttäytymisen totuuden tilastollisesta luotettavuudesta suurissa ihmisryhmissä. kattava työkalu kasvojen liikkeiden objektiiviseen mittaukseen - "kasvojen liikkeiden koodausjärjestelmä".
Hän on sitä mieltä, että keinotekoisten hermoverkkojen avulla voidaan automaattisesti analysoida ihmisten ilmeitä. Vakavasta kritiikistä huolimatta (Ekmanin lentokentän turvaohjelma kontrolloidut kokeet), näissä väitteissä on jyvä tervettä järkeä.
Yhtä hymyilevää henkilöä tarkasteltaessa voidaan olettaa, että hän pettää ja että hän ei itse asiassa ole hyvä. Mutta jos näet (tai kameran) sadan hymyilevän, on mahdollista, että useimmat heistä pitävät todella hauskaa – kuten katsoessaan kuuman stand-up-koomion esiintymistä.
Suurten lukujen esimerkissä ei ole niin tärkeää, että jotkut osaavat manipuloida tunteita niin taitavasti, että jopa professori Ekman joutuisi huijatuksi. Riskiasiantuntija Nassim Talebin sanoin, järjestelmän hauraus paranee huomattavasti, kun valvonnan kohteena on kylmä, puolueeton kamera.
Kyllä, emme tiedä kuinka tunnistaa valhe kasvoista – tekoälyn kanssa tai ilman. Mutta ymmärrämme erittäin hyvin, kuinka sadan tai useamman ihmisen onnellisuuden taso voidaan määrittää.
Tunteiden tunnistaminen yrityksille
Yksinkertaisin tapa määrittää tunteet kasvokuvasta perustuu avainpisteiden luokitteluun, jonka koordinaatit voidaan saada erilaisilla algoritmeilla. Yleensä on merkitty useita kymmeniä pisteitä, jotka yhdistävät ne kulmakarvojen, silmien, huulten, nenän, leuan asentoon, mikä mahdollistaa kasvojen ilmeiden vangitsemisen.
Emotionaalinen taustan arviointi konealgoritmeilla auttaa jo nyt vähittäiskauppiaita integroimaan verkkoyhteyden offline-tilaan mahdollisimman paljon. Teknologian avulla voit arvioida mainos- ja markkinointikampanjoiden tehokkuutta, määrittää asiakaspalvelun ja palvelun laadun sekä tunnistaa ihmisten epänormaalin käyttäytymisen.
Algoritmeilla voit seurata työntekijöiden tunnetilaa toimistossa (toimisto, jossa on surullisia ihmisiä, on heikon motivaation, masentuneen ja rappeutuneen toimisto) sekä työntekijöiden ja asiakkaiden "onnellisuusindeksiä" sisäänkäynnin ja uloskäynnin yhteydessä.
Alfa-Pankki useissa konttoreissa pilottiprojekti asiakkaiden tunteiden analysoimiseksi reaaliajassa. Algoritmit rakentavat kiinteän asiakastyytyväisyyden indikaattorin, tunnistavat trendejä konttorivierailujen emotionaalisen käsityksen muutoksissa ja antavat kokonaisarvion vierailusta.
Microsoftilla järjestelmän testaamisesta katsojien emotionaalisen tilan analysoimiseksi elokuvateatterissa (objektiivinen arvio elokuvan laadusta reaaliajassa) sekä voittajan määrittämiseksi "Yleisöpalkinto" -ehdokkuudesta Imagine Cup -kilpailussa ( voiton voitti joukkue, jonka esitykseen yleisö suhtautui positiivisimmin) .
Kaikki yllä oleva on vasta täysin uuden aikakauden alkua. Pohjois-Carolinan osavaltion yliopistossa opiskelijoiden kasvot kuvattiin opiskelijoiden kasvot kameralla, josta video tietokonenäköjärjestelmä, joka tunnistaa tunteita. Saatujen tietojen perusteella opettajat muuttivat opetusstrategiaa.
Koulutusprosessissa tunteiden arviointiin ei yleensä kiinnitetä riittävästi huomiota. Mutta voit arvioida opetuksen laatua, opiskelijoiden sitoutumista, tunnistaa negatiivisia tunteita ja suunnitella koulutusprosessia saatujen tietojen perusteella.
Kasvojentunnistus Ivideon: väestötiedot ja tunteet
Nyt järjestelmäämme on ilmestynyt raportti tunteista.
Kasvojentunnistuksen tapahtumakortteihin on ilmestynyt erillinen "Emotion"-kenttä, ja "Kasvot"-osion "Raportit"-välilehdellä on saatavilla uudentyyppisiä raportteja - tunneittain ja päiväkohtaisesti:
Kaikkien havaintojen lähdetiedot on mahdollista ladata ja niiden perusteella luoda omia raportteja.
Viime aikoihin asti kaikki tunteidentunnistusjärjestelmät toimivat kokeellisten projektien tasolla, joita testattiin varoen. Tällaisten lentäjien kustannukset olivat erittäin korkeat.
Haluamme tehdä analytiikan osaksi tuttua palvelu- ja laitemaailmaa, joten tästä päivästä lähtien ”tunteet” ovat kaikkien Ivideon-asiakkaiden saatavilla. Emme ota käyttöön erityistä tariffisuunnitelmaa, emme tarjoa erityisiä kameroita ja teemme parhaamme poistaaksemme kaikki mahdolliset esteet. Tariffit pysyvät ennallaan; kuka tahansa voi yhdistää tunneanalyysin kasvojentunnistukseen 1 700 ruplasta. kuukaudessa.
Palvelu esitellään käyttäjä. Ja eteenpäin olemme keränneet vielä mielenkiintoisempia faktoja Ivideon-kasvojentunnistusjärjestelmästä.
Lähde: will.com