Stari Egipćani znali su mnogo o vivisekciji i mogli su dodirom razlikovati jetru od bubrega. Povijajući mumije od jutra do večeri i radeći iscjeljivanje (od trefinacije do uklanjanja tumora), neminovno ćete naučiti razumjeti anatomiju.
Bogatstvo anatomskih detalja bilo je više nego nadoknađeno konfuzijom u razumijevanju funkcije organa. Svećenici, liječnici i obični ljudi hrabro su smjestili um u srce, a mozgu dodijelili ulogu proizvodnje nosne sluzi.
Nakon 4 tisuće godina, teško je dopustiti sebi smijati se felahima i faraonima - naša računala i algoritmi za prikupljanje podataka izgledaju hladnije od svitaka papirusa, a naši mozgovi još uvijek misteriozno proizvode tko zna što.
Dakle, u ovom članku trebalo je govoriti o tome da su algoritmi za prepoznavanje emocija dostigli brzinu zrcalnih neurona u tumačenju signala sugovornika, kada se odjednom pokazalo da živčane stanice nisu onakve kakvima se čine.
Pogreške pri donošenju odluka
U djetinjstvu dijete promatra lica svojih roditelja i uči reproducirati osmijeh, ljutnju, samozadovoljstvo i druge emocije, kako bi se kroz život u različitim situacijama smješkalo, mrštilo, ljutilo – upravo kao njegovi najmiliji. učinio.
Mnogi istraživači vjeruju da imitaciju emocija gradi sustav zrcalnih neurona. Međutim, neki znanstvenici izražavaju skepticizam prema ovoj teoriji: još ne razumijemo funkcije svih moždanih stanica.
Model funkcioniranja mozga stoji na klimavim temeljima hipoteza. Nema sumnje samo u jedno: "firmware" sive tvari od rođenja sadrži značajke i bugove, ili, točnije, značajke koje utječu na ponašanje.
Za imitacijski odgovor odgovorni su zrcalni neuroni ili drugi neuroni, ovaj sustav funkcionira samo na osnovnoj razini prepoznavanja najjednostavnijih namjera i radnji. Ovo je dovoljno za dijete, ali prokleto malo za odraslu osobu.
Znamo da emocije uvelike ovise o čovjekovu stečenom iskustvu interakcije s matičnom kulturom. Nitko neće misliti da ste psihopat, ako se među veselim ljudima smiješite, osjećate bol, jer se u odraslom životu emocije koriste kao sredstvo prilagodbe uvjetima postojanja.
Ne znamo što druga osoba zapravo misli. Lako je stvarati pretpostavke: smije se, znači da se zabavlja. Um ima urođenu sposobnost da gradi dvorce u zraku od dosljednih slika onoga što se događa.
Treba samo pokušati utvrditi u kojoj mjeri postojeće pretpostavke odgovaraju istini i klimavo tlo hipoteza će se pomaknuti: osmijeh je tuga, mrštenje je sreća, drhtanje kapaka je zadovoljstvo.
Njemački psihijatar Franz Karl Müller-Lyer 1889. pokazao je geometrijsko-optičku iluziju povezanu s iskrivljenjem percepcije linija i likova. Iluzija je da se segment uokviren vrhovima okrenutim prema van čini kraćim od segmenta uokvirenog repovima. Zapravo, duljina oba segmenta je ista.
Psihijatar je također skrenuo pozornost 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 ta iluzija ne izgleda svima jednako – ima 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 nadolazeći podražaj, te donosi pogrešne prosudbe.
Kognitivna greška nije samo greška. Netko može razumjeti i priznati da ne može vjerovati svojim očima gledajući optičku iluziju, ali komunikacija sa stvarnim ljudima je poput putovanja kroz zamršeni labirint.
Još 1906. godine sociolog William Sumner proglasio je univerzalnost prirodne selekcije i borbe za opstanak, prenijevši principe postojanja životinja u ljudsko društvo. Po njegovom mišljenju, ljudi udruženi u grupe uzdižu vlastitu grupu odbijajući analizirati činjenice koje ugrožavaju integritet zajednice.
Psiholog Richard Nisbett "Reći više nego što možemo znati: Verbalni izvještaji o mentalnim procesima" pokazuje nevoljkost ljudi da vjeruju statistikama i drugim općeprihvaćenim podacima koji se ne slažu s njihovim postojećim uvjerenjima.
Čarolija velikih brojeva
Pogledajte ovaj video i pogledajte kako se mijenja izraz lica glumca.
Um brzo “etiketira” i stvara pretpostavke suočen s nedostatkom podataka, što dovodi do paradoksalnih učinaka, jasno vidljivih na primjeru eksperimenta koji je proveo redatelj Lev Kuleshov.
Godine 1929. snimio je izbliza glumca, tanjur napunjen juhom, dijete u lijesu i mladu djevojku na sofi. Potom je film s kadrom glumca izrezan na tri dijela i zasebno zalijepljen okvirima koji prikazuju tanjur juhe, dijete i djevojčicu.
Neovisno jedan o drugom, gledatelji dolaze do zaključka da je u prvom fragmentu junak gladan, u drugom tužan zbog smrti djeteta, u trećem fasciniran djevojkom koja leži na sofi.
U stvarnosti se izraz lica glumca ne mijenja u svim slučajevima.
A da vidite sto sličica, bi li se trik otkrio?
Na temelju podataka o statističkoj pouzdanosti istinitosti neverbalnog ponašanja u velikim skupinama ljudi, psiholog Paul Ekman sveobuhvatan alat za objektivno mjerenje pokreta lica - “sustav kodiranja pokreta lica”.
Mišljenja je da se umjetne neuronske mreže mogu koristiti za automatsku analizu izraza lica ljudi. Unatoč ozbiljnim kritikama (Ekmanov sigurnosni program zračne luke kontrolirana ispitivanja), postoji zrnce zdravog razuma u ovim argumentima.
Gledajući jednu nasmijanu osobu, može se pretpostaviti da vara i da zapravo ne namjerava ništa dobro. Ali ako vi (ili kamera) vidite stotinu ljudi nasmijanih, velika je vjerojatnost da se većina njih zapravo zabavlja - kao da gledate nastup zgodnog stand-up komičara.
U primjeru velikih brojeva nije toliko važno da neki ljudi mogu toliko vješto manipulirati emocijama da bi se čak i profesor Ekman prevario. Prema riječima stručnjaka za rizike Nassima Taleba, antifragilnost sustava znatno je poboljšana kada je predmet nadzora hladna, nepristrana kamera.
Da, ne znamo kako prepoznati laž po licu - sa ili bez umjetne inteligencije. Ali savršeno dobro razumijemo kako odrediti razinu sreće za stotinu ili više ljudi.
Prepoznavanje emocija za posao
Najjednostavniji način utvrđivanja emocija iz slike lica temelji se na klasifikaciji ključnih točaka, čije se koordinate mogu dobiti različitim algoritmima. Obično se označava nekoliko desetaka točaka, povezujući ih s položajem obrva, očiju, usana, nosa, čeljusti, što vam omogućuje da uhvatite izraze lica.
Procjena emocionalne pozadine pomoću strojnih algoritama već pomaže trgovcima da integriraju online u offline što je više moguće. Tehnologija vam omogućuje da procijenite učinkovitost reklamnih i marketinških kampanja, odredite kvalitetu korisničke usluge i usluge, kao i da identificirate abnormalno ponašanje ljudi.
Pomoću algoritama možete pratiti emocionalno stanje zaposlenika u uredu (ured s tužnim ljudima je ured slabe motivacije, malodušnosti i propadanja) te “indeks sreće” zaposlenika i klijenata na ulazu i izlazu.
Alfa-Bank u nekoliko podružnica pilot projekt za analizu emocija kupaca u stvarnom vremenu. Algoritmi grade integralni pokazatelj zadovoljstva korisnika, identificiraju trendove u promjenama emocionalne percepcije posjeta poslovnici te daju ukupnu ocjenu posjeta.
U Microsoftu o testiranju sustava za analizu emocionalnog stanja gledatelja u kinu (objektivna procjena kvalitete filma u stvarnom vremenu), kao i za određivanje pobjednika u nominaciji “Nagrada publike” na natjecanju Imagine Cup ( pobjedu je odnijela ekipa na čiju je izvedbu publika najpozitivnije reagirala) .
Sve navedeno samo je početak jedne potpuno nove ere. Na Državnom sveučilištu Sjeverne Karoline, tijekom pohađanja edukacijskih kolegija, lica studenata snimljena su kamerom, video s koje sustav računalnog vida koji prepoznaje emocije. Na temelju dobivenih podataka učitelji su modificirali strategiju nastave.
U odgojno-obrazovnom procesu općenito se nedovoljno pažnje posvećuje procjeni emocija. Ali možete procijeniti kvalitetu poučavanja, angažman učenika, prepoznati negativne emocije i planirati obrazovni proces na temelju dobivenih informacija.
Prepoznavanje lica Ivideon: demografija i emocije
Sada se u našem sustavu pojavio izvještaj o emocijama.
Na karticama događaja detekcije lica pojavilo se zasebno polje "Emocija", a na kartici "Izvješća" u odjeljku "Lica" dostupna je nova vrsta izvješća - po satu i po danu:
Moguće je preuzeti izvorne podatke svih detekcija i na temelju njih generirati vlastita izvješća.
Donedavno su svi sustavi za prepoznavanje emocija djelovali na razini eksperimentalnih projekata koji su testirani s oprezom. Cijena takvih pilota bila je vrlo visoka.
Analitiku želimo učiniti dijelom poznatog svijeta usluga i uređaja pa su od danas “emocije” dostupne svim Ivideon klijentima. Ne uvodimo posebne tarife, ne nudimo posebne kamere i dajemo sve od sebe da otklonimo sve moguće barijere. Tarife ostaju nepromijenjene, svatko može povezati analizu emocija uz prepoznavanje lica za 1 rubalja. na mjesec.
Usluga je predstavljena u korisnik. I dalje prikupili smo još više zanimljivosti o Ivideon sustavu za prepoznavanje lica.
Izvor: www.habr.com