Orang Mesir kuno tahu banyak tentang pembedahan makhluk hidup dan dapat membedakan hati dari ginjal dengan sentuhan. Dengan membedong mumi dari pagi hingga sore dan melakukan penyembuhan (mulai dari trephinasi hingga pengangkatan tumor), mau tidak mau Anda akan belajar memahami anatomi.
Kekayaan detail anatomi tidak diimbangi dengan kebingungan dalam memahami fungsi organ. Para pendeta, dokter, dan orang biasa dengan berani menempatkan pikiran di dalam hati, dan menugaskan otak untuk berperan memproduksi lendir hidung.
Setelah 4 ribu tahun, sulit untuk membiarkan diri Anda menertawakan para sahabat dan firaun - komputer dan algoritme pengumpulan data kita terlihat lebih keren daripada gulungan papirus, dan otak kita secara misterius masih menghasilkan entah apa.
Jadi dalam artikel ini seharusnya berbicara tentang fakta bahwa algoritma pengenalan emosi telah mencapai kecepatan neuron cermin dalam menafsirkan sinyal lawan bicara, ketika tiba-tiba ternyata sel-sel saraf tidak seperti yang terlihat.
Kesalahan Pengambilan Keputusan
Sebagai seorang anak, seorang anak mengamati wajah orang tuanya dan belajar mereproduksi senyuman, kemarahan, kepuasan diri dan emosi lainnya, sehingga sepanjang hidupnya dalam situasi yang berbeda ia dapat tersenyum, cemberut, marah - persis seperti orang yang dicintainya. telah melakukan.
Banyak peneliti percaya bahwa peniruan emosi dibangun oleh sistem neuron cermin. Namun, beberapa ilmuwan menyatakan skeptis terhadap teori ini: kita belum memahami fungsi semua sel otak.
Model fungsi otak berdiri di atas dasar hipotesis yang lemah. Tidak ada keraguan hanya tentang satu hal: “firmware” materi abu-abu sejak lahir berisi fitur dan bug, atau, lebih tepatnya, fitur yang memengaruhi perilaku.
Neuron cermin atau neuron lain bertanggung jawab atas respons imitatif; sistem ini hanya bekerja pada tingkat dasar mengenali niat dan tindakan paling sederhana. Ini cukup untuk seorang anak, tetapi tidak cukup untuk orang dewasa.
Kita tahu bahwa emosi sangat bergantung pada pengalaman interaksi yang diperoleh seseorang dengan budaya asalnya. Tidak ada yang akan mengira Anda adalah seorang psikopat, jika di antara orang-orang yang ceria anda tersenyum, merasakan sakit, karena di masa dewasa emosi digunakan sebagai alat untuk beradaptasi dengan kondisi keberadaan.
Kita tidak tahu apa yang sebenarnya dipikirkan orang lain. Sangat mudah untuk membuat asumsi: dia tersenyum, itu artinya dia sedang bersenang-senang. Pikiran memiliki kemampuan bawaan untuk membangun istana di udara dengan gambaran yang konsisten tentang apa yang sedang terjadi.
Kita hanya perlu mencoba menentukan sejauh mana asumsi yang ada sesuai dengan kebenaran, dan landasan hipotesis yang goyah akan mulai bergerak: senyuman adalah kesedihan, kerutan adalah kebahagiaan, kelopak mata yang gemetar adalah kesenangan.
Psikiater Jerman Franz Karl Müller-Lyer pada tahun 1889 menunjukkan ilusi geometris-optik yang terkait dengan distorsi persepsi garis dan gambar. Ilusinya adalah segmen yang dibingkai oleh ujung yang menghadap ke luar tampak lebih pendek daripada segmen yang dibingkai oleh ekor. Padahal, panjang kedua ruas tersebut sama.
Psikiater juga memperhatikan fakta bahwa perenung ilusi, bahkan setelah mengukur garis dan mendengarkan penjelasan tentang latar belakang neurologis persepsi gambar, terus menganggap satu garis lebih pendek dari yang lain. Menarik juga bahwa ilusi ini tidak terlihat sama untuk semua orang - ada orang yang kurang rentan terhadapnya.
Psikolog Daniel Kahneman bahwa pikiran analitis kita yang lambat mengenali trik Müller-Lyer, tetapi bagian kedua dari pikiran, yang bertanggung jawab atas refleks kognitif, secara otomatis dan hampir seketika bereaksi sebagai respons terhadap stimulus yang muncul, dan membuat penilaian yang salah.
Kesalahan kognitif bukan sekedar kesalahan. Seseorang dapat memahami dan mengakui bahwa seseorang tidak dapat mempercayai matanya ketika melihat ilusi optik, namun berkomunikasi dengan orang sungguhan seperti melakukan perjalanan melalui labirin yang rumit.
Pada tahun 1906, sosiolog William Sumner memproklamirkan universalitas seleksi alam dan perjuangan untuk eksistensi, dengan mentransfer prinsip-prinsip keberadaan hewan ke dalam masyarakat manusia. Menurutnya, masyarakat yang bersatu dalam kelompok meninggikan kelompoknya sendiri dengan menolak menganalisis fakta yang mengancam keutuhan masyarakat.
Psikolog Richard Nisbett “Menceritakan lebih dari yang bisa kita ketahui: Laporan verbal tentang proses mental” menunjukkan keengganan masyarakat untuk mempercayai statistik dan data lain yang diterima secara umum yang tidak sesuai dengan keyakinan mereka saat ini.
Keajaiban angka-angka besar
Tonton video ini dan saksikan bagaimana ekspresi wajah sang aktor berubah.
Pikiran dengan cepat “memberi label” dan membuat asumsi ketika data tidak mencukupi, yang mengarah pada efek paradoks, yang terlihat jelas dalam contoh eksperimen yang dilakukan oleh sutradara Lev Kuleshov.
Pada tahun 1929, ia memotret seorang aktor dari dekat, sepiring berisi sup, seorang anak di dalam peti mati, dan seorang gadis muda di atas sofa. Kemudian film dengan pengambilan gambar sang aktor dipotong menjadi tiga bagian dan direkatkan secara terpisah dengan bingkai yang menunjukkan sepiring sup, seorang anak dan seorang gadis.
Terlepas dari satu sama lain, pemirsa sampai pada kesimpulan bahwa di bagian pertama sang pahlawan lapar, di bagian kedua ia sedih atas kematian anak itu, di bagian ketiga ia terpesona oleh gadis yang terbaring di sofa.
Kenyataannya, ekspresi wajah aktor tidak berubah di semua kasus.
Dan jika Anda melihat seratus bingkai, apakah triknya akan terungkap?
Berdasarkan data keandalan statistik kebenaran perilaku nonverbal pada sekelompok besar orang, psikolog Paul Ekman alat komprehensif untuk pengukuran objektif gerakan wajah - “sistem pengkodean gerakan wajah”.
Ia berpendapat bahwa jaringan saraf tiruan dapat digunakan untuk menganalisis ekspresi wajah seseorang secara otomatis. Meski mendapat kritik serius (program keamanan bandara Ekman uji coba terkontrol), ada alasan yang masuk akal dalam argumen ini.
Melihat seseorang yang tersenyum, seseorang dapat berasumsi bahwa dia sedang menipu dan sebenarnya sedang merencanakan sesuatu yang tidak baik. Namun jika Anda (atau kamera) melihat seratus orang tersenyum, kemungkinan besar sebagian besar dari mereka sebenarnya sedang bersenang-senang—seperti menonton pertunjukan stand-up comedian yang keren.
Dalam contoh angka yang besar, tidaklah penting bahwa beberapa orang dapat memanipulasi emosi dengan begitu cerdik sehingga Profesor Ekman pun akan tertipu. Menurut pakar risiko Nassim Taleb, sifat antikerapuhan suatu sistem akan sangat meningkat jika subjek pengawasannya adalah kamera yang dingin dan tidak memihak.
Ya, kita tidak tahu cara mengenali kebohongan secara langsung - dengan atau tanpa kecerdasan buatan. Namun kami paham betul bagaimana menentukan tingkat kebahagiaan seratus orang atau lebih.
Pengakuan emosi untuk bisnis
Cara paling sederhana untuk menentukan emosi dari gambar wajah didasarkan pada klasifikasi titik-titik kunci, yang koordinatnya dapat diperoleh dengan menggunakan berbagai algoritma. Biasanya beberapa lusin titik ditandai, menghubungkannya dengan posisi alis, mata, bibir, hidung, rahang, yang memungkinkan Anda menangkap ekspresi wajah.
Penilaian latar belakang emosional menggunakan algoritme mesin telah membantu pengecer untuk sebisa mungkin mengintegrasikan online ke offline. Teknologi ini memungkinkan Anda mengevaluasi efektivitas kampanye periklanan dan pemasaran, menentukan kualitas layanan dan layanan pelanggan, dan juga mengidentifikasi perilaku abnormal masyarakat.
Dengan menggunakan algoritme, Anda dapat melacak keadaan emosi karyawan di kantor (kantor dengan orang-orang sedih adalah kantor dengan motivasi lemah, putus asa, dan pembusukan) dan “indeks kebahagiaan” karyawan dan klien saat masuk dan keluar.
Alfa-Bank di beberapa cabang sebuah proyek percontohan untuk menganalisis emosi pelanggan secara real time. Algoritma membangun indikator integral kepuasan pelanggan, mengidentifikasi tren perubahan persepsi emosional mengunjungi cabang, dan memberikan penilaian keseluruhan atas kunjungan tersebut.
Di Microsoft tentang pengujian sistem analisis keadaan emosi penonton di bioskop (penilaian obyektif terhadap kualitas sebuah film secara real time), serta untuk menentukan pemenang nominasi “Audience Award” pada kompetisi Imagine Cup (the kemenangan diraih oleh tim yang penampilannya mendapat reaksi paling positif dari penonton) .
Semua hal di atas hanyalah permulaan dari era yang benar-benar baru. Di North Carolina State University, saat mengambil kursus pendidikan, wajah siswa difilmkan dengan kamera, yang videonya diambil sistem visi komputer yang mengenali emosi. Berdasarkan data yang diperoleh, guru memodifikasi strategi pengajaran.
Dalam proses pendidikan pada umumnya kurang memperhatikan penilaian emosi. Namun Anda dapat mengevaluasi kualitas pengajaran, keterlibatan siswa, mengidentifikasi emosi negatif, dan merencanakan proses pendidikan berdasarkan informasi yang diterima.
Pengenalan Wajah Ivideon: demografi dan emosi
Sekarang laporan tentang emosi telah muncul di sistem kami.
Bidang "Emosi" terpisah telah muncul di kartu peristiwa deteksi wajah, dan pada tab "Laporan" di bagian "Wajah", jenis laporan baru tersedia - berdasarkan jam dan hari:
Dimungkinkan untuk mengunduh data sumber dari semua deteksi dan membuat laporan Anda sendiri berdasarkan data tersebut.
Sampai saat ini, semua sistem pengenalan emosi beroperasi pada tingkat proyek eksperimental yang diuji dengan hati-hati. Biaya untuk pilot seperti itu sangat tinggi.
Kami ingin menjadikan analitik sebagai bagian dari dunia layanan dan perangkat yang sudah dikenal, sehingga mulai hari ini “emosi” tersedia untuk semua klien Ivideon. Kami tidak memperkenalkan rencana tarif khusus, tidak menyediakan kamera khusus, dan melakukan yang terbaik untuk menghilangkan semua hambatan yang mungkin terjadi. Tarif tetap tidak berubah; siapa pun dapat menghubungkan analisis emosi bersama dengan pengenalan wajah dengan biaya 1 rubel. per bulan.
Layanan disajikan di pengguna. Dan seterusnya kami telah mengumpulkan lebih banyak fakta menarik tentang sistem pengenalan wajah Ivideon.
Sumber: www.habr.com