Os antigos egípcios sabiam muito sobre vivissecção e podiam distinguir um fígado de um rim pelo toque. Enfaixando múmias de manhã à noite e curando (da trepanação à remoção de tumores), você inevitavelmente aprenderá a entender a anatomia.
A riqueza de detalhes anatômicos foi mais do que compensada pela confusão na compreensão da função dos órgãos. Padres, médicos e pessoas comuns colocaram corajosamente a mente no coração e atribuíram ao cérebro a função de produzir muco nasal.
Depois de 4 mil anos, é difícil permitir-se rir dos felás e faraós - nossos computadores e algoritmos de coleta de dados parecem mais legais do que rolos de papiro, e nossos cérebros ainda produzem misteriosamente sabe-se lá o quê.
Portanto, neste artigo deveria falar sobre o fato de que os algoritmos de reconhecimento de emoções atingiram a velocidade dos neurônios-espelho na interpretação dos sinais do interlocutor, quando de repente descobriu-se que as células nervosas não eram o que pareciam.
Erros de tomada de decisão
Quando criança, a criança observa o rosto dos pais e aprende a reproduzir o sorriso, a raiva, a auto-satisfação e outras emoções, para que ao longo da vida em diversas situações possa sorrir, franzir a testa, ficar com raiva - exatamente como seus entes queridos. fez.
Muitos pesquisadores acreditam que a imitação das emoções é construída por um sistema de neurônios-espelho. No entanto, alguns cientistas expressam ceticismo em relação a esta teoria: ainda não compreendemos as funções de todas as células cerebrais.
O modelo da função cerebral assenta num terreno instável de hipóteses. Não há dúvida de apenas uma coisa: o “firmware” da massa cinzenta desde o nascimento contém recursos e bugs, ou, mais precisamente, recursos que influenciam o comportamento.
Neurônios-espelho ou outros neurônios são responsáveis pela resposta imitativa; este sistema só funciona no nível básico de reconhecimento das intenções e ações mais simples. Isso é suficiente para uma criança, mas pouco para um adulto.
Sabemos que as emoções dependem em grande parte da experiência adquirida de interação de uma pessoa com sua cultura nativa. Ninguém vai pensar que você é um psicopata, se entre pessoas alegres você sorri, sente dor, porque na vida adulta as emoções são utilizadas como meio de adaptação às condições de existência.
Não sabemos o que a outra pessoa está realmente pensando. É fácil fazer suposições: ele está sorrindo, isso significa que ele está se divertindo. A mente tem uma capacidade inata de construir castelos no ar com imagens consistentes do que está acontecendo.
Basta tentar determinar até que ponto as suposições existentes correspondem à verdade, e o terreno instável das hipóteses começará a se mover: um sorriso é tristeza, uma carranca é felicidade, o tremor das pálpebras é prazer.
O psiquiatra alemão Franz Karl Müller-Lyer, em 1889, mostrou uma ilusão óptica geométrica associada a uma distorção da percepção de linhas e figuras. A ilusão é que um segmento emoldurado por pontas voltadas para fora parece mais curto do que um segmento emoldurado por caudas. Na verdade, o comprimento de ambos os segmentos é o mesmo.
O psiquiatra também chamou a atenção para o fato de que o contemplador da ilusão, mesmo depois de medir as linhas e ouvir uma explicação sobre o contexto neurológico da percepção da imagem, continua a considerar uma linha mais curta que a outra. Também é interessante que esta ilusão não pareça igual para todos – há pessoas que são menos suscetíveis a ela.
Psicólogo Daniel Kahneman que nossa lenta mente analítica reconhece o truque de Müller-Lyer, mas a segunda parte da mente, responsável pelo reflexo cognitivo, reage automática e quase instantaneamente em resposta ao estímulo emergente e faz julgamentos errôneos.
Um erro cognitivo não é apenas um erro. Pode-se compreender e admitir que não se pode confiar nos próprios olhos quando se olha para uma ilusão de ótica, mas comunicar-se com pessoas reais é como viajar por um intrincado labirinto.
Em 1906, o sociólogo William Sumner proclamou a universalidade da seleção natural e da luta pela existência, transferindo os princípios da existência animal para a sociedade humana. Na sua opinião, as pessoas unidas em grupos elevam o seu próprio grupo ao recusarem-se a analisar factos que ameaçam a integridade da comunidade.
Psicólogo Richard Nisbett "Contar mais do que podemos saber: relatórios verbais sobre processos mentais" demonstra a relutância das pessoas em acreditar em estatísticas e outros dados geralmente aceites que não concordam com as suas crenças existentes.
A magia dos grandes números
Assista a este vídeo e veja como a expressão facial do ator muda.
A mente rapidamente “rotula” e faz suposições diante de dados insuficientes, o que leva a efeitos paradoxais, claramente visíveis no exemplo do experimento conduzido pelo diretor Lev Kuleshov.
Em 1929, ele fez closes de um ator, um prato cheio de sopa, uma criança em um caixão e uma jovem em um sofá. Em seguida, o filme com a filmagem do ator foi cortado em três partes e colado separadamente com molduras que mostravam um prato de sopa, uma criança e uma menina.
Independentemente um do outro, os espectadores chegam à conclusão de que no primeiro fragmento o herói está com fome, no segundo está triste com a morte da criança, no terceiro fica fascinado pela menina deitada no sofá.
Na realidade, a expressão facial do ator não muda em todos os casos.
E se você visse cem frames, o truque seria revelado?
Com base em dados sobre a confiabilidade estatística da verdade do comportamento não-verbal em grandes grupos de pessoas, o psicólogo Paul Ekman uma ferramenta abrangente para medição objetiva dos movimentos faciais - o “sistema de codificação de movimentos faciais”.
Ele acredita que redes neurais artificiais podem ser usadas para analisar automaticamente as expressões faciais das pessoas. Apesar das sérias críticas (o programa de segurança aeroportuária de Ekman ensaios controlados), há uma certa dose de bom senso nestes argumentos.
Olhando para uma pessoa sorridente, pode-se presumir que ela está enganando e, na verdade, fazendo algo ruim. Mas se você (ou a câmera) vir cem pessoas sorrindo, é provável que a maioria delas esteja realmente se divertindo – como assistir a uma apresentação de um comediante stand-up.
No exemplo dos grandes números, não é tão importante que algumas pessoas possam manipular as emoções de forma tão inteligente que até o professor Ekman seria enganado. Nas palavras do especialista em risco Nassim Taleb, a antifragilidade de um sistema é grandemente reforçada quando o objecto da vigilância é uma câmara fria e imparcial.
Sim, não sabemos reconhecer uma mentira de cara - com ou sem inteligência artificial. Mas entendemos perfeitamente como determinar o nível de felicidade de cem ou mais pessoas.
Reconhecimento de emoções para negócios
A maneira mais simples de determinar emoções a partir de uma imagem facial é baseada na classificação de pontos-chave, cujas coordenadas podem ser obtidas por meio de vários algoritmos. Normalmente são marcadas várias dezenas de pontos, ligando-os à posição das sobrancelhas, olhos, lábios, nariz, mandíbula, o que permite captar expressões faciais.
A avaliação do histórico emocional usando algoritmos de máquina já está ajudando os varejistas a integrar o on-line ao off-line, tanto quanto possível. A tecnologia permite avaliar a eficácia das campanhas publicitárias e de marketing, determinar a qualidade do atendimento e atendimento ao cliente e também identificar comportamentos anormais das pessoas.
Usando algoritmos, você pode acompanhar o estado emocional dos funcionários do escritório (um escritório com pessoas tristes é um escritório de fraca motivação, desânimo e decadência) e o “índice de felicidade” dos funcionários e clientes na entrada e na saída.
Alfa-Bank em diversas agências um projeto piloto para analisar as emoções dos clientes em tempo real. Os algoritmos constroem um indicador integral de satisfação do cliente, identificam tendências de mudanças na percepção emocional ao visitar uma agência e fornecem uma avaliação geral da visita.
Na Microsoft sobre testar um sistema de análise do estado emocional dos espectadores num cinema (uma avaliação objectiva da qualidade de um filme em tempo real), bem como para determinar o vencedor na nomeação “Prémio do Público” na competição Imagine Cup (o a vitória foi conquistada pela equipe cujo desempenho o público reagiu de forma mais positiva).
Tudo o que foi dito acima é apenas o começo de uma era completamente nova. Na Universidade Estadual da Carolina do Norte, durante os cursos educacionais, os rostos dos alunos foram filmados por uma câmera, cujo vídeo sistema de visão computacional que reconhece emoções. Com base nos dados obtidos, os professores modificaram a estratégia de ensino.
No processo educativo, em geral, não se dá atenção suficiente à avaliação das emoções. Mas você pode avaliar a qualidade do ensino, o envolvimento dos alunos, identificar emoções negativas e planejar o processo educacional com base nas informações recebidas.
Reconhecimento facial Ivideon: dados demográficos e emoções
Agora, um relatório sobre emoções apareceu em nosso sistema.
Um campo separado “Emoção” apareceu nos cartões de eventos de detecção de rosto e na guia “Relatórios” na seção “Rostos” um novo tipo de relatório está disponível - por hora e por dia:
É possível baixar os dados de origem de todas as detecções e gerar seus próprios relatórios com base neles.
Até recentemente, todos os sistemas de reconhecimento de emoções funcionavam no nível de projetos experimentais testados com cautela. O custo desses pilotos era muito alto.
Queremos tornar a análise parte do mundo familiar dos serviços e dispositivos, para que a partir de hoje as “emoções” estejam disponíveis para todos os clientes da Ivideon. Não introduzimos um plano tarifário especial, não fornecemos câmeras especiais e fazemos o possível para eliminar todas as barreiras possíveis. As tarifas permanecem inalteradas: qualquer pessoa pode conectar a análise emocional ao reconhecimento facial por 1 rublos. por mês.
O serviço é apresentado em do utilizador. E assim por diante coletamos fatos ainda mais interessantes sobre o sistema de reconhecimento facial Ivideon.
Fonte: habr.com