Stari Egipčani so vedeli veliko o vivisekciji in na dotik so lahko ločili jetra od ledvic. S povijanjem mumij od jutra do večera in zdravljenjem (od trefinacije do odstranjevanja tumorjev) se boste neizogibno naučili razumeti anatomijo.
Bogastvo anatomskih podrobnosti je bilo več kot izravnano z zmedo pri razumevanju delovanja organov. Duhovniki, zdravniki in navadni ljudje so pogumno polagali um v srce, možganom pa dodelili vlogo proizvajanja nosne sluzi.
Po 4 tisoč letih si je težko dovoliti, da bi se smejali felahom in faraonom - naši računalniki in algoritmi za zbiranje podatkov so videti bolj kul kot zvitki papirusa, naši možgani pa še vedno skrivnostno proizvajajo kdo ve kaj.
V tem članku naj bi torej govorili o tem, da so algoritmi za prepoznavanje čustev dosegli hitrost zrcalnih nevronov pri interpretaciji sogovornikovih signalov, ko se je nenadoma izkazalo, da živčne celice niso takšne, kot se zdijo.
Napake pri odločanju
Otrok kot otrok opazuje obraze svojih staršev in se uči reproducirati nasmeh, jezo, samozadovoljstvo in druga čustva, tako da se lahko vse življenje v različnih situacijah nasmeji, namršči, jezi – natanko tako kot njegovi najdražji. naredil.
Številni raziskovalci verjamejo, da posnemanje čustev gradi sistem zrcalnih nevronov. Vendar nekateri znanstveniki izražajo skepticizem glede te teorije: še ne razumemo funkcij vseh možganskih celic.
Model delovanja možganov stoji na majavih tleh hipotez. Nobenega dvoma ni samo o eni stvari: "firmware" sive snovi od rojstva vsebuje funkcije in hrošče ali, natančneje, funkcije, ki vplivajo na vedenje.
Za imitacijski odziv so odgovorni zrcalni ali drugi nevroni, ta sistem deluje le na osnovni ravni prepoznavanja najpreprostejših namenov in dejanj. Za otroka je to dovolj, za odraslega pa presneto malo.
Vemo, da so čustva v veliki meri odvisna od človekovih pridobljenih izkušenj interakcije z domačo kulturo. Nihče ne bo mislil, da ste psihopat, če se med veselimi ljudmi nasmejiš, čutiš bolečino, ker se v odraslem življenju čustva uporabljajo kot sredstvo za prilagajanje življenjskim razmeram.
Ne vemo, kaj druga oseba v resnici misli. Enostavno je sklepati: smeji se, pomeni da se zabava. Um ima prirojeno sposobnost, da gradi gradove v zraku skladnih slik dogajanja.
Samo poskusiti je treba ugotoviti, v kolikšni meri obstoječe predpostavke ustrezajo resnici, in majava tla hipotez se bodo začela premikati: nasmeh je žalost, namrščenost je sreča, tresenje vek je zadovoljstvo.
Nemški psihiater Franz Karl Müller-Lyer je leta 1889 pokazal geometrijsko-optično iluzijo, povezano z izkrivljanjem zaznavanja linij in likov. Iluzija je, da je segment, uokvirjen z navzven obrnjenimi konicami, videti krajši od segmenta, uokvirjenega z repi. Pravzaprav je dolžina obeh segmentov enaka.
Psihiater je opozoril tudi na dejstvo, da kontemplator iluzije tudi po merjenju črt in poslušanju razlage nevrološkega ozadja zaznavanja podob še naprej meni, da je ena črta krajša od druge. Zanimivo je tudi, da ta iluzija ni videti pri vseh enaka – obstajajo ljudje, ki so zanjo manj dovzetni.
Psiholog Daniel Kahneman da naš počasni analitični um prepozna Müller-Lyerjev trik, drugi del uma, odgovoren za kognitivni refleks, pa samodejno in skoraj takoj odreagira kot odgovor na pojavni dražljaj in naredi napačne presoje.
Kognitivna napaka ni le napaka. Lahko razumemo in priznamo, da ob pogledu na optično iluzijo ne moremo zaupati svojim očem, a komunikacija z resničnimi ljudmi je kot potovanje po zapletenem labirintu.
Davnega leta 1906 je sociolog William Sumner razglasil univerzalnost naravne selekcije in boja za obstoj ter prenesel principe živalskega bivanja v človeško družbo. Po njegovem mnenju ljudje, združeni v skupine, povzdigujejo lastno skupino z zavračanjem analiziranja dejstev, ki ogrožajo integriteto skupnosti.
Psiholog Richard Nisbett »Povemo več, kot lahko vemo: Verbalna poročila o miselnih procesih« dokazuje, da ljudje ne želijo verjeti statistikam in drugim splošno sprejetim podatkom, ki se ne ujemajo z njihovimi obstoječimi prepričanji.
Čarovnija velikih števil
Oglejte si ta videoposnetek in opazujte, kako se spreminja obrazna mimika igralca.
Um ob nezadostnih podatkih hitro »označuje« in sklepa, kar vodi do paradoksalnih učinkov, ki so jasno vidni na primeru eksperimenta, ki ga je izvedel režiser Lev Kuleshov.
Leta 1929 je od blizu posnel igralca, krožnik, napolnjen z juho, otroka v krsti in mlado dekle na kavču. Nato so film s kadrom igralca razrezali na tri dele in jih ločeno zlepili z okvirji, ki prikazujejo krožnik juhe, otroka in dekle.
Gledalci neodvisno drug od drugega pridejo do zaključka, da je v prvem fragmentu junak lačen, v drugem žalosten zaradi smrti otroka, v tretjem očaran nad deklico, ki leži na kavču.
V resnici se igralčeva mimika ne spremeni v vseh primerih.
In če bi videli sto sličic, bi se trik razkril?
Na podlagi podatkov o statistični zanesljivosti resnice neverbalnega vedenja pri velikih skupinah ljudi je psiholog Paul Ekman celovito orodje za objektivno merjenje gibov obraza - “sistem za kodiranje gibanja obraza”.
Meni, da je z umetnimi nevronskimi mrežami mogoče samodejno analizirati mimiko ljudi. Kljub resnim kritikam (Ekmanov letališki varnostni program nadzorovana preskušanja), je v teh argumentih nekaj zdravega razuma.
Če pogledamo eno nasmejano osebo, lahko domnevamo, da vara in da pravzaprav ne namerava nič dobrega. Če pa vi (ali kamera) vidite sto nasmejanih ljudi, obstaja velika verjetnost, da se jih večina dejansko zabava – kot bi gledali nastop vročega stand-up komika.
Na primeru velikih števil ni tako pomembno, da znajo nekateri ljudje tako spretno manipulirati s čustvi, da bi celo profesorja Ekmana preslepili. Po besedah strokovnjaka za tveganja Nassima Taleba je odpornost proti krhkosti sistema močno povečana, če je predmet nadzora hladna, nepristranska kamera.
Da, ne znamo prepoznati laži po obrazu – z ali brez umetne inteligence. Ampak dobro razumemo, kako določiti stopnjo sreče za sto in več ljudi.
Prepoznavanje čustev za podjetja
Najenostavnejši način določanja čustev iz podobe obraza temelji na klasifikaciji ključnih točk, katerih koordinate lahko dobimo z različnimi algoritmi. Običajno je označenih več deset točk, ki jih povezujejo s položajem obrvi, oči, ustnic, nosu, čeljusti, kar vam omogoča zajemanje obrazne mimike.
Ocena čustvenega ozadja z uporabo strojnih algoritmov že pomaga trgovcem na drobno čim bolj integrirati splet v offline. Tehnologija vam omogoča, da ocenite učinkovitost oglaševalskih in trženjskih kampanj, določite kakovost storitev in storitev za stranke ter prepoznate nenormalno vedenje ljudi.
Z algoritmi lahko spremljate čustveno stanje zaposlenih v pisarni (pisarna z žalostnimi ljudmi je pisarna šibke motivacije, malodušja in propada) ter »indeks sreče« zaposlenih in strank na vhodu in izstopu.
Alfa-Bank v več podružnicah pilotni projekt za analizo čustev strank v realnem času. Algoritmi gradijo integralni indikator zadovoljstva strank, identificirajo trende v spremembah čustvenega dojemanja obiska poslovalnice in podajo skupno oceno obiska.
Pri Microsoftu o testiranju sistema za analizo čustvenega stanja gledalcev v kinu (objektivna ocena kakovosti filma v realnem času), pa tudi za določitev zmagovalca v nominaciji »Nagrada občinstva« na tekmovanju Imagine Cup ( zmagala je ekipa, na katere predstavo se je občinstvo najbolj pozitivno odzvalo) .
Vse našteto je šele začetek popolnoma nove dobe. Na Državni univerzi Severne Karoline je med izobraževalnimi tečaji obraze študentov posnela kamera, s katere sistem računalniškega vida, ki prepozna čustva. Na podlagi pridobljenih podatkov so učitelji prilagodili strategijo poučevanja.
V izobraževalnem procesu se presoji čustev na splošno posveča premalo pozornosti. Lahko pa ocenite kakovost poučevanja, angažiranost študentov, prepoznate negativna čustva in načrtujete izobraževalni proces na podlagi prejetih informacij.
Prepoznavanje obraza Ivideon: demografija in čustva
Zdaj se je v našem sistemu pojavilo poročilo o čustvih.
Na karticah dogodkov zaznavanja obrazov se je pojavilo ločeno polje »Čustva«, na zavihku »Poročila« v razdelku »Obrazi« pa je na voljo nova vrsta poročil - po urah in po dnevih:
Možno je prenesti izvorne podatke vseh detekcij in na njihovi podlagi ustvariti lastna poročila.
Do nedavnega so vsi sistemi za prepoznavanje čustev delovali na ravni eksperimentalnih projektov, ki so bili preizkušeni previdno. Stroški takih pilotov so bili zelo visoki.
Analitiko želimo narediti del poznanega sveta storitev in naprav, zato so od danes »čustva« na voljo vsem strankam Ivideona. Ne uvajamo posebnega tarifnega načrta, ne zagotavljamo posebnih kamer in se trudimo odpraviti vse možne ovire. Tarife ostajajo nespremenjene, vsak lahko poveže analizo čustev skupaj s prepoznavanjem obraza za 1 rubljev. na mesec.
Storitev je predstavljena v uporabnik. In naprej zbrali smo še več zanimivosti o sistemu za prepoznavanje obraza Ivideon.
Vir: www.habr.com