Eski Mısırlılar canlılık hakkında çok şey biliyorlardı ve karaciğeri böbrekten dokunarak ayırt edebiliyorlardı. Sabahtan akşama kadar mumyaları kundaklayarak ve şifa vererek (trefinasyondan tümörlerin alınmasına kadar), kaçınılmaz olarak anatomiyi anlamayı öğreneceksiniz.
Anatomik ayrıntıların zenginliği, organların işlevlerini anlama konusundaki kafa karışıklığıyla fazlasıyla dengeleniyordu. Rahipler, doktorlar ve sıradan insanlar cesaretle zihni kalbe yerleştirdiler ve beyne burun mukus üretme rolünü verdiler.
4 bin yıl sonra, Fellahlara ve Firavunlara gülmenize izin vermek çok zor; bilgisayarlarımız ve veri toplama algoritmalarımız papirüs tomarlarından daha havalı görünüyor ve beynimiz hala gizemli bir şekilde kim bilir neler üretiyor.
Yani bu yazıda duygu tanıma algoritmalarının muhatap sinyallerini yorumlamada ayna nöronların hızına ulaştığından bahsetmek gerekiyordu, ancak aniden sinir hücrelerinin göründükleri gibi olmadığı ortaya çıktı.
Karar Verme Hataları
Çocukken çocuk ebeveynlerinin yüzlerini izler ve gülümsemeyi, öfkeyi, kendini tatmin etmeyi ve diğer duyguları yeniden üretmeyi öğrenir, böylece hayatı boyunca farklı durumlarda gülümseyebilir, kaşlarını çatabilir, kızabilir - tıpkı sevdikleri gibi yaptı.
Pek çok araştırmacı, duyguların taklit edilmesinin bir ayna nöron sistemi tarafından oluşturulduğuna inanıyor. Ancak bazı bilim insanları bu teoriye şüpheyle yaklaşıyor: Henüz tüm beyin hücrelerinin fonksiyonlarını anlayamadık.
Beyin fonksiyonu modeli, hipotezlerden oluşan sallantılı bir zemin üzerinde duruyor. Hiç şüphe yok ki tek bir şey var: Doğuştan gelen gri maddenin “ürün yazılımı”, özellikler ve hatalar, daha doğrusu davranışı etkileyen özellikler içeriyor.
Taklit tepkisinden ayna nöronlar veya diğer nöronlar sorumludur; bu sistem yalnızca en basit niyet ve eylemlerin tanınması temel düzeyinde çalışır. Bu bir çocuk için yeterli ama bir yetişkin için çok az.
Duyguların büyük ölçüde kişinin kendi yerel kültürüyle edindiği etkileşim deneyimine bağlı olduğunu biliyoruz. Kimse senin psikopat olduğunu düşünmeyecekNeşeli insanlar arasında gülümserseniz, acı hissederseniz, çünkü yetişkin yaşamında duygular varoluş koşullarına uyum sağlamanın bir aracı olarak kullanılır.
Karşımızdaki kişinin gerçekte ne düşündüğünü bilmiyoruz. Varsayımlarda bulunmak kolaydır: gülümsüyor, eğleniyor demektir. Zihnin, olup bitenlerin tutarlı resimlerinden kaleler inşa etme konusunda doğuştan gelen bir yeteneği vardır.
Sadece mevcut varsayımların gerçeğe ne ölçüde karşılık geldiğini belirlemeye çalışmak yeterlidir ve hipotezlerin titrek zemini hareket etmeye başlayacaktır: bir gülümseme üzüntüdür, kaşlarını çatmak mutluluktur, göz kapaklarının titremesi zevktir.
1889'da Alman psikiyatrist Franz Karl Müller-Lyer, çizgilerin ve şekillerin algılanmasındaki bozulmayla ilişkili geometrik-optik bir yanılsama gösterdi. Yanılsama, dışa bakan uçlarla çerçevelenen bir bölümün, kuyruklarla çerçevelenen bir bölümden daha kısa görünmesidir. Aslında her iki parçanın uzunluğu aynıdır.
Psikiyatrist ayrıca yanılsamayı düşünen kişinin çizgileri ölçtükten ve görüntü algısının nörolojik arka planına ilişkin açıklamayı dinledikten sonra bile bir çizgiyi diğerinden daha kısa düşünmeye devam ettiğine dikkat çekti. Bu yanılsamanın herkes için aynı görünmemesi de ilginçtir; buna daha az duyarlı olan insanlar vardır.
Psikolog Daniel Kahneman Yavaş analitik zihnimiz, Müller-Lyer hilesini tanır, ancak zihnin bilişsel refleksten sorumlu olan ikinci kısmı, ortaya çıkan uyarana otomatik olarak ve neredeyse anında tepki vererek hatalı yargılarda bulunur.
Bilişsel hata sadece bir hata değildir. Optik bir illüzyona bakarken gözlere güvenilemeyeceğini anlayabilir ve kabul edebiliriz, ancak gerçek insanlarla iletişim kurmak, karmaşık bir labirentte yolculuk etmek gibidir.
1906 yılında sosyolog William Sumner, hayvan varlığının ilkelerini insan toplumuna aktararak doğal seçilimin ve varoluş mücadelesinin evrenselliğini ilan etti. Ona göre gruplar halinde birleşen insanlar, toplumun bütünlüğünü tehdit eden gerçekleri analiz etmeyi reddederek kendi gruplarını yüceltirler.
Psikolog Richard Nisbett "Bilebildiğimizden fazlasını anlatmak: Zihinsel süreçlere ilişkin sözlü raporlar", insanların mevcut inançlarıyla uyuşmayan istatistiklere ve genel kabul görmüş diğer verilere inanma konusundaki isteksizliğini gösteriyor.
Büyük sayıların büyüsü
Bu videoyu izleyin ve oyuncunun yüz ifadesinin nasıl değiştiğini izleyin.
Zihin, yetersiz veri karşısında hızla "etiketler" ve varsayımlar yapar; bu da yönetmen Lev Kuleshov'un gerçekleştirdiği deney örneğinde açıkça görülebileceği gibi paradoksal etkilere yol açar.
1929'da bir aktörün, çorba dolu bir tabağın, tabuttaki bir çocuğun ve kanepedeki genç bir kızın yakın çekimlerini çekti. Daha sonra oyuncunun çekimini içeren film üç parçaya bölündü ve bir tabak çorba, bir çocuk ve bir kız çocuğunu gösteren çerçevelerle ayrı ayrı yapıştırıldı.
İzleyiciler birbirinden bağımsız olarak, ilk fragmanda kahramanın aç olduğu, ikincisinde çocuğun ölümüne üzüldüğü, üçüncüsünde ise kanepede yatan kıza hayran olduğu sonucuna varıyor.
Gerçekte oyuncunun yüz ifadesi her durumda değişmez.
Peki yüz kare görseniz hile ortaya çıkar mı?
Psikolog Paul Ekman, geniş insan gruplarında sözsüz davranışların doğruluğunun istatistiksel güvenilirliğine ilişkin verilere dayanarak Yüz hareketlerinin objektif ölçümü için kapsamlı bir araç - “yüz hareketi kodlama sistemi”.
Yapay sinir ağlarının insanların yüz ifadelerini otomatik olarak analiz etmek için kullanılabileceği görüşünde. Ciddi eleştirilere rağmen (Ekman'ın havaalanı güvenlik programı kontrollü denemeler), bu argümanlarda bir parça sağduyu var.
Gülümseyen bir insana bakıldığında, onun aldattığını ve aslında hiçbir işe yaramadığını varsayabiliriz. Ancak siz (ya da kamera) yüz kişinin gülümsediğini görürseniz, büyük ihtimalle çoğu gerçekten eğleniyor demektir; ateşli bir stand-up komedyeninin gösterisini izlemek gibi.
Büyük sayılar örneğinde, bazı insanların duyguları Profesör Ekman'ı bile kandıracak kadar zekice manipüle edebilmeleri o kadar önemli değil. Risk uzmanı Nassim Taleb'in sözleriyle, gözetim nesnesi soğuk ve tarafsız bir kamera olduğunda sistemin kırılganlığı büyük ölçüde artar.
Evet, yapay zeka olsun veya olmasın, bir yalanı yüz yüze nasıl tanıyacağımızı bilmiyoruz. Ancak yüz veya daha fazla insanın mutluluk düzeyinin nasıl belirleneceğini çok iyi anlıyoruz.
İşletmeler için duygu tanıma
Bir yüz görüntüsünden duyguları belirlemenin en basit yolu, koordinatları çeşitli algoritmalar kullanılarak elde edilebilen anahtar noktaların sınıflandırılmasına dayanmaktadır. Genellikle birkaç düzine nokta işaretlenir ve bunları kaşların, gözlerin, dudakların, burnun, çenenin konumuna bağlayarak yüz ifadelerini yakalamanıza olanak tanır.
Makine algoritmalarını kullanan duygusal arka plan değerlendirmesi, halihazırda perakendecilerin çevrimiçini çevrimdışına mümkün olduğunca entegre etmelerine yardımcı oluyor. Teknoloji, reklam ve pazarlama kampanyalarının etkinliğini değerlendirmenize, müşteri hizmetleri ve hizmetlerinin kalitesini belirlemenize ve ayrıca insanların anormal davranışlarını belirlemenize olanak tanır.
Algoritmalar kullanarak, ofisteki çalışanların duygusal durumunu (üzgün insanların olduğu bir ofis, zayıf motivasyon, umutsuzluk ve çürümenin olduğu bir ofistir) ve çalışanların ve müşterilerin giriş ve çıkışlarındaki "mutluluk endeksini" takip edebilirsiniz.
Alfa-Bank'ın çeşitli şubeleri Müşteri duygularını gerçek zamanlı olarak analiz etmeye yönelik bir pilot proje. Algoritmalar, müşteri memnuniyetinin bütünleşik bir göstergesini oluşturur, bir şubeyi ziyaret etmenin duygusal algısındaki değişikliklerdeki eğilimleri belirler ve ziyarete ilişkin genel bir değerlendirme sunar.
Microsoft'ta sinemadaki izleyicilerin duygusal durumunu analiz etmek (bir filmin kalitesinin gerçek zamanlı objektif bir değerlendirmesi) ve ayrıca Imagine Cup yarışmasında "İzleyici Ödülü" adaylığının kazananını belirlemek için bir sistemin test edilmesi hakkında ( Zafer, seyircinin performansına en olumlu tepki verdiği takım tarafından kazanıldı).
Yukarıdakilerin hepsi tamamen yeni bir dönemin sadece başlangıcıdır. North Carolina Eyalet Üniversitesi'nde eğitim dersleri alırken öğrencilerin yüzleri bir kamera tarafından çekildi. Duyguları tanıyan bilgisayarlı görme sistemi. Elde edilen verilere dayanarak öğretmenler öğretim stratejisini değiştirdiler.
Eğitim sürecinde genel olarak duyguların değerlendirilmesine yeterince önem verilmemektedir. Ancak öğretimin kalitesini, öğrenci katılımını değerlendirebilir, olumsuz duyguları tespit edebilir ve alınan bilgilere göre eğitim sürecini planlayabilirsiniz.
Yüz Tanıma Ivideon: demografi ve duygular
Artık sistemimizde duygularla ilgili bir rapor ortaya çıktı.
Yüz algılama olay kartlarında ayrı bir “Duygu” alanı belirdi ve “Yüzler” bölümündeki “Raporlar” sekmesinde saate ve güne göre yeni bir rapor türü mevcut:
Tüm tespitlerin kaynak verilerini indirip bunlara dayanarak kendi raporlarınızı oluşturmanız mümkün.
Yakın zamana kadar tüm duygu tanıma sistemleri dikkatle test edilen deneysel projeler düzeyinde çalışıyordu. Bu tür pilotların maliyeti çok yüksekti.
Analitiği tanıdık hizmet ve cihazlar dünyasının bir parçası haline getirmek istiyoruz, böylece bugünden itibaren "duygular" tüm Ivideon müşterilerinin kullanımına sunulacak. Özel bir tarife planı sunmuyoruz, özel kameralar sunmuyoruz ve olası tüm engelleri ortadan kaldırmak için elimizden geleni yapıyoruz. Tarifeler değişmeden kalıyor; herkes 1 ruble karşılığında yüz tanıma ile birlikte duygu analizini bağlayabilir. her ay.
Hizmet şu şekilde sunulmaktadır: kullanıcı. Ve üzerinde Ivideon yüz tanıma sistemi hakkında daha da ilginç gerçekleri topladık.
Kaynak: habr.com