قدیم مصری ویوائزیشن کے بارے میں بہت کچھ جانتے تھے اور لمس سے جگر کو گردے سے الگ کر سکتے تھے۔ صبح سے شام تک ممیوں کو لپیٹ کر اور شفا یابی کرنے سے (ٹریفینیشن سے لے کر ٹیومر کو ہٹانے تک) آپ لامحالہ اناٹومی کو سمجھنا سیکھیں گے۔
جسمانی تفصیلات کی دولت اعضاء کے کام کو سمجھنے میں الجھن کی وجہ سے زیادہ تھی۔ پادریوں، ڈاکٹروں اور عام لوگوں نے دلیری سے دماغ کو دل میں رکھا، اور دماغ کو ناک کی بلغم پیدا کرنے کا کام سونپا۔
4 ہزار سال کے بعد، اپنے آپ کو فیلوں اور فرعونوں پر ہنسنے کی اجازت دینا مشکل ہے - ہمارے کمپیوٹر اور ڈیٹا اکٹھا کرنے کے الگورتھم پیپرس اسکرول سے زیادہ ٹھنڈے نظر آتے ہیں، اور ہمارے دماغ اب بھی پراسرار طریقے سے پیدا کرتے ہیں کہ کون جانتا ہے۔
لہذا اس مضمون میں اس حقیقت کے بارے میں بات کرنی تھی کہ جذبات کی شناخت کے الگورتھم انٹرلوکیوٹر کے اشاروں کی ترجمانی کرنے میں آئینے کے نیوران کی رفتار تک پہنچ چکے ہیں، جب اچانک پتہ چلا کہ اعصابی خلیے وہ نہیں ہیں جو وہ نظر آتے ہیں۔
فیصلہ سازی کی غلطیاں
بچپن میں، ایک بچہ اپنے والدین کے چہروں کو دیکھتا ہے اور مسکراہٹ، غصہ، خود اطمینان اور دیگر جذبات کو دوبارہ پیدا کرنا سیکھتا ہے، تاکہ زندگی بھر مختلف حالات میں وہ مسکراتا رہے، بھونکتا رہے، غصے میں رہ سکے - بالکل اسی طرح جیسے اس کے پیارے کیا
بہت سے محققین کا خیال ہے کہ جذبات کی تقلید آئینے کے نیورونز کے نظام سے ہوتی ہے۔ تاہم، کچھ سائنسدان اس نظریہ کے بارے میں شکوک و شبہات کا اظہار کرتے ہیں: ہم ابھی تک دماغ کے تمام خلیوں کے افعال کو نہیں سمجھتے ہیں۔
دماغی افعال کا ماڈل مفروضوں کی متزلزل زمین پر کھڑا ہے۔ صرف ایک چیز کے بارے میں کوئی شک نہیں ہے: پیدائش سے سرمئی مادے کے "فرم ویئر" میں خصوصیات اور کیڑے ہوتے ہیں، یا زیادہ درست طور پر، رویے کو متاثر کرنے والی خصوصیات۔
آئینہ دار نیوران یا دیگر نیوران تقلید کے جواب کے لیے ذمہ دار ہیں؛ یہ نظام صرف سادہ نیتوں اور اعمال کو پہچاننے کی بنیادی سطح پر کام کرتا ہے۔ یہ ایک بچے کے لئے کافی ہے، لیکن ایک بالغ کے لئے بہت کم ہے.
ہم جانتے ہیں کہ جذبات کا زیادہ تر انحصار کسی شخص کے اپنی آبائی ثقافت کے ساتھ تعامل کے حاصل کردہ تجربے پر ہوتا ہے۔ کوئی بھی آپ کو نفسیاتی مریض نہیں سمجھے گا۔, اگر آپ خوش مزاج لوگوں کے درمیان مسکراتے ہیں، درد محسوس کرتے ہیں، کیونکہ بالغ زندگی میں جذبات کو وجود کے حالات کے مطابق ڈھالنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
ہم نہیں جانتے کہ دوسرا شخص واقعی کیا سوچ رہا ہے۔ قیاس کرنا آسان ہے: وہ مسکرا رہا ہے، اس کا مطلب ہے کہ وہ مزہ کر رہا ہے۔. جو کچھ ہو رہا ہے اس کی مستقل تصویروں کی ہوا میں قلعے بنانے کی دماغ میں فطری صلاحیت ہے۔
کسی کو صرف یہ طے کرنے کی کوشش کرنی ہے کہ موجودہ مفروضات کس حد تک سچائی سے مطابقت رکھتے ہیں، اور مفروضوں کی متزلزل زمین حرکت کرنے لگے گی: مسکراہٹ اداسی ہے، جھکاؤ خوشی ہے، پلکوں کا کانپنا خوشی ہے۔
جرمن ماہر نفسیات فرانز کارل مولر لائر نے 1889 میں ایک ہندسی نظری وہم دکھایا جو لکیروں اور اعداد و شمار کے ادراک کی تحریف سے منسلک تھا۔ وہم یہ ہے کہ ایک طبقہ جو ظاہری شکل کے اشارے سے تیار کیا گیا ہے، دم سے بنائے گئے حصے سے چھوٹا دکھائی دیتا ہے۔ درحقیقت، دونوں حصوں کی لمبائی ایک جیسی ہے۔
ماہر نفسیات نے اس حقیقت کی طرف بھی توجہ مبذول کرائی کہ وہم کا تصور کرنے والا، لکیروں کی پیمائش کرنے اور تصویری ادراک کے اعصابی پس منظر کی وضاحت سننے کے بعد بھی، ایک لائن کو دوسری سے چھوٹی سمجھتا رہتا ہے۔ یہ بھی دلچسپ ہے کہ یہ وہم سب کے لیے یکساں نظر نہیں آتا - ایسے لوگ بھی ہیں جو اس کا کم شکار ہوتے ہیں۔
ماہر نفسیات ڈینیل Kahneman کہ ہمارا سست تجزیاتی ذہن Müller-Lyer کی چال کو پہچانتا ہے، لیکن دماغ کا دوسرا حصہ، جو علمی اضطراری عمل کا ذمہ دار ہے، ابھرتے ہوئے محرک کے جواب میں خود بخود اور تقریباً فوری طور پر رد عمل ظاہر کرتا ہے، اور غلط فیصلے کرتا ہے۔
علمی غلطی صرف ایک غلطی نہیں ہے۔ کوئی بھی یہ سمجھ سکتا ہے اور تسلیم کر سکتا ہے کہ نظری وہم کو دیکھتے ہوئے اپنی آنکھوں پر بھروسہ نہیں کیا جا سکتا، لیکن حقیقی لوگوں سے بات چیت کرنا ایک پیچیدہ بھولبلییا سے گزرنے کے مترادف ہے۔
1906 میں، ماہر عمرانیات ولیم سمنر نے قدرتی انتخاب کی آفاقیت اور وجود کے لیے جدوجہد کا اعلان کیا، جس نے جانوروں کے وجود کے اصولوں کو انسانی معاشرے میں منتقل کیا۔ ان کی رائے میں، گروہوں میں متحد لوگ ایسے حقائق کا تجزیہ کرنے سے انکار کر کے اپنے گروہ کو بلند کرتے ہیں جو کمیونٹی کی سالمیت کو خطرہ ہیں۔
ماہر نفسیات رچرڈ نسبٹ "ہم جان سکتے ہیں اس سے زیادہ بتانا: ذہنی عمل پر زبانی رپورٹیں" لوگوں کے اعدادوشمار اور دیگر عام طور پر قبول شدہ ڈیٹا پر یقین کرنے میں ہچکچاہٹ کو ظاہر کرتی ہے جو ان کے موجودہ عقائد سے متفق نہیں ہیں۔
بڑی تعداد کا جادو
یہ ویڈیو دیکھیں اور دیکھیں کہ اداکار کے چہرے کے تاثرات کیسے بدلتے ہیں۔
دماغ تیزی سے "لیبل" کرتا ہے اور ناکافی اعداد و شمار کے پیش نظر مفروضے بناتا ہے، جس سے متضاد اثرات مرتب ہوتے ہیں، جو ڈائریکٹر لیو کولیشوف کے تجربے کی مثال میں واضح طور پر نظر آتے ہیں۔
1929 میں، اس نے ایک اداکار، سوپ سے بھری پلیٹ، تابوت میں ایک بچے اور صوفے پر ایک نوجوان لڑکی کے قریبی تصاویر لیے۔ پھر اداکار کے شاٹ والی فلم کو تین حصوں میں کاٹ کر الگ الگ فریموں سے چپکا دیا گیا جس میں سوپ کی پلیٹ، ایک بچہ اور ایک لڑکی دکھائی گئی۔
ایک دوسرے سے آزاد ہوکر ناظرین اس نتیجے پر پہنچتے ہیں کہ پہلے حصے میں ہیرو بھوکا ہے، دوسرے حصے میں وہ بچے کی موت کا غمگین ہے، تیسرے حصے میں وہ صوفے پر لیٹی لڑکی کی طرف متوجہ ہے۔
حقیقت میں، اداکار کے چہرے کے تاثرات تمام معاملات میں تبدیل نہیں ہوتے ہیں۔
اور اگر آپ نے سو فریم دیکھے تو کیا چال کھل جائے گی؟
لوگوں کے بڑے گروہوں میں غیر زبانی رویے کی سچائی کے اعداد و شمار کی وشوسنییتا کے اعداد و شمار کی بنیاد پر، ماہر نفسیات پال ایکمین چہرے کی نقل و حرکت کی معروضی پیمائش کے لیے ایک جامع ٹول - "چہرے کی نقل و حرکت کوڈنگ سسٹم"۔
ان کی رائے ہے کہ مصنوعی اعصابی نیٹ ورکس کو لوگوں کے چہرے کے تاثرات کا ازخود تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ شدید تنقید کے باوجود (ایکمان کا ہوائی اڈے کا سیکیورٹی پروگرام کنٹرولڈ ٹرائلز)، ان دلائل میں عام فہم ہے۔
ایک مسکراتے ہوئے شخص کو دیکھ کر، کوئی یہ سمجھ سکتا ہے کہ وہ دھوکہ دے رہا ہے اور حقیقت میں اس کا کوئی فائدہ نہیں۔ لیکن اگر آپ (یا کیمرہ) ایک سو لوگوں کو مسکراتے ہوئے دیکھتے ہیں، تو امکان ہے کہ ان میں سے زیادہ تر اصل میں مزے کر رہے ہوں—جیسے کسی گرم اسٹینڈ اپ کامیڈین کو پرفارم کرتے ہوئے دیکھنا۔
بڑی تعداد کی مثال میں، یہ اتنا اہم نہیں ہے کہ کچھ لوگ جذبات کو اتنی چالاکی سے توڑ دیں کہ پروفیسر ایکمین کو بھی بے وقوف بنایا جائے۔ خطرے کے ماہر نسیم طالب کے الفاظ میں، جب نگرانی کا موضوع ایک سرد، غیرجانبدار کیمرہ ہو تو نظام کی کمزوری بہت زیادہ بڑھ جاتی ہے۔
ہاں، ہم مصنوعی ذہانت کے ساتھ یا اس کے بغیر - چہرے سے جھوٹ کو پہچاننے کا طریقہ نہیں جانتے۔ لیکن ہم بخوبی سمجھتے ہیں کہ سو یا اس سے زیادہ لوگوں کے لیے خوشی کی سطح کا تعین کیسے کیا جائے۔
کاروبار کے لیے جذبات کی پہچان
چہرے کی تصویر سے جذبات کا تعین کرنے کا سب سے آسان طریقہ کلیدی نکات کی درجہ بندی پر مبنی ہے، جن کے نقاط مختلف الگورتھم کے ذریعے حاصل کیے جا سکتے ہیں۔ عام طور پر کئی درجن پوائنٹس کو نشان زد کیا جاتا ہے، انہیں ابرو، آنکھوں، ہونٹوں، ناک، جبڑے کی پوزیشن سے جوڑتے ہیں، جو آپ کو چہرے کے تاثرات کو پکڑنے کی اجازت دیتا ہے۔
مشینی الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے جذباتی پس منظر کا اندازہ پہلے سے ہی خوردہ فروشوں کو زیادہ سے زیادہ آف لائن میں آن لائن ضم کرنے میں مدد کر رہا ہے۔ ٹیکنالوجی آپ کو اشتہارات اور مارکیٹنگ کی مہموں کی تاثیر کا اندازہ کرنے، کسٹمر سروس اور سروس کے معیار کا تعین کرنے اور لوگوں کے غیر معمولی رویے کی نشاندہی کرنے کی اجازت دیتی ہے۔
الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے، آپ دفتر میں ملازمین کی جذباتی حالت کو ٹریک کر سکتے ہیں (اداس لوگوں کا دفتر کمزور محرک، مایوسی اور تنزل کا دفتر ہے) اور داخلی اور باہر نکلنے والے ملازمین اور کلائنٹس کا "خوشی کا اشاریہ"۔
الفا بینک کئی شاخوں میں حقیقی وقت میں صارفین کے جذبات کا تجزیہ کرنے کے لیے ایک پائلٹ پروجیکٹ۔ الگورتھم صارفین کی اطمینان کا ایک لازمی اشارے بناتے ہیں، برانچ میں جانے کے جذباتی تاثر میں تبدیلیوں کے رجحانات کی نشاندہی کرتے ہیں، اور دورے کا مجموعی جائزہ دیتے ہیں۔
مائیکروسافٹ میں۔ سنیما میں تماشائیوں کی جذباتی حالت کا تجزیہ کرنے کے نظام کی جانچ کے بارے میں (حقیقی وقت میں فلم کے معیار کا ایک معروضی جائزہ)، نیز امیجن کپ مقابلے میں "آڈیئنس ایوارڈ" کی نامزدگی میں فاتح کا تعین کرنے کے بارے میں فتح اس ٹیم نے حاصل کی جس کی کارکردگی پر سامعین نے سب سے زیادہ مثبت ردعمل ظاہر کیا)۔
مندرجہ بالا سب کچھ بالکل نئے دور کا آغاز ہے۔ نارتھ کیرولائنا سٹیٹ یونیورسٹی میں تعلیمی کورسز کے دوران طلباء کے چہروں کو کیمرے سے فلمایا گیا جس کی ویڈیو کمپیوٹر ویژن سسٹم جو جذبات کو پہچانتا ہے۔ حاصل کردہ ڈیٹا کی بنیاد پر اساتذہ نے تدریسی حکمت عملی میں تبدیلی کی۔
تعلیمی عمل میں، عام طور پر، جذبات کی تشخیص پر ناکافی توجہ دی جاتی ہے۔ لیکن آپ تدریس کے معیار، طالب علم کی مصروفیت، منفی جذبات کی نشاندہی، اور موصول ہونے والی معلومات کی بنیاد پر تعلیمی عمل کی منصوبہ بندی کر سکتے ہیں۔
چہرے کی شناخت Ivideon: آبادیاتی اور جذبات
اب ہمارے نظام میں جذبات پر ایک رپورٹ سامنے آئی ہے۔
چہرے کا پتہ لگانے والے ایونٹ کارڈز پر ایک علیحدہ "جذبات" فیلڈ نمودار ہوا ہے، اور "چہروں" سیکشن میں "رپورٹس" کے ٹیب پر ایک نئی قسم کی رپورٹس دستیاب ہیں - گھنٹہ اور دن کے لحاظ سے:
تمام کھوجوں کا ماخذ ڈیٹا ڈاؤن لوڈ کرنا اور ان کی بنیاد پر اپنی خود کی رپورٹس بنانا ممکن ہے۔
کچھ عرصہ پہلے تک، جذبات کی شناخت کے تمام نظام تجرباتی منصوبوں کی سطح پر کام کرتے تھے جن کا احتیاط کے ساتھ تجربہ کیا جاتا تھا۔ ایسے پائلٹوں کی قیمت بہت زیادہ تھی۔
ہم تجزیات کو خدمات اور آلات کی مانوس دنیا کا حصہ بنانا چاہتے ہیں، اس لیے آج سے "جذبات" تمام Ivideon کلائنٹس کے لیے دستیاب ہیں۔ ہم کوئی خصوصی ٹیرف پلان متعارف نہیں کراتے، خصوصی کیمرے فراہم نہیں کرتے، اور تمام ممکنہ رکاوٹوں کو ختم کرنے کی پوری کوشش کرتے ہیں۔ ٹیرف میں کوئی تبدیلی نہیں ہے؛ کوئی بھی 1 روبل کے عوض چہرے کی شناخت کے ساتھ جذباتی تجزیہ کو جوڑ سکتا ہے۔ فی مہینہ.
میں پیش خدمت ہے۔ صارف اور پر ہم نے Ivideon چہرے کی شناخت کے نظام کے بارے میں اور بھی دلچسپ حقائق جمع کیے ہیں۔
ماخذ: www.habr.com