Arvutid õpivad tundeid hindama - mõnikord paremad kui inimesed
Pealegi ütlevad teadlased, et selle uuringu uusima teabega programmeeritud arvutid suudavad paremini eristada rõõmu ja pettumuse naeratusi kui inimvaatlejad.
Teadlased usuvad, et leiud võivad sillutada teed arvutitele kasutajate emotsionaalsete seisundite paremaks hindamiseks ja vastavalt reageerimiseks. Võimalik oleks välja töötada tarkvara, mis aitaks treenida neid, kellel on raskusi väljendite tõlgendamisega, näiteks autismiga inimesi, et nad näeksid väljendeid täpsemalt.
"Eesmärk on aidata inimestel silmast silma suhelda," ütles doktorant Ehsan Hoque, äsja ajakirjas IEEE tehingud afektiivse arvutusega.
MIT meedialaboris läbi viidud katsetes paluti inimestel kõigepealt tegutseda rõõmu või pettumuse väljendusena, kuna veebikaamerad salvestasid nende väljendeid. Seejärel paluti neil kas täita veebipõhine vorm, mis oli mõeldud pettumuse tekitamiseks, või kutsuti neid vaatama videot, mis on loodud rõõmsa vastuse tekitamiseks - ka salvestamise ajal.
Teadlased said teada, et kui inimesel paluti teeselda, et ta on pettunud, ei naeratanud 90 protsenti katsealustest. Kuid kui talle esitati ülesanne, mis põhjustas tõelist pettumust - täites üksikasjaliku veebivormi, et seejärel leida teave pärast nupu „Esita” vajutamist kustutatud - naeratas 90 protsenti neist, ütles Hogue.
Pildid näitasid, et nende pettunud naeratuste ja armsa beebi video tekitatud rõõmsate naeratuste vahel on vähe erinevusi, kuid videoanalüüs näitas, et kahte tüüpi naeratuste progresseerumine oli üsna erinev: sageli kasvasid õnnelikud naeratused järk-järgult, samas kui pettunud naeratused ilmusid kiiresti, kuid tuhmusid kiiresti.
Sellistes katsetes tuginevad teadlased tavaliselt mõjutatud emotsioonide väljendustele, ütleb Hoque, mis võib anda eksitavaid tulemusi.
"Toimitud andmeid oli palju lihtsam täpselt klassifitseerida" kui tegelikke vastuseid, ütles ta. Kuid proovides tõlgendada reaalsete vastuste pilte, ei olnud inimestel parem kui juhus, hinnates neid õigesti ainult umbes 50 protsenti ajast.
Teadlaste sõnul on emotsioonide motiveerimise peensuste mõistmine selle uuringu peamine eesmärk. "Autismiga inimestele õpetatakse, et naeratus tähendab, et keegi on õnnelik," ütles ta, kuid uuringud näitavad, et see pole nii lihtne.
Ehkki inimesed ei pruugi täpselt teada, millistele vihjetele nad reageerivad, on ajastusel palju pistmist sellega, kuidas inimesed väljendeid tõlgendavad, ütleb ta näiteks, et Suurbritannia endise peaministri Gordon Browni puhul peeti laialt valetavat naeratust, peamiselt tänu tema irve ebaloomulik ajastus, ütles Hoque.
Samamoodi sisaldas endise presidendikandidaadi Herman Caini kampaaniareklaam naeratust, mis arenes nii aeglaselt - ilmumiseks kulus üheksa sekundit -, et seda parodeeriti laialdaselt, sh koomik Stephen Colberti võlts. "Ajastuse õigeks saamine on väga oluline, kui soovite, et teid naeratades peetaks siiraks ja ehtsaks," ütles Hoque.
Pittsburghi ülikooli psühholoogiaprofessor dr Jeffrey Cohn, kes selles uuringus ei osalenud, ütles, et see töö "murrab uue pinna, keskendudes pettumusele, inimese põhikogemusele. Kui valu uurijad on valude väljendamise kontekstis tuvastanud naeratuse, võib MIT-rühm olla esimene, kes kaasab naeratusi negatiivsete emotsioonide väljendustesse. "
Cohn ütles: "See on arvutuslikus käitumisteaduses väga põnev töö, mis integreerib psühholoogiat, arvutinägemist, kõnetöötlust ja masinõpet uute teadmiste loomiseks ... kliiniliste tagajärgedega." Ta ütles, et see on oluline meeldetuletus, et kõik naeratused pole positiivsed. Iga kord, kui leitakse naeratusi, on olnud kalduvus “lugeda”. Inimese ja arvuti suhtlemiseks on muude valdkondade ja rakenduste hulgas vaja nüansirikkamat vaadet. "
Lisaks koolituste pakkumisele inimestele, kellel on väljendusraskusi, võivad leiud turundajatele huvi pakkuda, ütles Hoque. "See, et klient naeratab, ei tähenda tingimata, et ta oleks rahul," ütles ta. Ja selle erinevuse teadmine võib olla oluline, et hinnata, kuidas kliendile paremini reageerida, ütles ta: "Naeratuse taga olev tähendus on ülioluline."
Teadlased usuvad, et analüüs võib aidata luua arvuteid, mis reageerivad kasutajate meeleoludele vastaval viisil. Affective Computing Groupi uuringute üks eesmärk on "muuta arvuti intelligentsemaks ja lugupidavamaks", ütles Hoque.
Allikas: MIT
