Računalniki se naučijo ocenjevati čustva - včasih boljša od ljudi
Poleg tega raziskovalci pravijo, da računalniki, programirani z najnovejšimi informacijami iz te raziskave, bolje razlikujejo nasmehe užitka in frustracije kot opazovalci.
Raziskovalci verjamejo, da bi lahko ugotovitve utrle pot računalnikom, da bolje ocenijo čustvena stanja svojih uporabnikov in se ustrezno odzovejo. Lahko bi razvili programsko opremo, ki bi pomagala usposobiti tiste, ki imajo težave z razlago izrazov, na primer ljudi z avtizmom, za natančnejše merjenje izrazov, ki jih vidijo.
"Cilj je pomagati ljudem s komunikacijo iz oči v oči," je dejal doktorand Ehsan Hoque, vodilni avtor prispevka, ki je bil pravkar objavljen v Transakcije IEEE o učinkovitem računalništvu.
V poskusih, izvedenih v medijskem laboratoriju MIT, so ljudi najprej prosili, naj odsevajo navdušenje ali razočaranje, saj so spletne kamere zabeležile njihove izraze. Nato so jih prosili, naj izpolnijo spletni obrazec, ki naj bi povzročil frustracije, ali pa so jih povabili k ogledu videoposnetka, ki naj bi vzbudil navdušen odziv - tudi med snemanjem.
Raziskovalci so izvedeli, da se 90 odstotkov preiskovancev, ko so posameznika prosili, naj se pretvarja, da je razočaran, ne nasmehne. Ko pa jim je bila predstavljena naloga, ki je povzročila resnično razočaranje - izpolnitev podrobnega spletnega obrazca, da bi nato našli informacije, ki so bile izbrisane po pritisku na gumb »pošlji«, se jih je 90 odstotkov nasmehnilo, pravi Hogue.
Fotografije so pokazale majhno razliko med temi razočaranimi nasmehi in navdušenimi nasmehi, ki jih je povzročil video posnetek ljubkega dojenčka, vendar je video analiza pokazala, da je bilo napredovanje obeh vrst nasmehov precej drugačno: pogosto so se veseli nasmehi postopoma nalagali, medtem ko so bili razočarani. nasmehi so se hitro pojavili, a hitro zbledeli.
V takšnih poskusih se raziskovalci običajno zanašajo na izražene občutke, pravi Hoque, kar lahko prinese zavajajoče rezultate.
"Dejanske podatke je bilo veliko lažje natančno razvrstiti" kot dejanske odzive, je dejal. Toda ko so poskušali interpretirati slike resničnih odzivov, se ljudje niso počutili bolje kot naključje, saj so te pravilno ocenili le približno 50 odstotkov časa.
Raziskovalci pravijo, da je glavni cilj te raziskave razumevanje subtilnosti, ki motivirajo čustva. "Ljudje z avtizmom se učijo, da nasmeh pomeni, da je nekdo srečen," je dejal, vendar raziskave kažejo, da ni tako preprosto.
Čeprav ljudje morda ne vedo natančno, na katere znake se odzivajo, ima čas veliko povezave s tem, kako ljudje razlagajo izraze, pravi. Na primer, nekdanjega britanskega premierja Gordona Browna na splošno štejejo za lažni nasmeh, predvsem zaradi nenaravni čas njegovega nasmeha, je rekel Hoque.
Podobno se je v reklamni kampanji nekdanjega predsedniškega kandidata Hermana Caina nasmeh, ki se je razvil tako počasi - trajalo je devet sekund - pojavil, - da je bil široko parodiran, vključno s prevarami komika Stephena Colberta. "Pravilno določanje časa je zelo pomembno, če želite, da vas s svojimi nasmehi dojemamo kot iskrenega in pristnega," je dejal Hoque.
Dr. Jeffrey Cohn, profesor psihologije na Univerzi v Pittsburghu, ki ni sodeloval v tej raziskavi, je dejal, da to delo "odpira nova področja s poudarkom na frustraciji, ki je temeljna človeška izkušnja. Medtem ko so raziskovalci bolečine prepoznali nasmeh v kontekstu izražanja bolečine, je skupina MIT morda prva, ki nasmehe vključuje v izraze negativnih čustev. "
Cohn je dejal: "To je zelo vznemirljivo delo v računalniški vedenjski znanosti, ki vključuje psihologijo, računalniški vid, obdelavo govora in strojno učenje za ustvarjanje novega znanja ... s kliničnimi posledicami." Rekel je, da je to "pomemben opomnik, da niso vsi nasmehi pozitivni. Obstaja težnja k "branju" užitka, kadar koli se najde nasmeh. Za interakcijo med človekom in računalnikom je med drugimi področji in aplikacijami potreben bolj niansiran pogled. "
Ugotovitve bi lahko poleg usposabljanja ljudi, ki imajo težave z izrazi, zanimale tudi tržnike, je dejal Hoque. "Samo zato, ker se stranka nasmehne, še ne pomeni, da je zadovoljna," je dejal. Ker je vedel, da je razlika lahko pomembna pri ocenjevanju, kako se najbolje odzvati na stranko, je dejal: "Temeljni pomen nasmeha je ključnega pomena."
Raziskovalci menijo, da lahko analiza pomaga ustvariti računalnike, ki se odzivajo na načine, ki ustrezajo razpoloženju njihovih uporabnikov. Eden od ciljev raziskave skupine Affective Computing Group je "narediti računalnik bolj inteligenten in spoštljiv," je dejal Hoque.
Vir: MIT
