Dokážu vám upratať, navariť, napísať knihu, či robiť spoločnosť človeku, ktorý sa cíti osamelo, no nechce byť s inými ľuďmi. Vedci však prichádzajú s novinkou, robotom pribudla ďalšia schopnosť a to rozoznávanie ľudských emócií. Vedia, kedy sa hneváte, ste smutní či znechutení.
Algoritmus
Aby bol stroj schopný rozlíšiť ľudské emócie, sú potrebné dve veci. Jednou z nich je snímač, ktorý výraz tváre prečíta, druhou je prístroj disponujúci algoritmom, ktorí jednotlivé výrazy rozlíši a priradí k emóciám. Základom druhého kroku je proces, v rámci ktorého sa algoritmus naučí rozoznávať veci, ktoré už predtým videl. To znamená, že ak algoritmu ukážete stovky fotografií, na ktorých sa ľudia tvária šťastne a potom mu predostriete novú, spozná na nej opäť šťastného človeka.
Osamelosť
Kto je autorom tohto projektu? Je ním študentka Rana el Kaliouby, ktorá sa v roku 2001 presťahovala z Egypta do Cambridgeu, aby tu mohla študovať. Po čase si všimla, že viac času trávi za počítačom, ako so živými bytosťami. Zamyslela sa nad tým a povedala si, že by sa možno cítila ďaleko od rodiny a priateľov menej osamelo, keby počítač dokázal rozoznať jej pocity a reagovať na ne.
Pomoc autistickým deťom
Rana však nemyslela len na vlastnú osamelosť, jej vynález môže pomôcť aj veľkému množstvu autistických detí, ktoré môžu mať s rozoznávaním emócií problém. V roku 2006 začala Rana spolupracovať s Rosalind Picardovou z MIT a spolu o tri roky neskôr založili startup s názvom Affectiva. Ide o prvú umelú inteligenciu na trhu, ktorá je schopná rozoznávať emócie ľudí.
Široké uplatnenie
V roku 2013 sa Picardová rozhodla, že projekt opustí, no na trhu bol oň veľký záujem. Podobné služby ako Affectiva teraz ponúkajú aj firmy ako Amazon, IBM či Microsoft, ale aj množstvo malých firiem. Technológia našla využitie v mnohých oblastiach, napríklad pomáha lekárom zistiť, ako sa cítia ich pacienti, ale uplatňuje sa aj v reklamnom priemysle, kde firmy sledujú, ako reagujú ľudia napríklad na počítačové hry. Z malého projektu sa tak v priebehu niekoľkých rokov stal miliardový biznis.
Najväčšia databáza tvárí
El Kaliouby sa však pre The Guardian vyjadrila, že tu jej snaha nekončí a bude sa snažiť o to, aby jej projekt rástol aj naďalej. Posun vpred umožňuje aj fakt, že Affectiva disponuje najrozsiahlejšou databázou záznamov, na ktorých sú zachytené ľudské emócie. Majú k dispozícii viac ako 7,5 milióna záznamov z 87 krajín sveta. Tie boli získané zo snímačov pripojených na televíziu alebo z dopravných prostriedkov.
6 základných emócií
Získané záznamy prechádzajú procesom nálepkovania, ktorému sa hovorí Emotion Facial Action Coding System, v skratke Emfacs a vynašli ho ešte okolo roku 1980 Paul Ekman a Wallace V. Friesen. Ekman sa však emóciami zaoberal už omnoho skôr a ako prvý prišiel s teóriou, že u ľudí je možné rozoznať 6 základných emócií, a to hnev, znechutenie, strach, šťastie, smútok a prekvapenie. Tieto emócie sú podľa Ekmana univerzálne pre všetky kultúry a sú rozoznateľné vďaka výrazom tváre.
Súbor univerzálnych emócií neexistuje
Samozrejme, mnohí považujú Ekmanovu teóriu za zastaranú a medzi jej kritikov patrí napríklad aj psychologička Lisa Feldman Barrett. Tvrdí, že Ekman pri experimentovaní podsúval ľuďom odpovede, svoju teóriu totiž staval na tom, že ľudia rozoznajú rovnakú emóciu na tvári bankára z New Yorku aj domorodca z džungle. Barrettová sa preto rozhodla, že Ekmanov experiment zopakuje, tentoraz bez podsúvania odpovedí a výsledky boli prekvapivé. Psychologička tvrdí, že žiadny súbor univerzálnych emócií neexistuje.
Emócie sú príliš komplikované
Vo svojej práci Lisa tvrdí, že emócie sú kombinácie obrovského množstva faktorov, počnúc kultúrou a výchovou, až po vplyvy prostredia. Dodáva, že emócie síce sú skutočné, nedajú sa však označiť za objektívne. Hovorí, že emócie sú príliš komplikované na to, aby sa dali jednoducho spracovať a rozoznať, kým jeden človek sa v hneve zamračí, ďalší môže na hnev reagovať úsmevom, za ktorým sa ukrýva túžba po pomste.
Zvukové záznamy
El Kaliouby sa vyjadrila, že s Barrettovej tvrdeniami síce súhlasí, bráni sa však, že ona a jej tím neustále pracujú na tom, aby sa Affectiva posúvala vpred a rozširovala svoj repertoár poznatkov. Napríklad, sledujú nielen výrazy tváre, ale aj zvukové záznamy a drobné zmeny v mimike.
Nesprávna nálepka
Do diskusie sa pridali aj ďalší odborníci, ktorí tvrdia, že využívanie Ekmanovej zastaranej teórie by mohlo znamenať vážnu hrozbu. Informácie získané nevhodnou analýzou výrazov tváre by totiž mohla byť využitá proti ľuďom. Predstavte si napríklad, že idete na pohovor a jeho súčasťou bude analýza výrazov tváre uchádzača. Umelá inteligencia si môže výraz tváre zle vysvetliť a priradiť človeku nesprávnu nálepku. Okrem toho, otázna je aj etická stránka využívania informácií získaných takýmto spôsobom.
Rozdiely v kultúrach
Ďalším problémom sú rozdiely medzi kultúrami, kým v Brazílii vyjadrujú ľudia pocit šťastia širokým úsmevom, v Japonsku naznačuje úsmev slušnosť, nemusí však byť prejavom šťastia. Nejedna spoločnosť však etické zábrany a pochybnosti zahodila a na trhu ponúka program, ktorý údajne dokáže odhaliť sexuálnu orientáciu jedinca, ale aj to, či je jedinec pedofil či terorista.
Predsudky
Mnohé štúdie však poukazujú na fakt, že takýmto spôsobom sú vytvárané predsudky, ktoré môžu viac ublížiť ako pomôcť. Jedna zo štúdií bola publikovaná len pred niekoľkými mesiacmi a ukázalo sa, že algoritmus pripísal ľuďom s tmavou pleťou viac negatívnych emócií ako tým so svetlou farbou pleti.
theguardian
Nahlásiť chybu v článku