Los antiguos egipcios sabían mucho sobre la vivisección y podían tocar el hígado desde el riñón con el tacto. Envuelto de momias desde la mañana hasta la noche y practicando medicina (desde la trepanación hasta la extirpación de tumores), inevitablemente aprenderá a comprender la anatomía.
La riqueza de los detalles anatómicos fue más que compensada por la confusión con una comprensión de la función de los órganos. Los sacerdotes, los médicos y la gente común colocaron con valentía la mente en el corazón, y al cerebro se le asignó el papel de productor de moco para la nariz.
Después de 4 mil años, es difícil permitirse el lujo de reírse de los fellahs y faraones: nuestras computadoras y algoritmos de recolección de datos se ven más geniales que los rollos de papiro, y el cerebro aún produce misteriosamente, no entiendo eso.
Por lo tanto, en este artículo se suponía que los algoritmos para reconocer las emociones alcanzaban la velocidad de las neuronas espejo en la interpretación de las señales del interlocutor, cuando de repente se hizo evidente que las células nerviosas no eran lo que parecían.
Errores de decisión
En la infancia, un niño monitorea las caras de los padres y aprende a reproducir una sonrisa, enojo, complacencia y otras emociones, de modo que a lo largo de la vida en diferentes situaciones, sonríe, frunce el ceño y se enoja, al igual que sus seres queridos.
Muchos investigadores creen que la emulación de las emociones está construida por un sistema de neuronas espejo. Sin embargo, algunos científicos expresan escepticismo sobre esta teoría: todavía no entendemos la función de todas las células cerebrales.
El modelo del cerebro se basa en el terreno inestable de las hipótesis. No hay necesidad de dudar de una sola cosa: el "firmware" de la materia gris desde el nacimiento contiene características y errores, o más bien, características que afectan el comportamiento.
El espejo u otras neuronas son responsables de la respuesta de imitación, este sistema funciona solo en un nivel básico de reconocimiento de las intenciones y acciones más simples. Esto es suficiente para un niño, pero muy poco para un adulto.
Sabemos que las emociones dependen en gran medida de la experiencia adquirida de la interacción de una persona con su cultura nativa.
Nadie lo considerará un psicópata si entre las personas alegres sonreirá, sentirá dolor, porque en la edad adulta las emociones se utilizan como un medio para adaptarse a las condiciones de vida.
No sabemos lo que la otra persona realmente piensa. Hacer suposiciones es fácil:
sonríe, lo que significa que se divierte . La razón tiene la propiedad innata de erigir castillos en el aire de imágenes consistentes de lo que está sucediendo.
Uno solo tiene que tratar de determinar cómo las suposiciones existentes corresponden a la verdad, cómo se moverá el suelo inestable de las hipótesis: una sonrisa - tristeza, ceño fruncido - felicidad, temblor de párpados - placer.
El psiquiatra alemán Franz Karl Muller-Layer en 1889 mostró una ilusión geométrica-óptica asociada con una distorsión en la percepción de líneas y figuras. La ilusión es que el segmento enmarcado por las puntas hacia afuera parece ser más corto que el segmento enmarcado por "colas". De hecho, la longitud de ambos segmentos es la misma.
El psiquiatra también llamó la atención sobre el hecho de que el observador de la ilusión, incluso después de medir las líneas y escuchar la explicación del trasfondo neurológico de la percepción de la imagen, sigue considerando una línea más corta que la otra. También es interesante que esta ilusión no se vea igual para todos: hay personas menos susceptibles a ella.
El psicólogo Daniel Kahneman
afirma que nuestra mente analítica lenta reconoce el truco de Müller-Layer, pero la segunda parte de la mente, que es responsable del reflejo cognitivo, responde automática y casi instantáneamente a un estímulo que surge y hace juicios erróneos.
Un error cognitivo no es solo un error. Puede comprender y admitir que cuando mira una ilusión óptica, no puede confiar en sus ojos, pero comunicarse con personas reales es como viajar a través de un intrincado laberinto.
Ya en 1906, el sociólogo William Sumner proclamó la universalidad de la selección natural y la lucha por la existencia, transfiriendo los principios de la existencia de los animales a la sociedad humana. En su opinión, las personas agrupadas elevan su propio grupo, negándose a analizar los hechos que amenazan la integridad de la comunidad.
El psicólogo Richard Nisbett en
su artículo "Decir más de lo que podemos saber: informes verbales sobre procesos mentales" demuestra la renuencia de las personas a creer en datos estadísticos y otros datos generalmente aceptados que no son consistentes con sus creencias existentes.
La magia de los grandes números.
Mire este video y vea cómo cambia la expresión facial del actor.
La mente rápidamente "etiqueta" y hace suposiciones ante datos insuficientes, lo que conduce a efectos paradójicos, claramente visibles en el ejemplo del experimento realizado por el director Lev Kuleshov.
En 1929, filmó un primer plano de un actor, un cuenco lleno de sopa, un niño en un ataúd, una niña en el sofá. Luego, la película con el plan del actor se cortó en tres partes y se pegó por separado con marcos que mostraban un plato con sopa, un niño y una niña.
Independientemente el uno del otro, el público concluye que en el primer fragmento que el héroe quiere comer, en el segundo, está triste por la muerte del niño, en el tercero, está fascinado por la niña que yace en el sofá.
En realidad, la expresión en la cara del actor no cambia en todos los casos.
Y si vieras cien cuadros, ¿se revelaría el truco?
Basado en datos sobre la confiabilidad estadística del comportamiento no verbal en grandes grupos de personas, el psicólogo Paul Ekman
creó una herramienta integral para la medición objetiva de los movimientos faciales: el "sistema de codificación de movimientos faciales".
Opina que las redes neuronales artificiales pueden usarse para analizar automáticamente las expresiones faciales de las personas. A pesar de las serias críticas (el programa desarrollado por Ekman para el servicio de seguridad del aeropuerto
no pasó las pruebas controladas), hay un gran sentido común en estos argumentos.
Al mirar a un hombre sonriente, podemos suponer que está engañando, y de hecho concibió a uno maligno. Pero si usted (o la cámara) ve a un centenar de personas sonrientes, lo más probable es que la mayoría de ellas se diviertan realmente, por ejemplo, ven la actuación de un comediante incendiario.
En el ejemplo de los grandes números, no es tan importante que algunas personas sepan manipular las emociones de manera tan inteligente que incluso el profesor Ekman se dejará engañar. En palabras del experto en riesgos Nassim Taleb, la antifragilidad del sistema aumenta significativamente cuando una cámara fría e imparcial se convierte en objeto de observación.
Sí, no sabemos cómo reconocer una mentira en la cara, con o sin inteligencia artificial. Pero entendemos perfectamente cómo determinar el nivel de felicidad para cientos o más personas.
Reconocimiento de emociones para empresas
La forma más fácil de determinar las emociones a partir de una imagen facial se basa en la clasificación de los puntos clave, cuyas coordenadas se pueden obtener utilizando varios algoritmos. Por lo general, se marcan varias docenas de puntos, atándolos a la posición de las cejas, ojos, labios, nariz, mandíbula, lo que le permite capturar expresiones faciales.
Evaluar el entorno emocional utilizando algoritmos de máquina ahora ayuda a los minoristas a integrarse en línea tanto como sea posible fuera de línea. La tecnología le permite evaluar la efectividad de las campañas publicitarias y de marketing, determinar la calidad del servicio al cliente y el servicio, así como identificar el comportamiento anormal de las personas.
Usando algoritmos, puede rastrear el estado emocional de los empleados en la oficina (una oficina con personas tristes es una oficina de motivación débil, tristeza y corrupción) y el "índice de felicidad" de los empleados y clientes a la entrada y a la salida.
Alfa-Bank en varias sucursales
lanzó un proyecto piloto para analizar las emociones de los clientes en tiempo real. Los algoritmos crean un indicador integral de la satisfacción del cliente, identifican tendencias en la percepción emocional de visitar una sucursal y brindan una evaluación general de la visita.
Microsoft
habló sobre probar un sistema para analizar el estado emocional de los espectadores en un cine (una evaluación objetiva de la calidad de una película en tiempo real), así como para determinar el ganador en la nominación "Audience Award" en la competencia Imagine Cup (la victoria fue ganada por el equipo cuya audiencia respondió más positivamente).
Todo lo anterior es solo el comienzo de una era completamente nueva. En la Universidad de Carolina del Norte, durante los cursos educativos, las caras de los estudiantes fueron tomadas por una cámara, cuyo video fue
analizado por un sistema de visión
por computadora que reconoce las emociones. Con base en los datos recibidos, los maestros modificaron la estrategia de aprendizaje.
En el proceso educativo, en general, no se presta suficiente atención a la evaluación de las emociones. Pero puede evaluar la calidad de la enseñanza, la participación de los estudiantes, identificar las emociones negativas y planificar el proceso educativo en función de la información recibida.
Reconocimiento facial Ivideon: demografía y emociones
Ahora ha aparecido un informe sobre las emociones en nuestro sistema.
Un campo separado "Emoción" ha aparecido en las tarjetas de eventos de detección de rostros, y un nuevo tipo de informes está disponible en la pestaña "Informes" en la sección "Caras" - por hora y por día:
Es posible cargar los datos de origen de todas las detecciones y formar sus propios informes sobre la base.
Hasta hace poco, todos los sistemas de reconocimiento de emociones funcionaban a nivel de proyectos experimentales, que se probaron con precaución. El costo de tales pilotos era muy alto.
Queremos que la analítica sea parte del mundo familiar de servicios y dispositivos, por lo que a partir de ahora, las "emociones" estarán disponibles para todos los clientes de Ivideon. No presentamos un plan tarifario especial, no proporcionamos cámaras especiales y, de todas las formas posibles, nivelamos todas las barreras posibles. Las tarifas permanecen sin cambios, todos pueden conectar el análisis de las emociones con el reconocimiento facial por 1.700 rublos. por mes
El servicio se presenta en
la cuenta personal del usuario. Y en la
página de promoción, hemos reunido datos aún más interesantes sobre el sistema de reconocimiento facial Ivideon.