Inimese nägu on sõltuvalt sellest, kuidas neid loendate, jõul 23 kuni 43 lihast, millest paljud kinnituvad nahale ja millel pole ellujäämiseks ilmset funktsiooni. Inimene, kes uurib isendit isoleeritult, ei teaks, mida neist teha. Laubale, kulmudele, huultele ja põskedele puutudes edastavad lihased rikkalikult teavet meie emotsionaalse seisundi, huvi taseme ja erksuse kohta. See on märkimisväärselt tõhus suhtlusvahend - peaaegu silmapilkne, tavaliselt täpne, ületades enamiku keele- ja kultuuritõkkeid. Kuid mõnikord kaovad andmed, neid ignoreeritakse või tõlgendatakse valesti. Kui metsaraie naeratab metsas, kui keegi teda ei vaata, kas ta oli siis tegelikult õnnelik?
Sellest loost
[×] SULETUD
Nii pikad emotikonid. Teadlane arendab tehnoloogiat, mis suudaks meie väljendeid tuvastada ja lugeda
Video: Smithsoniani leidlikkuse auhinnad 2015: Rana el Kaliouby
Seotud lugemised
Emotsionaalne intelligentsus: miks see võib olla olulisem kui IQ
OstaRana el Kaliouby vihkab, et teave läheb raisku. Kohtumisel el Kalioubyga tema väikeses kontoris Walthamis, Massachusettsis, näen, kuidas ta tõmbab su suu nurki tõstvat suuremat lihaseid ja orbicularis oculi, kriimustades silmade välimisi nurki. Ta naeratab ja järeldan, et ta tervitab mind, enne kui ta isegi sõna "tere" välja ei saa. Kuid paljud sotsiaalsed vahetused toimuvad tänapäeval ilma reaalajas näost näkku suhtlemata. Seal tulevadki sisse el Kaliouby ja tema seltskond.
El Kaliouby, kes on 37, naeratab sageli. Tal on ümmargune, meeldiv, väljendusrikas nägu ja paljuski ta esindab oma positsiooni kiiresti areneva tech-idufirma - anti-Bezose, uncuckerbergi - kaasasutajana. Tema ettevõte Affectiva, mille ta asutas 2009. aastal koos MIT Media Labi toonase kolleegi Rosalind Picardiga, on tehnoloogia tipptasemel positsioonil - kasutada arvutit inimeste näoilmete tuvastamiseks ja tõlgendamiseks. Selle afektiivse arvutusena tuntud välja eesmärk on täita inimeste ja masinate vaheline suhtlemislõhe, lisades sellele uue suhtlusviisi, sealhulgas naeratuste, muigamiste ja tõstetud kulmude mitteverbaalse keele. "Meie eeldus on, et emotsioonid on olulised, " ütleb el Kaliouby. „Emotsioonid ei häiri meie ratsionaalset mõtlemist, vaid suunavad ja informeerivad seda. Kuid need puuduvad meie digitaalsest kogemusest. Teie nutitelefon teab, kes te olete ja kus olete, kuid ta ei tea, kuidas te end tunnete. Meie eesmärk on see parandada. ”
Miks peab teie nutitelefon teadma, kuidas te end tunnete? El Kalioubyl on hulgaliselt vastuseid, mis kõik põhinevad arvutite näiliselt piiramatul integreerimisel meie igapäevaellu. Ta kavandab „tehnoloogiat meie kodude valgustuse, temperatuuri ja muusika juhtimiseks vastavalt meie meeleolule” või rakendusi, mis suudavad filmi sisu kohandada teie alateadvuse reageerimise põhjal sellele, kui vaatate. Ta kujutleb programme, mis jälgivad teie väljendusoskust sõites ning hoiatavad tähelepanematuse, unisuse või viha eest. Ta naeratab mainides oma lemmikideed - "külmik, mis tunneb end ära, kui olete stressis ja lukustab jäätise."
Eriti arvab ta, et Affectiva ja tehnoloogia, mis aitab ta peavoolu sisse tuua, on tervishoiuteenuste abistamiseks. Uut ravimit katsetav teadlane või patsienti raviv terapeut saab tagasisidet ainult teatud intervallidega, arvestades kõiki eneseteatamisega seotud probleeme - näiteks alateadlik soov arstile meeldida või valikuline tagasikutsumine, mis soodustab kõige värskemaid mälestusi . El Kaliouby näeb ette programmi, mis töötab subjekti sülearvuti või telefoni taustal ja mis võimaldab hetkega (päeva, kuu) kajastada tema tuju ja korreleerida selle hetkega. aega või midagi muud, mida teie seade saab mõõta või jälgida. “See ei peaks isegi raviprogrammi osa olema, ” muigab ta. "Teil võiks see lihtsalt oma telefonis olla ja see ütleb teile, et iga kord, kui X-kõned kõlab, on teil negatiivne väljend, ja see ütleb teile midagi, mida te võib-olla ei teadnud."
Telli Smithsoniani ajakiri nüüd kõigest 12 dollariga
See lugu on valik Smithsoniani ajakirja detsembrinumbrist.
OstaEl Kaliouby propageerib afektiivset andmetöötlust kui loogilist järgmist sammu liikumisel klaviatuurilt hiirele puutetundlikule ekraanile hääletuvastuseni. Kevadel andis Affectiva välja oma esimese kommertstarkvara arenduskomplekti, mille arendajad, kes on huvitatud kasutajate reaalajas emotsionaalsetest olekutest, saavad lisada oma programmidesse - näiteks muusikamängijatesse või mängu- või kohtingurakendustesse. Ja just sel sügisel käivitas Affectiva pilvepõhise programmi Emotion As a Service, kuhu kliendid saavad videoid analüüsimiseks üles laadida. Kes võiks seda kasutada? Töökohale vestlusele minev kandidaat, kes tunneb muret või on igav või isegi naeratab liiga palju. Või stjuardessi saatjaid palkav lennufirma, kus pakutakse sadu videorakendusi, et otsida neid, kes saavad veenva naeratuse osaliseks, kui nad reisijatele hüvasti jätavad. (Ehtsat naeratust, mis hõlmab silmanurkade lihaste kokkutõmbumist, nimetatakse 19. sajandi anatoomikuks nimetatud Duchenne'i naeratuseks; selle vastand, ainult suud kasutav sunnitud naeratus, on mõnikord mõnikord mida nimetatakse “Pan Am” naeratuseks.)
Ja loomulikult on kõik seda tarkvara töötavad seadmed ühendatud Internetiga, nii et nende kogutud teave koondatakse, sõelutakse ja võrgustatakse viisil, kuidas sotsiaalmeediarakendused tuvastavad populaarsed teemad või isiksused. See võib olla kokku pandud näiteks Affectiva meeleolu indeksiks, mis on numbriline kogurahva õnne lugem, või jaotatud piirkondadeks, kus naeratused või kulmud on praegu trendid.
Affectiva põhiprogramm analüüsib nägu 20 korda sekundis 46 lokaliseeritud õnne, kurbuse, üllatuse, hirmu, viha, vastikust ja põlgust väljendava väljenduse järele, millele lisandub huvi ja segadus. (Naomi Shavin / Smithsonian) Siiani on Affectiva peamised kliendid olnud reklaami-, turundus- ja meediaettevõtted. Selle tarkvara automatiseerib fookusgrupi juhtimise protsessi, milleks on tülikas tosina inimese ruumis kokkupanek, et anda oma arvamus uue toote, telesarja või reklaamikampaania kohta; see registreerib reaktsioonid otse, ilma et osaleja peaks esitlusele vastamiseks valijat valima või küsimustikule vastama. Veelgi enam, tarkvara laiendab potentsiaalset fookusgruppi kogu maailmale või vähemalt selle olulisele osale, millel on veebikaameraga arvuti või mobiilseade.
Tagasiside Affectiva järeleandmatust ja kõike nägevast silmast aitas kujundada võrgutelevisiooni kohtkomitee, andes kaks tegelast unustusse patu eest, mis ei pannud vaatajaid naeratama. (El Kaliouby ei tuvasta etendust ega tegelasi.) Selle tarkvara kasutati „naeratuse proovivõtja” ehitamiseks, masinaks, mis jagas selle kaamerasse naeratanud ostjatele kommikarpe. Kui oleks rohkem uuringuid, oleks see tõenäoliselt kasulik rahvahulga jälgimisel lennujaamades, potentsiaalsete poevarguste tuvastamiseks või valedetektorina.
El Kaliouby on aga nendele salajastele rakendustele vastu pidanud, hoolimata sellest, kui tulusad need ka poleks. Ta arvab, et tundlik arvutirakendus muudab maailma, sealhulgas, kuid mitte ainult, kommipulkade müümist. "Meie ettevõtte eetos, " ütleb ta, "on seda tehnoloogiat kasutada inimeste elu parandamiseks ja paremaks suhtlemiseks, mitte ainult selleks, et reklaamijad rohkem tooteid müüksid."
**********
Erinevalt paljudest tehnikaettevõtjatest ei olnud rikkaks saamine el Kaliouby algses plaanis. Kairos sündinud Egiptuse vanematele, kes mõlemad töötavad tehnoloogia alal, õppis ta arvutiteadust Kairos asuvas Ameerika ülikoolis, kus ta lõpetas 1998. aastal, umbes sel ajal, kui arvutid olid muutumas piisavalt võimsaks, et teadlased võiksid mõelda neile, mis inimlikus mõttes on. nimetatakse emotsionaalseks intelligentsuseks.
Ta jätkas arvutiteaduse õppimist Cambridge'i ülikoolis, saabudes vahetult pärast 11. septembri 2001. aasta rünnakuid Ameerikasse. Tema vanemad arvasid, et ta võib pärandi tõttu arreteerida, ahistada või veelgi hullem. Kuid kuigi ta kandis kuni paar aastat tagasi moslemite peakatteid, ei vaevunud ta ei usu ega välimuse pärast ei Inglismaal Cambridge'is ega Massachusettsi osariigis Cambridge'is, kuhu ta kolis 2006. aastal MIT Media Labiga liituma, . "Ma arvan, et see on sellepärast, et ma naeratan palju, " ütleb ta naeratades.
Prantsuse anatoom Duchenne avaldas inimese näoilmete maamärkide uuringud. (Bridgemani pildid) Cambridge'is olles oli ta hakanud tundma autismi probleemi, eriti autistlike laste raskusi näoilmete lugemisel. Ta tegi ettepaneku ehitada „emotsionaalne kuuldeaparaat“, mida saaks kanda nägude lugemiseks ja kandjale sobivaks käitumiseks. Algselt riikliku teaduse fondi toetuse saamiseks tagasi lükatud põhjusel, et projekt oli liiga keeruline, ehitas ta koos kolleegidega prototüübi, mis koosnes pisikese kaameraga varustatud prillide paarist, vilkuvatest tuledest ja kõrvaklapist, erinevalt Google Glassi varasem versioon. Teine toetustaotlus oli edukas ja pärast kolimist MIT-i töötas ta koos meeskonnaga järgmised kolm aastat, et seda Rhode Islandi koolis täiustada ja testida. El Kaliouby kirjeldab seda kui "uurimisprojekti ja edukat" - seda kasutanud autistlikel lastel olid ülekaalukalt positiivsed kogemused -, kuid 2008. aastal, kui toetus lõppes, seisis ta silmitsi hetkega. Äriline huvi afektiivse andmetöötluse vastu kasvas ning ta tahtis seda laiendada ja õitseda; prillide väljatöötamisel tehtud jõupingutused piiraksid selle väikese võimaliku kasutamisega. Nii keerutas ta koos Picardiga Affectiva maha, hoides samal ajal lootust, et mõni teine ettevõte valib emotsionaalse kuuldeaparaadi ja viib selle turule.
Kui Affectiva moodustati, valisid käputäis ettevõtte moodustanud meeskonnaliikmeid väärtuse, mida nad tahtsid kehastada, näiteks õppimise või sotsiaalse vastutuse või lõbutsemise. Tema strateegia- ja teadusametnikuna oli "kirg". 20-liikmelist ettevõtet juhitakse peaaegu demokraatiana, kus peetakse poolaastaseid koosolekuid, kus töötajad hääletavad järgmise kuue kuu prioriteetide üle. Tema kabinetis on tahvel, mille on joonistanud ühe kolleegi noor tütar; tal on 6-aastane poeg Adam ja 12-aastane tütar Jana, kes elavad koos temaga Bostoni äärelinnas (nende isa elab Egiptuses). Tema käitumine on leebe ja arvestav; tund hommikuseks kohtumiseks pakub ta külastajale võileiva tellimist, ehkki ta jätab ise lõuna vahele. "See on minu jaoks Ramadan, " ütleb ta naeratades, "aga see pole teie jaoks Ramadan."
Ta istub külastajatele laua taha, monitori ja veebikaamera poole; tarkvara otsib külastaja näo ja joonistab selle ümber ekraani kasti. See tuvastab jälgitavate punktide komplekti: silmade ja suu nurgad, ninaotsa jne. Kakskümmend korda sekundis otsib tarkvara „tegevusüksusi“, mis on sageli kogu lihastes esinev lihaste läbimäng. Neid on 46 vastavalt standardsele klassifitseerimissüsteemile - näohoolduse kodeerimissüsteem (FACS). Nende hulka kuuluvad sisemised ja välimised kulmu tõstjad, timmijad, vilkurid, vintsid ja huulelõksud, funnellerid, pressid ja imemised. Affectiva tavaprogramm võtab neist igal ajal umbes 15 proovi ja analüüsib neid seitsme peamise emotsiooni väljendamiseks: õnn, kurbus, üllatus, hirm, viha, vastikus ja põlgus, lisaks huvi ja segadus. Naeratus ja näete, kui palju õnne õnnestub; kõverda oma huule pahupidi ja programm märgib su vastikust.
Või õigemini teie vastiku väljendus. Afektiivse andmetöötluse kogu eeldus põhineb sellel, mis tähendab usu hüpet, et naeratus annab edasi õnnetunnet või naudingut või lõbustust. Muidugi on inimesed samas olukorras: meid võib petta vale naeratus või vihane viha, nii et me ei saa tõesti arvutiprogrammist enamat oodata, vähemalt veel mitte.
Aja jooksul on Affectiva ehitanud arhiivi, mis koosneb enam kui kolmest miljonist näguvideost, mille on üles laadinud umbes 75 riigist värvatud Interneti-kasutajad. Koolitatud vaatlejad on neid sadu tuhandeid analüüsinud ja kodeerinud FACSi tegevusüksuste jaoks - see on monumentaalne ettevõtmine, kuna videote keskmine pikkus on umbes 45 sekundit ja igaühe töötlemine võtab umbes viis korda nii kaua. Inimkoodrite tulemusi kasutati omakorda ettevõtte algoritmide “koolitamiseks”, mis töötlevad ülejäänud reaalajas. Kogu andmebaas sisaldab nüüd umbes 40 miljardit emotsiooniandmete punkti, ressurssi, milleks on El Kaliouby, mis eristab Affectivat teistest sama valdkonna ettevõtetest, näiteks Californias asuv Emotient, tõenäoliselt selle lähim konkurent.
(Diagramm: 5W infograafika; Allikas: Daniel McDuff, MIT Media Lab, Affectiva) Daniel McDuff, kes liitus MIT Media Labi Affectivaga ja täidab teadusdirektorit, uurib seda potti pidevalt, et saada täiendavaid teadmisi emotsioonide väljendamiseks. Kuidas erinevad need vanuse, soo ja kultuuri järgi? (Võib-olla üllatavalt on McDuff leidnud, et vanemad inimesed on väljendusrikkamad, eriti positiivsete emotsioonide osas, kui nooremad.) Kas me saame usaldusväärselt mõõta põlgust, piinlikkust, tüdimust, ärevust? Millal kulmuvagu annab märku segadusest ja millal see näitab kontsentratsiooni? Kuidas eristada hirmu väljendust selle vahel, mis tähendab üllatust? (Vihje: 1. tegevusüksus, sisemine kulmu tõstja, on hirmu marker; 2. tegevusüksus, välimine kulmu tõus, näitab üllatust.) Tema sõnul on põhjust arvata, et programm jätkub. avaldiste paremaks avastamiseks (ehkki see ei pruugi kunagi täielikult ületada kõigi kõige suuremat takistust: Botox).
Minu palvel esitas McDuff saatele ühe emotsionaalsuse tuvastamise suurepärase klassikalise probleemi - Mona Lisa, mille mõistatuslik kvaasi-naeratus on vaatajaid juba 500 aastat intrigeerinud. Ettevaatusega, et tarkvara töötab kõige paremini väljendite, mitte staatiliste piltide nihutamisel, teatas ta, et see ei leidnud mingeid tõendeid La Gioconda ehtsa naeratuse kohta, vaid pigem tegevusüksuse 28 (huule rullus) ja 24 (huuled kokku surutud) kombinatsiooni., mis võib viidata teatavale ebamugavustundele.
**********
"Ma räägin teiega nüüd, " ütleb el Kaliouby, "ja jälgin, et te hindaksite oma sõnade vastu huvi. Kas ma peaksin aeglustama ja rohkem selgitama? Kas peaksin minema mõne teise teema juurde? Kujutage nüüd ette, et annan suurele seltskonnale veebiseminari, mida ma ei näe ega kuule. Ma ei saa tagasisidet ega mingit võimalust öelda, kas nali töötas või langes, kui inimesed on kihlatud või igavad. Kas poleks tore saada seda tagasisidet reaalajas, koondatuna, hetkest hetkeni, kui mööda lähen? ”
Ta esitab reklaami Jibo jaoks - sotsiaalne robot, mis on ettetellimiseks saadaval rahvahulkade rahastamise veebisaidil Indiegogo ja mille on välja töötanud MITi endine kolleeg Cynthia Breazeal. Otsides midagi kõrgtehnoloogiaga laavalampi, istub Jibo lauale ja skannib selle ümbrust, tuvastades isikuid näo järgi ja suheldes nendega - edastades sõnumeid, edastades meeldetuletusi, tehes rutiinseid telefonikõnesid ja isegi vesteldes. See on veel üks potentsiaalne rakendus Affectiva tarkvara jaoks - ettevõtted peavad kõnelusi ja see on "väga põnev väljavaade", ütles el Kaliouby.
Mõne jaoks on põnev, kuid emotsioonide töötlemise robotite väljavaade on teistele murettekitav. Sherry Turkle, kes on pikka aega uurinud, kuidas inimesed suhestuvad arvutitega, hoiatab oma uues raamatus " Vestluse taastamine: rääkimise võimsus digitaalajastul " "robotmomendi" eest, mil masinad hakkavad asendama inimese kaaslust. Turkle usub, et teadlased, nagu el Kaliouby, ja tema meeskond saavad teha seda, mida nad ütlevad, et saavad. "Need on kõik geniaalsed, andekad inimesed, kes teevad hiilgavat tööd, " ütleb naine. Ja ta nõustub, et teatud olukordades - ohtlikes keskkondades, näiteks kosmoses või raskete masinate ümber, kus soovite kasutada kõiki võimalikke suhtlusviise - on afektiivsel andmetöötlusel oma roll. "Kuid järgmine samm, " ütleb ta, "ei järgne üldse. Järgmine samm on, teeme robotist sõbra. Olen küsitlenud vanemaid, kes on õnnelikud, et nende lapsed Siriga räägivad, ja ma arvan, et see ei vii meid teele, kuhu tahame minna. Me määratleme end inimestena selle järgi, kellega me seostame, ja minu jaoks pole mõttekas kujundada teie masinaga seotud enesehinnangut. Miks soovite, et arvuti teaks, kas olete kurb? ”
Isegi el Kaliouby kaldub nõustuma, et "kulutame oma seadmetele rohkem aega kui peaksime", pidades silmas loomulikult tema preteeni tütart, kelle pilk lukustub nutitelefoni ekraanil.
Kuid ta peab üha suurema ühenduvuse suundumust pöördumatuks ja arvab, et ehkki kasutajad peaksid alati valima, võiksime ka seda parimal viisil kasutada. Ta ennustab, et meie seadmetel on „emotsioonikiip ja rakenduste komplekt, mis kasutavad seda viisil, mis lisab meie elule piisavalt lisaväärtust, mis kaalub üles inimeste mured nende andmete jagamisel.” Ta tõmbab GPS-seadmetele analoogia: Affective computing aidake meil emotsionaalses ruumis liikuda samamoodi, nagu telefonirakendused aitavad meil füüsilises ruumis ringi liikuda. "Kõik muretsesid asukoha tuvastamise seadmete pärast ka esimest välja tulemist: nad tungisid meie privaatsusse ja jälgisid meid kogu aeg, " räägib naine. „Alles nüüd oleksime kõik kadunud ilma meie telefonideta Google Mapsist. Arvan, et see jääb samaks. ”
**********
