Ar pasitikėtumėte robotu, jei jis būtų jūsų gydytojas? Emocinės intelektualiosios mašinos gali būti ne taip toli nuo mūsų, kaip atrodo. Per pastaruosius kelis dešimtmečius dirbtinis intelektas smarkiai padidino galimybes skaityti žmonių emocines reakcijas.
Bet emocijų skaitymas nereiškia, kad jas suprasi. Jei pati AI negali jų patirti, ar ji kada nors sugebės mus pilnai suprasti? O jei ne, ar mes rizikuojame priskirti tokias savybes robotams, kurių jie neturi?
- „Salik.biz“
Naujausios kartos dirbtinis intelektas jau dėkoja mums už tai, kad padidėjo duomenų, iš kurių kompiuteriai gali pasimokyti, skaičius ir padidėja apdorojimo galia. Šios mašinos palaipsniui tobulinamos tais atvejais, kuriuos paprastai suteikėme žmonėms vykdyti.
Šiandien dirbtinis intelektas, be kitų dalykų, gali atpažinti veidus, veido eskizus paversti nuotraukomis, atpažinti kalbą ir žaisti „Go“.
Nusikaltėlių atpažinimas
Ne taip seniai mokslininkai sukūrė dirbtinį intelektą, kuris gali pasakyti, ar asmuo yra nusikaltėlis, vien pažvelgdamas į jų veido bruožus. Sistema buvo įvertinta naudojant Kinijos nuotraukų duomenų bazę, o rezultatai buvo tiesiog stulbinantys. AI klaidingai nekaltus žmones klasifikavo kaip nusikaltėlius tik 6% atvejų ir sėkmingai nustatė 83% nusikaltėlių. Bendras tikslumas buvo beveik 90%.
Reklaminis vaizdo įrašas:
Ši sistema pagrįsta metodu, vadinamu „giliu mokymusi“, kuris pasirodė esąs sėkmingas, pavyzdžiui, veido atpažinimo srityje. Gilus mokymasis kartu su „veido pasukimo modeliu“leido dirbtiniam intelektui nustatyti, ar dvi nuotraukos atspindi to paties žmogaus veidą, net jei keičiasi apšvietimas ar kampas.
Gilus mokymasis sukuria „neuroninį tinklą“, pagrįstą žmogaus smegenų apytikslėmis. Jį sudaro šimtai tūkstančių neuronų, organizuotų skirtingais sluoksniais. Kiekvienas sluoksnis įveda įvesties duomenis, pavyzdžiui, veido atvaizdą, į aukštesnį abstrakcijos lygį, pvz., Briaunų rinkinį tam tikromis kryptimis ir vietose. Ir automatiškai išryškina tas funkcijas, kurios yra svarbiausios atliekant tam tikrą užduotį.
Turint omenyje giluminio mokymosi sėkmę, nenuostabu, kad dirbtiniai neuroniniai tinklai gali atskirti nusikaltėlius nuo nekaltųjų - jei iš tiesų yra veido bruožų, kurie skiriasi. Tyrimas leido atskirti tris požymius. Vienas iš jų yra kampas tarp nosies galiuko ir burnos kampų, kuris nusikaltėliams yra vidutiniškai 19,6% mažesnis. Nusikaltėliams viršutinės lūpos kreivumas taip pat yra vidutiniškai 23,4% didesnis, o atstumas tarp vidinių akių kampučių yra vidutiniškai 5,6% siauresnis.
Iš pirmo žvilgsnio ši analizė leidžia manyti, kad pasenusi nuomonė, kad nusikaltėlius galima atpažinti pagal fizinius požymius, nėra tokia neteisinga. Tačiau tai nėra visa istorija. Pažymėtina, kad du svarbiausi bruožai yra susiję su lūpomis, ir tai yra patys išraiškingiausi mūsų veido bruožai. Tyrime panaudotos nusikaltėlių nuotraukos reikalauja neutralios veido išraiškos, tačiau AI vis tiek pavyko šiose fotografijose rasti paslėptas emocijas. Galbūt taip nereikšminga, kad žmonės negali jų aptikti.
Sunku atsispirti pagundai patiems pasižiūrėti nuotraukų pavyzdžius - štai jie. Dokumentas vis dar peržiūrimas. Atidus tyrimas nekaltųjų nuotraukose rodo nedidelę šypseną. Tačiau pavyzdžiuose nėra daug nuotraukų, todėl neįmanoma padaryti išvadų apie visą duomenų bazę.
Afektyvaus skaičiavimo galia
Tai nėra pirmas kartas, kai kompiuteris sugeba atpažinti žmogaus emocijas. Vadinamoji „emocinio skaičiavimo“arba „emocinio skaičiavimo“sritis egzistuoja ilgą laiką. Manoma, kad jei norime patogiai gyventi ir bendrauti su robotais, šios mašinos turi sugebėti suprasti ir tinkamai reaguoti į žmogaus emocijas. Šioje srityje galimybės yra gana plačios.
Pavyzdžiui, tyrėjai naudojo veido analizę, kad nustatytų mokinius, kuriems sunku susidurti su kompiuterinio mokymo pamokomis. AI buvo išmokyta atpažinti skirtingus įsitraukimo ir nusivylimo lygius, kad sistema suprastų, kai studentams darbas atrodo per lengvas ar per sudėtingas. Ši technologija gali būti naudinga siekiant pagerinti mokymosi patirtį internetinėse platformose.
„Sony“bando sukurti robotą, galintį suformuoti emocinius ryšius su žmonėmis. Kol kas nėra visiškai aišku, kaip ji ketino tai pasiekti ar ką tiksliai padarys robotas. Tačiau bendrovė sako, kad bando „integruoti aparatinę įrangą ir paslaugas, kad suteiktų emociškai palyginamą patirtį“.
Emocinis dirbtinis intelektas turės nemažai galimų pranašumų, nesvarbu, ar tai būtų pašnekovo, ar vykdytojo vaidmuo - jis galės tiek atpažinti nusikaltėlį, tiek kalbėti apie gydymą.
Taip pat kyla etinių problemų ir rizikos. Ar būtų teisinga leisti pacientams, sergantiems demencija, pasikliauti AI kompanionu ir pasakyti jiems, kad jie yra emociškai gyvi, kai jų nėra? Ar galite pastatyti žmogų už grotų, jei PG sako, kad jis kaltas? Žinoma ne. Dirbtinis intelektas pirmiausia bus ne teisėjas, o tyrėjas, nustatęs „įtartinus“, bet tikrai ne kaltus žmones.
Dirbtiniam intelektui sunku paaiškinti subjektyvius dalykus, tokius kaip emocijos ir jausmai, iš dalies todėl, kad PG neturi pakankamai duomenų, kad galėtų juos objektyviai išanalizuoti. Ar aš kada nors suprasiu sarkazmą? Viename kontekste vienas sakinys gali būti sarkastiškas, o kitame - visiškai skirtingas.
Bet kokiu atveju duomenų kiekis ir apdorojimo galia toliau auga. Su keliomis išimtimis, AI per artimiausius kelis dešimtmečius gali išmokti atpažinti įvairių tipų emocijas. Bet ar jis galėjo kada nors patirti juos? Tai ginčytina taškas.
ILYA KHEL