Psichologai teigia – teisingai emocijas įvardijame mažiau nei 50 proc. atvejų. Tuo tarpu, dirbtiniu intelektu paremtos sistemos vis tobulinamos, mokant jas tiksliai atpažinti emocijas ir tuo remiantis priimti sprendimus. Ar gali būti, kad programinė įranga ims emocijas atpažinti geriau nei žmonės? Kokie to pavojai, o, galbūt, privalumai?
Psichologai teigia – teisingai emocijas įvardijame mažiau nei 50 proc. atvejų. Maža to, vyrai emocijas atpažįsta prasčiau nei moterys, o daugiausiai klaidų daro identifikuodami neigiamas emocijas – liūdesį ar suirzimą. Tuo tarpu, dirbtiniu intelektu paremtos sistemos vis tobulinamos, mokant jas tiksliai atpažinti emocijas ir tuo remiantis priimti sprendimus. Ar gali būti, kad programinė įranga ims emocijas atpažinti geriau nei žmonės? Kokie to pavojai, o, galbūt, privalumai?
Dirbtinio intelekto (DI) suteikiamos galimybės beribės – per pastarąjį dešimtmetį veido atpažinimo programinė įranga tapo viena iš galingiausių biometrinių technologijų, galinčių „nuskaityti“ asmens emocijas pagal skaitmeninį vaizdą. Praėjusiais metais pasaulinė emocijų aptikimo ir atpažinimo rinka buvo įvertinta daugiau ne 12 milijardo JAV dolerių ir prognozuojama, kad iki 2024 metų šis rodiklis viršys 90 milijonų.
Tokią įrangą pasaulyje jau plačiai naudoja kompanijos, norėdamos įvertinti vartotojų požiūrį į produktą ar prekės ženklą, nuspręsti ar potencialus darbuotojas tinkamas konkrečiai pozicijai.
„Automatinis emocijų atpažinimas yra labai vertingas reklamos, produktų, viešųjų ryšių tyrimuose. Jis leidžia įvertinti žmonių emocinį atsaką į reklamą, įvairias filmų, žaidimų scenas, minios reakciją į politiko kalbą. Čia tam tikri atpažinimo netikslumai nėra labai svarbūs, nes svarbiau yra statistika, bendras vaizdas. Taip pat atsiranda taikymai kuriant personalizuotas vartotojo sąsajas, su žmogum bendraujančias sistemas. Čia aukštas atpažinimo tikslumas tampa svarbesniu“, – sako Kauno technologijos universiteto (KTU) Informatikos fakulteto mokslininkas Mantas Lukoševičius.
Žmonės teisingai identifikuoja tik 48 proc. emocijų
Nors dažnai tokia įranga kuriama didžiausių IT kompanijų, tokių kaip „IBM“, „Amazon“, „Microsoft“, vis dėlto ryšys tarp veido išraiškos ir emocijų nėra vienareikšmis. Psichologinių mokslų asociacijos suburtos mokslininkų grupės tyrimas rodo, kad nėra lengva nuspręsti, kaip žmonės jaučiasi pagal jų veido išraišką. Peržiūrėję daugiau nei 1 000 tyrimų, penki tyrėjai padarė išvadą, kad santykis tarp veido išraiškos ir emocijų yra miglotas, sudėtingas ir toli gražu ne universalus.
KTU Socialinių, humanitarinių mokslų ir menų fakulteto profesorė Rosita Lekavičienė pabrėžia, kad kuriamų technologijų tikslas – pasiekti kuo didesnį tikslumą nuskaitant veidus. Atlikti tyrimai rodo, jog 48 proc. žmonių geba ganėtinai tiksliai identifikuoti kitų asmenų emocijas iš kūno kalbos, balso tono, veido išraiškų. Vis dėlto, atmetus lengviausiai atpažįstamas emocijas – džiaugsmą ir nuostabą – likusias emocijas atpažinti geba tik 35 proc. žmonių.
Nemažai žmonių, pasak psichologės, sunkiai įvardina, kokia konkreti emocija atsispindi kito žmogaus veide. Dažnai yra tiesiog nurodoma, kad kitas asmuo išgyvena teigiamas ar neigiamas emocijas.
„Vyrų ir moterų gebėjimas atpažinti emocijas žmonių veiduose ar nuotraukose skiriasi. Moterims atpažinti emocijas sekasi geriau. Vyrai daugiausiai klaidų daro identifikuodami būtent neigiamas emocijas, t.y., jiems sunku konkrečiai įvardinti stebimą neigiamą emociją, pavyzdžiui, liūdesį ar suirzimą”, – pasakoja R. Lekavičienė.
Dirbtinis intelektas geba mokytis
Emocijų atpažinimo įrangai, kaip ir dauguma pastarojo meto DI išradimų, pasak M. Lukoševičiaus, yra taikomos mašininio mokymosi technologijos. Algoritmai, atpažįstantys emocijas nėra suprogramuojami tiesiogiai – suprogramuojamos tik tam tikros struktūros, kurias galima išmokyti atpažinti emocijas.
„Šios struktūros dažniausiai yra gilieji konvoliuciniai dirbtiniai neuroniniai tinklai – tai jau tapo standartine technologija vaizdų atpažinime. Tačiau šiems tinklams apmokyti taip pat reikia daugybės anotuotų duomenų: veidų pavyzdžių su teisingai įvardintomis emocijomis“, – aiškina mokslininkas.
R. Lekavičienė pasakoja, kad veide atspindinčias emocijas yra lengviau atpažinti tuomet, kai emocijos neslepiamos ir ilgiau trunkančios. Tai – makroišraiškos, kurių trukmė ne mažesnė nei 0,5 sekundės. Vis dėlto, pasak pašnekovės, sunkiausia yra atpažinti emocijas, kai jos trunka ypač trumpai. Tai – mikroišraiškos. Jos atsiranda ir pradingsta veide per sekundės dalį, kartais net greičiau, todėl galima jų ir visiškai nepastebėti.
„Mikroišraiškos dažniausiai yra užslėpti emocijų ženklai; dauguma žmonių realiu laiku negali jų pamatyti ar atpažinti. Tik stebint sulėtintą filmuotą medžiagą buvo patvirtintas mikroišraiškų egzistavimas. Taigi emocijų atpažinimas nuotraukose yra tikslesnis, nei stebint emocijas gyvai, – sako psichologė. – Vertinimas visada bus tikslesnis, jei bus kompleksiškas – kartu bus nuskaityta kūno kalba, kokios yra balso charakteristikos ir panašūs rodikliai.“
M. Lukoševičius prideda, kad jeigu apmokymo duomenų aibėje nėra pakankamai tam tikros rasės, lyties ar amžiaus žmonių, atpažinimas su jais veiks prastai.
„Jeigu duomenų aibė yra nesubalansuota – tam tikrose grupėse vyrauja anotuotos tam tikros emocijos, šis išankstinis nusistatymas bus perduotas ir algoritmui – šios emocijos dažniau bus priskiriamos tos grupės nariams“, – paaiškina pašnekovas.
Teoriškai, mūsų įrenginių kameros gali būti naudojamos be mūsų žinios
Emocijų atpažinimo įranga gali būti panaudota ir geriems, ir blogiems tikslams. Visgi, pasak M. Lukoševičiaus, nerimą kelia masiškas technologijų naudojimas.
„Labai daug informacijos apie žmones galima surinkti turint prieigą prie interneto srautų, socialinių, mobiliojo ryšio tinklų. Tačiau šiandien vis paprasčiau sekti ir žmones, kurie šiais kanalais neatskleidžia daug informacijos apie save, arba neturint prieigos prie jų“, – sako M. Lukoševičius.
Dar 2012 m. viešose vietose JAV buvo įdiegta daugiau nei 30 milijonų stebėjimo kamerų, o 2016 m. šis skaičius jau viršijo 60 milijonų. Kiekvienos šalies miestuose vis daugėjant vaizdo kamerų, automatinės tapatybės nustatymas iš veido leidžia sekti beveik kiekvieną žmogaus žingsnį. Pasak mokslininko, prie to pridedant automatinį emocijų atpažinimą, galima bandyti sekti ne tik ką žmogus daro ar sako, bet ir ką jaučia, kaip reaguoja į tam tikrus dalykus.
„Kameras turi ir mūsų asmeniniai įrenginiai, teoriškai jos gali būti panaudotos ir be mūsų žinios. Visos šios informacijos turėjimas kompanijoms, organizacijoms ar valstybėms suteikia labai didelę galią. Žinant ką žmogus mąsto ir jaučia, galima ne tik jam padėti, pasiūlyti geresnes paslaugas, bet ir juo efektyviau manipuliuoti pateikiant specifinį turinį. Naujos technologijos leidžia tokį individualizavimą daryti automatiškai ir masiškai. Žmonės, įtikinti pirkti tai ko jiems nereikia, dar nėra baisiausia kas gali nutikti, – sako M. Lukoševičius. – Privatumo trūkumas gali sugriauti demokratiją, arba neleisti jai formuotis.“
Pastarieji įvykiai pasaulyje, tokie kaip „Cambridge Analytica“ atvejis, tik iliustruoja pavojus, su kuriais visuomenė susiduria dėl didžiulės technologijų įtakos. Jungtinėje Karalystėje registruota kompanija, gavusi ir išanalizavusi „Facebook“ vartotojų asmeninius duomenis, juos naudojo ne tik paveikti prezidento rinkimų kampaniją JAV, bet ir balsuojant dėl „Brexit“.
„Be blogų intencijų, pavojų kelia ir galimas neteisingas technologijų panaudojimas, klaidos. Pavyzdžiui, pervertinant emocijų atpažinimo galimybes, priklausomai nuo taikymo srities, galima ne tik nesuprasti vartotojo, bet ir diskriminuoti, ar net imti persekioti to nenusipelniusius žmones“, – teigia M. Lukoševičius.
