IP-камеры и видеорегистраторы Trassir

    09:00-19:00 пн-пт
    выходной   сб-вс

Ученый высказала сомнения по поводу точности систем по распознаванию эмоций с помощью искусственного интеллекта

Интеллектуальная функция распознавания эмоций, которую можно встретить в перечне функций видеоаналитики передовых камер видеонаблюдения, оснащенных алгоритмами искусственного интеллекта, работает не так, как хотелось бы, утверждает профессор Кейт Кроуфорд профессор-исследователь в USC Annenberg и старший научный сотрудник Microsoft Research.

 

 

В настоящее время инструменты распознавания эмоций применяются в различных сферах деятельности, включая аэропорты, в ПО для обнаружения психических заболеваний, в программах правоохранительных органов и пр. Автоматизированные системы определения эмоций широко используются компаниями, занимающимися наймом сотрудников для других компаний. В частности, компания HireVue поставляет работников для Goldman Sachs, Intel и Unilever и прочих. Используемая ими система на базе машинного обучения извлекает интонации и другие проявления эмоций кандидатов на работу из записанных ими во время собеседований видео для сравнения кандидатов.

Такие гиганты в области разработки искусственного интеллекта, как Amazon, Microsoft и IBM разработали свои системы. Microsoft включила данную функцию в свою систему распознавания лиц Face API. В Amazon заявляют, что их система Amazon Rekognition способна точно распознавать семь эмоций: гнев, презрение, отвращение, страх, счастье, безразличие, печаль и удивление.

Одним из известных игроков этого рынка считается компания Affectiva, создавшая ряд приложений для распознавания эмоций, в основном, работающих на базе глубокого обучения. В числе таких приложений определение отвлеченных и «рискованных» водителей на дорогах и измерение эмоциональной реакции потребителей на рекламу. Данная компания создала крупнейшую в мире базу данных эмоций, насчитывающую более 10 миллионов выражений людей из 87 стран.

Однако утверждение о том, что по выражению лица можно определить состояние человека, многие считают сомнительным. В частности, в обзоре научной литературы под руководством психолога и нейробиолога Лизы Фельдман содержится вывод о том, что хмурый взгляд еще не говорит о том, что человек злится, улыбка не свидетельствует о том, что человек счастлив, и пр. Но технологии относятся к небольшому набору эмоций, которые можно считать с лица человека с помощью видеонаблюдения, как к аксиоме.

Опираясь на ряд исследований, Кроуфорд отмечает, что общего мнения в исследовательском сообществе о том, что собой представляет эмоция, нет. Неизученным остается процесс ее формирования, какие физиологические или нейробиологические функции ею движут, какое отношение она имеет к стимулам. Эмоции являются сложным проявлением и универсальный подход к ним ошибочен по многим причинам. Они зависят от культуры и даже истории, что не учитывается системами на базе искусственного интеллекта.

Исследование, проведенное Университетом штата Мэриленд, показывает, что некоторые системы распознавания лиц интерпретируют лица чернокожих людей, как имеющие большее количество отрицательных эмоций, чем лица белых людей, определяя их как более злые и пренебрежительные даже в случае, когда люди пытаются контролировать эмоции, улыбаясь.

Кроуфорд считает, что кандидатов на должность во время отбора в рекрутинговом агентстве с помощью систем распознавания эмоций оценивают несправедливо, если тон их голоса или выражение лица отличаются от других кандидатов. Несправедливы и системы определения эмоций, применяемые в магазинах, когда интеллектуальная система акцентирует внимание на некоторых покупателей, определяя их, как потенциальных воров только по причине выражения их лиц. По мнению ученого, вместо того, чтобы пытаться создать больше систем, которые группируют выражения в машиночитаемые категории, необходимо поставить эти категории под сомнение.