Бихте ли се доверили на робот, ако беше вашият лекар? Емоционалните интелигентни машини може да не са толкова далеч от нас, колкото изглеждат. През последните няколко десетилетия изкуственият интелект драстично увеличи способността да четат емоционалните отговори на хората.
Но четенето на емоции не означава да ги разбирате. Ако AI самият не може да ги изпита, дали някога ще може да ни разбере напълно? И ако не, рискуваме ли да приписваме свойства на роботи, които те нямат?
Най-новото поколение изкуствен интелект вече ни благодари за нарастването на количеството данни, от което компютрите могат да се поучат, както и за увеличаването на мощността на обработката. Тези машини постепенно се усъвършенстват по въпроси, които обикновено даваме изключително на хора за изпълнение.
Днес изкуственият интелект може, наред с други неща, да разпознава лица, да превръща скици на лица във фотографии, да разпознава реч и да играе Go.
Идентифициране на престъпници
Не толкова отдавна учените разработиха изкуствен интелект, който може да разбере дали човек е престъпник само като погледне чертите на лицето му. Системата беше оценена чрез база данни от китайски снимки и резултатите бяха просто зашеметяващи. AI погрешно класифицира невинни хора като престъпници само в 6% от случаите и успешно идентифицира 83% от престъпниците. Общата точност беше близо 90%.
Промоционално видео:
Тази система се основава на подход, наречен "задълбочено обучение", който се оказа успешен, например в разпознаването на лица. Дълбокото обучение, комбинирано с „модел на въртене на лицето“, позволи на изкуствения интелект да определи дали две снимки представляват лицето на един и същи човек, дори ако осветлението или ъгълът се променят.
Дълбокото учене създава "невронна мрежа", която се основава на сближаването на човешкия мозък. Състои се от стотици хиляди неврони, организирани в различни слоеве. Всеки слой отвежда входните данни, като лицево изображение, на по-високо ниво на абстракция, като набор от ръбове в конкретни посоки и места. И автоматично подчертава функциите, които са най-подходящи за изпълнението на определена задача.
Предвид успеха на задълбоченото обучение, не е изненадващо, че изкуствените невронни мрежи могат да различават престъпниците от невинните - ако наистина има черти на лицето, които се различават между двете. Проучването даде възможност да се разграничат три характеристики. Единият е ъгълът между върха на носа и ъглите на устата, който средно е с 19,6% по-малък за престъпниците. Кривината на горната устна също е средно с 23,4% по-голяма за престъпниците, а разстоянието между вътрешните ъгли на очите е средно 5,6% по-малко.
На пръв поглед този анализ предполага, че остарялото мнение, че престъпниците могат да бъдат идентифицирани по физически признаци, не е толкова погрешно. Това обаче не е цялата история. Забележително е, че двете най-подходящи характеристики са свързани с устните и това са нашите най-изразителни черти на лицето. Снимките на престъпниците, използвани в изследването, изискват неутрален израз на лицето, но ИИ все пак успя да намери скрити емоции в тези фотографии. Може би е толкова незначителен, че хората не могат да ги открият.
Трудно е да устоиш на изкушението да гледаш примерни снимки сами - ето ги. Документът все още е в процес на преглед. При внимателно разглеждане се забелязва лека усмивка на снимките на невинните. Но в извадките няма много снимки, така че е невъзможно да се направят изводи за цялата база данни.
Силата на афективните изчисления
Това не е първият път, когато компютър е успял да разпознае човешките емоции. Така наречената област на "афективно изчисляване" или "емоционално изчисляване" съществува от доста време. Смята се, че ако искаме да живеем комфортно и да взаимодействаме с роботи, тези машини трябва да могат да разбират и да реагират адекватно на човешките емоции. Възможностите в тази област са доста обширни.
Например, изследователите използвали анализ на лицето, за да идентифицират учениците, които имат затруднения с компютърно-базираните уроци на преподаване. AI е научен да разпознава различни нива на ангажираност и неудовлетвореност, така че системата да може да разбере, когато студентите намират работа твърде лесно или твърде сложно. Тази технология може да бъде полезна за подобряване на обучението в онлайн платформи.
Sony се опитва да разработи робот, който да създава емоционални връзки с хората. Все още не е напълно ясно как щеше да постигне това или какво точно ще направи роботът. Компанията обаче казва, че се опитва да "интегрира хардуер и услуги, за да осигури емоционално сравнимо преживяване".
Емоционалният изкуствен интелект ще има редица потенциални предимства, било то ролята на събеседника или изпълнителя - той ще може както да идентифицира престъпника, така и да говори за лечението.
Съществуват и етични проблеми и рискове. Би било редно да оставим пациент с деменция да разчита на другар на ИИ и да им каже, че са емоционално живи, когато не са? Можете ли да поставите човек зад решетките, ако AI каже, че е виновен? Разбира се, че не. На първо място изкуственият интелект няма да бъде съдия, а следовател, идентифицирайки „подозрителни“, но със сигурност не виновни хора.
Субективни неща като емоции и чувства е трудно да се обяснят на изкуствения интелект, отчасти защото AI няма достъп до достатъчно добри данни, за да го анализира обективно. Ще разбера ли AI някога сарказъм? Едно изречение може да бъде саркастично в един контекст и напълно различно в друг.
Във всеки случай количеството данни и мощност на обработка продължава да расте. С няколко изключения, AI може да се научи да разпознава различни видове емоции в следващите няколко десетилетия. Но може ли сам някога да ги изпита? Това е спорен въпрос.
ИЛЯ КХЕЛ