Човешкото лице се захранва, в зависимост от начина, по който ги преброите, между 23 и 43 мускула, много от които се прикрепят към кожата, като не обслужват очевидна функция за оцеляване. Чужденец, който изследва човешки екземпляр в изолация, не знае какво да прави от тях. Потягане на челото, веждите, устните и бузите, мускулите излъчват богата информация за емоционалното ни състояние, нивото на интерес и бдителност. Това е забележително ефективно средство за комуникация - почти моментално, обикновено точно, преодоляващо повечето езикови и културни бариери. Но понякога данните се губят, игнорират или грешно се тълкуват. Ако дърводобив се усмихне в гората, без никой да го види, всъщност беше ли щастлив?
От тази история
[×] ЗАКРИТЕ
Толкова дълги емотикони. Ученият разработва технология, която може да открива и чете нашите изрази
Видео: Smithsonian Ingenuity Awards 2015: Rana el Kaliouby
Свързани четива
Емоционална интелигентност: защо може да има значение повече от IQ
КупуваРана ел Калиуби мрази да види, че тази информация се разхищава. Срещайки се с El Kaliouby в малкия й офис в Уолтъм, Масачузетс, виждам как тя свива основния си мускул, като повдига ъглите на устата си и орбикуларните си окули, свивайки външните ъгли на очите. Тя се усмихва и аз заключавам, че тя ме посреща, преди дори да излезе с думата „здравей.“ Но много социални обмени днес се провеждат без взаимодействие лице в лице в реално време. Именно там влиза Ел Калиуби и нейната компания.
Ел Калиуби, който е на 37 години, се усмихва често. Тя има кръгло, приятно, изразително лице и любезно манипулирайки, като се отблъсква от позицията си на съосновател на бързо развиващ се технологичен стартъп - анти-Bezos, un-Zuckerberg. Нейната компания Affectiva, която тя основана през 2009 г. с тогавашния си колега в MIT Media Lab, Розалинд Пикард, заема позиция в авангарда на технологията за използване на компютри за откриване и интерпретация на човешки изражения на лицето. Това поле, известно като „афективно изчисляване“, се стреми да затвори комуникационната пропаст между хората и машините, като добави нов начин на взаимодействие, включително невербален език на усмивки, усмивки и повдигнати вежди. „Предпоставката на това, което правим, е, че емоциите са важни“, казва Ел Калиуби. „Емоциите не нарушават нашето рационално мислене, а го насочват и информират. Но те липсват от нашия дигитален опит. Вашият смартфон знае кои сте и къде сте, но не знае как се чувствате. Ние се стремим да поправим това. "
Защо вашият смартфон трябва да знае как се чувствате? El Kaliouby има множество отговори, всички от които се основават на привидно безграничното интегриране на компютрите в ежедневието на ежедневието ни. Тя предвижда „технология за контрол на осветлението, температурата и музиката в домовете ни в отговор на настроенията ни“ или приложения, които могат да адаптират съдържанието на филм въз основа на вашите подсъзнателни реакции към него, докато гледате. Тя си представя програми, които могат да наблюдават изражението ви, докато шофирате, и да предупреждавате за невнимание, сънливост или гняв. Тя се усмихва при споменаването на любимата си идея - „хладилник, който може да усети, когато сте под напрежение и заключи сладоледа.“
По-конкретно, тя смята, че Affectiva и технологията, която помага да се въведе в основния поток, ще бъдат благодат за здравеопазването. Изследовател, изпробващ ново лекарство, или терапевт, лекуващ пациент, получава обратна връзка само на интервали, при условие на всички проблеми със самоотчитането - несъзнателното желание да угоди на лекаря, например, или избирателно припомняне, което благоприятства най-новите спомени, El Kaliouby предвижда програма, изпълнявана на фона на лаптопа или телефона на обекта, която може да състави момент за момент запис на неговото настроение в течение на период от време (ден, месец) и да го свърже с време или нещо друго, което вашето устройство може да измери или проследи. „Дори не би трябвало да е част от програма за лечение“, размишлява тя. "Можете просто да го имате на телефона си и той ви казва, всеки път, когато" X "обажданията, имате отрицателно изражение и това ви казва нещо, което може би не сте знаели."
Абонирайте се за списание Smithsonian сега само за 12 долара
Тази история е селекция от декемврийския брой на списание Smithsonian.
КупуваEl Kaliouby насърчава афективните изчисления като логичната следваща стъпка в преминаването от клавиатура към мишка към сензорен екран до разпознаване на глас. През пролетта Affectiva пусна първия си комерсиален комплект за разработка на софтуер, който разработчиците, заинтересовани от емоционалните състояния на потребителите в реално време, могат да включат в свои програми - музикални плейъри или приложения за игри или запознанства, например. И точно тази есен Affectiva стартира Emotion As a Service, облачна програма, в която клиентите могат да качват видеоклипове за анализ. Кой може да използва това? Кандидат, който ще бъде разпитан за работа, който се притеснява да не изглежда тревожен или отегчен или дори да се усмихва твърде много. Или авиокомпания, която наема стюардеси, със стотици видео приложения, които да пресява в търсене на онези, които могат да управляват убедителна усмивка, докато отправят сбогом на пътниците. (Истинска усмивка, която включва свиване на мускулите в ъглите на очите, се нарича усмивка „Дюшен“, наречена анатомист от 19-ти век; противоположната, принудена усмивка, която използва само устата, всъщност понякога понякога наречена усмивка "Pan Am".)
И, разбира се, всички устройства, работещи с този софтуер, са свързани с интернет, така че информацията, която събират, се агрегира мигновено, пресява и мрежи по начина, по който приложенията за социални медии идентифицират популярни теми или личности. Може би е съставен в нещо като индекс на настроението на Affectiva, числово четене на грубото национално щастие или разбито на региони, в които усмивките или намръщенията в момента са в тенденция.
Основната програма на Affectiva анализира лицето 20 пъти в секунда за 46 локализирани изрази на щастие, тъга, изненада, страх, гняв, отвращение и презрение, плюс интерес и объркване. (Наоми Шавин / Смитсониан) Досега основните клиенти на Affectiva са рекламни, маркетингови и медийни компании. Софтуерът му автоматизира процеса на провеждане на фокус група, тромавият ритуал за събиране на дузина хора в стая, за да дадат мнения за нов продукт, телевизионен сериал или рекламна кампания; той записва реакции директно, без участникът да трябва да завърта циферблат или да отговаря на въпросник в отговор на презентация. Освен това софтуерът разширява потенциалната фокус група към целия свят или поне съществената му част, която има компютър или мобилно устройство с активирана уеб камера.
Обратната връзка от безмилостното, всевиждащо око на Affectiva помогна за оформянето на мрежов телевизионен ситком, съставяйки два знака в забвение за греха да не накара зрителите да се усмихнат. (Ел Калиуби няма да идентифицира шоуто или героите.) Софтуерът му е използван за създаване на „проба за усмивка“, машина, която раздаваше бонбони на купувачи, които се усмихваха в камерата му. С повече изследвания може да е полезно за наблюдение на тълпата по летищата или за идентифициране на потенциални кражби или като детектор на лъжата.
Но El Kaliouby се противопостави на тези скрити приложения, колкото и изгодни да са те. Тя смята, че афективните компютри ще променят света, включително, но в никакъв случай не се ограничавайте до продажбата на бонбони. "Етосът на нашата компания", казва тя, "е да използваме тази технология за подобряване на живота на хората и да им помогнем да общуват по-добре, а не само да помагат на рекламодателите да продават повече продукти."
**********
За разлика от много технологични предприемачи, забогатяването не беше в първоначалната програма на El Kaliouby. Родена в Кайро на египетски родители, които и двамата работят в областта на технологиите, тя изучава компютърни науки в Американския университет в Кайро, където завършва през 1998 г., по времето, когато компютрите стават достатъчно мощни, за да могат изследователите да мислят как да ги дадат на това, което в човешки план е наречена емоционална интелигентност.
Тя продължи да изучава компютърни науки в Кембриджския университет, пристигайки веднага след атентатите срещу Америка на 11 септември 2001 г. Родителите й смятаха, че рискува да бъде арестувана, тормозена или по-лоша заради нейното наследство. Но въпреки че тя носеше мюсюлманско покритие за глава до преди няколко години, нито в Кеймбридж, Англия, нито в Кеймбридж, Масачузетс, където се премести през 2006 г., за да се присъедини към медийната лаборатория на MIT, дали някога се притесняваше от своята религия или външен вид, „Мисля, че е така, защото се усмихвам много“, казва тя и се усмихва.
Френският анатомист Дюшен публикува забележителни проучвания на човешките изражения на лицето. (Бриджиман изображения) Докато беше в Кеймбридж, тя се бе заинтересувала от проблема с аутизма, по-специално от трудността, която децата аутисти имат при четенето на изражения на лицето. Тя предложи да се изгради „емоционален слухов апарат“, който да може да се носи, за да се четат лица и да се изяснява подходящото поведение на потребителя. Отказана отначало за безвъзмездна помощ от Националната научна фондация с мотива, че проектът е твърде труден, тя и нейните колеги изградиха прототип, състоящ се от чифт очила, снабдени с мъничка камера, мигащи светлини и слушалки, не за разлика от ранна версия на Google Glass. Второто кандидатстване за безвъзмездна помощ беше успешно и след като се премести в MIT, тя и нейният екип работиха през следващите три години за усъвършенстване и тестване в училище в Род Айлънд. Ел Калиуби го описва като „изследователски проект и успешен такъв“ - децата аутисти, които го използват, имаха изключително положителни преживявания - но през 2008 г., след като безвъзмездната финансова помощ приключи, тя се сблъска с момент на разчитане. Търговският интерес към афективните компютри нарастваше и тя искаше да види как се разширява и процъфтява; влагането на усилията й в разработването на очилата би го ограничило до малка част от потенциалната му употреба. Така заедно с Пикард тя отвърна Affectiva, като в същото време изпитва надежда, че друга компания ще вземе емоционалния слухов апарат и ще го изведе на пазара.
Когато Affectiva се сформира, шепата от „членовете на екипа“, които съставляват компанията, всеки избраха ценност, която искаха да въплъщават, като „учене“ или „социална отговорност“ или „забавление“. Нейните, като главен служител по стратегия и наука, беше „страст“. Компанията от 20 души се управлява като квазидемокрация, с шестмесечни срещи, на които служителите гласуват приоритетите, които следва да изпълняват през следващите шест месеца. В офиса й има бяла дъска, покрита с рисунки на младата дъщеря на един от нейните колеги; тя има 6-годишен син Адам и 12-годишна дъщеря Яна, които живеят с нея в предградията на Бостън (баща им живее в Египет). Нейният начин е мек и внимателен; един час на сутрешна среща тя предлага да поръча сандвич за посетител, въпреки че самата тя прескача обяда. „За мен това е Рамадан“, казва тя, усмихвайки се, „но това не е Рамадан за вас.“
Тя настанява посетителите на бюро, обърната към монитор и уеб камера; софтуерът намира лицето на посетителя и очертава кутия около него на екрана. Той идентифицира набор от точки, които да проследявате: ъглите на очите и устата, върха на носа и т.н. Двадесет пъти всяка секунда софтуерът търси „единици за действие“, често мимолетна игра на мускули по лицето. Има 46 от тях, според стандартната система за класификация, системата за кодиране на лицевото действие (FACS). Те включват вътрешни и външни повдигачи на вежди, трапчинки, мигащи, намигвания и пунктери за устни, фунийки, притискачи и смукатели. Стандартната програма на Affectiva изважда около 15 от тях по всяко време и ги анализира за изразяване на седем основни емоции: щастие, тъга, изненада, страх, гняв, отвращение и презрение, плюс интерес и объркване. Усмихнете се и можете да видите как мярката на щастието се издига; свийте устните си с насмешка и програмата отбелязва отвращението ви.
Или по-точно изражението на отвращение. Цялата предпоставка за афективно изчисляване се основава на това, което представлява скок на вярата, че усмивката предава усещане за щастие или удоволствие или забавление. Разбира се, хората са в същото положение: Можем да се заблудим от фалшива усмивка или прикрит гняв, така че всъщност не можем да очакваме повече от компютърна програма, поне още не.
С течение на времето Affectiva създаде архив от повече от три милиона видеоклипове на лица, качени от интернет потребители, наети от около 75 страни от цял свят. Стотици хиляди от тях са анализирани от обучени наблюдатели и са кодирани за единици за действие на FACS - монументално начинание, тъй като видеоклиповете са средно около 45 секунди и всеки от тях отнема около пет пъти по-дълго време. Резултатите от човешките кодери от своя страна бяха използвани за „обучение“ на алгоритмите на компанията, които обработваха останалото в реално време. Цялата база данни вече съдържа около 40 милиарда „точки за емоционални данни“, ресурс, похвали се El Kaliouby, който отличава Affectiva освен други компании в същата област, като базираната в Калифорния Emotient, вероятно най-близкият й конкурент.
(Диаграма: 5W Инфографика; Източник: Daniel McDuff, MIT Media Lab, Affectiva) Даниел Макдуф, който се присъедини към Affectiva от MIT Media Lab и служи като директор на научните изследвания, непрекъснато изучава тази пътека за допълнителна информация за изразяването на емоциите. По какво се различават те по възраст, пол и култура? (Може би изненадващо Макдуф е открил, че по-възрастните хора са по-изразителни, особено на положителните емоции, отколкото по-младите.) Можем ли надеждно да измерим презрение, смущение, скука, безпокойство? Кога браздата на веждите сигнализира за объркване и кога показва концентрация? Как можем да различим между израз на страх и израз на изненада? (Съвет: Единица за действие 1, „вътрешен повдигащ чело“, е маркерът за страх; Блокът за действие 2, „повдигането на външни вежди“, показва изненада.) Има, според него, всяка причина да вярваме, че програмата ще продължи за да станете по-добри в откриването на изрази (макар че никога не може напълно да преодолее най-голямото препятствие от всички: Botox).
По мое желание Макдуф даде на програмата един от големите класически проблеми на откриването на емоции - Mona Lisa, чиято загадъчна квази усмивка заинтригува зрителите в продължение на 500 години. С предупреждението, че софтуерът работи най-добре за изместване на изрази, а не за статични изображения, той съобщи, че не открива никакви доказателства за истинска усмивка на La Gioconda, а по-скоро някаква комбинация от блок 28 (устна ролка) и 24 (устните се притискат заедно), което вероятно предполага някакво ниво на дискомфорт.
**********
„Говоря сега с вас“, казва Ел Калиуби, „и ви гледам, за да прецените интереса си към това, което говоря. Трябва ли да се забавя и да обясня повече? Трябва ли да премина към друга тема? А сега си представете, че давам уебинар на голяма група, която не мога да видя или чуя. Не получавам обратна връзка, няма начин да разбера дали шега е работила или е изпаднала, дали хората са ангажирани или отегчени. Не би ли било чудесно да получавам тази обратна връзка в реално време, обобщена от момент на миг, докато продължа? “
Тя играе реклама за Jibo, „социален робот“, който се предлага за предварителна поръчка на уебсайта за финансиране на множеството Indiegogo и разработен от бивша колега от MIT, Синтия Бреазеал. Гледайки нещо като високотехнологична лампа за лава, Jibo седи на масата и сканира околностите си, идентифицира хората по лице и взаимодейства с тях - препредава съобщения, издава напомняния, извършва рутинни телефонни разговори, дори чати. Това е още едно потенциално приложение за софтуера на Affectiva - компаниите водят преговори - и това е „много вълнуваща перспектива“, казва Ел Калиуби.
Вълнуващо за някои, но перспективата за роботи за обработка на емоции е тревожна за други. Шери Търкъл, която дълго проучва как хората се свързват с компютрите, предупреждава в новата си книга „ Възстановяване на разговор: Силата на разговора в цифрова епоха “ за „роботизирания момент“, когато машините започват да заменят човешкото общение. Търкъл вярва, че учени като Ел Калиуби и нейният екип могат да направят това, което кажат, че искат. „Това са все блестящи, надарени хора, които вършат блестяща работа“, казва тя. И тя се съгласява, че в определени условия - опасна среда, като космическо пространство или около тежки машини, където искате да включите всеки възможен начин на комуникация - афективните компютри играят роля. „Но следващата стъпка - казва тя - изобщо не следва. Следващата стъпка е: Нека направим приятел-робот. Разпитах родители, които са щастливи, че децата им говорят със Сири и мисля, че това не ни отвежда по пътя, където ние искаме да отидем. Ние се определяме като човешки същества от това, с кого се свързваме, и няма смисъл да формирам вашето чувство за самочувствие по отношение на машина. Защо бихте искали компютърът да знае, ако сте тъжен? ”
Дори и Ел Калиуби е склонен да се съгласи, че „прекарваме повече време, отколкото би трябвало с нашите устройства“, имайки предвид, естествено, своята дъщеря на тринадесет, чийто поглед се заключва на екрана на смартфона ѝ.
Но тя смята тенденцията към все по-голяма свързаност за необратима и смята, че макар че потребителите винаги трябва да се включат, ние също можем да се възползваме от нея. Тя прогнозира, че нашите устройства ще имат „емоционален чип и набор от приложения, които го използват по начин, който добавя достатъчно стойност към нашия живот, който превъзхожда опасенията на хората при споделянето на тези данни.“ Тя прави аналогия с GPS устройствата: Афективният компютър може да помогнете ни да се ориентираме в емоционалното пространство по същия начин, по който телефонните приложения ни помагат да се заобикаляме във физическото пространство. „Всички се притесняват от устройствата за определяне на местоположението, когато за пръв път излязоха: Те навлизаха в нашето поверителност, непрекъснато ни проследяваха“, казва тя. „Едва сега всички щяхме да се изгубим без Google Maps на нашите телефони. Мисля, че това ще бъде същото. "
**********
