A mesterséges intelligencia valaha is megérti-e az emberi érzelmeket?

A mesterséges intelligencia valaha is megérti-e az emberi érzelmeket?

Mit érezne, ha terápiát kapna egy robottól? Az érzelmileg intelligens gépek nem biztos, hogy olyan messze vannak, mint amilyennek látszik. Az elmúlt néhány évtizedben a mesterséges intelligencia (AI) egyre jobban megértette az emberek érzelmi reakcióit.

De az olvasás nem azonos a megértéssel. Ha a mesterséges intelligencia nem képes megtapasztalni az érzelmeket, akkor valóban megérthetnek minket? És ha nem, fennáll -e annak a veszélye, hogy olyan tulajdonságokat tulajdonítunk a robotoknak, amelyek nem rendelkeznek?

A mesterséges intelligenciák legújabb generációja a számítógépek számára rendelkezésre álló adatok bővülésének és a jobb feldolgozási teljesítménynek köszönhetően jött létre. Ezek a gépek egyre versenyképesebbek a mindig emberként felfogott feladatokban.

Az AI most többek között felismerni az arcokat, az arcvázlatokat fotókká alakítani, felismerni a beszédet és a játssz Go.

A bűnözők azonosítása

A közelmúltban a kutatók kifejlesztettek egy mesterséges intelligenciát, amely pusztán az arcvonásaik alapján képes megmondani, hogy egy személy bűnöző -e. A rendszert a kínai személyazonosító fényképek és a az eredmények leesik az állkapcsuk. Az AI tévesen csak az esetek mintegy 6% -ában minősítette bűnösnek az ártatlanokat, míg a bűnözők körülbelül 83% -át tudta sikeresen azonosítani. Ez megdöbbentő, majdnem 90%-os pontossághoz vezet.

A rendszer a „mély tanulás” elnevezésű megközelítésen alapul, amely sikeres volt az olyan észlelési feladatokban, mint az arcfelismerés. Itt a mély tanulás és az „arcforgatási modell” kombinációja lehetővé teszi az AI számára, hogy ellenőrizze, hogy két arckép ugyanazt az egyént képviseli -e, még akkor is, ha a megvilágítás vagy a szög változik a fényképek között.

Mély tanulás „neurális hálózatot” épít, lazán az emberi agy mintájára. Ez több százezer neuronból áll, amelyek különböző rétegekben vannak elrendezve. Minden réteg átalakítja a bemenetet, például egy arcképet, egy magasabb szintű absztrakcióvá, például élek halmazává bizonyos tájolásokon és helyeken. Ez automatikusan kiemeli azokat a funkciókat, amelyek a legfontosabbak egy adott feladat végrehajtásához.

A mély tanulás sikerére való tekintettel nem meglepő, hogy a mesterséges neurális hálózatok meg tudják különböztetni a bűnözőket a nem bűnözőktől-ha valóban léteznek olyan arcvonások, amelyek megkülönböztetik őket. A kutatás szerint három van. Az egyik az orrhegy és a szájzug közötti szög, amely a bűnözők esetében átlagosan 19.6% -kal volt kisebb. A felső ajak görbülete szintén átlagosan 23.4% -kal nagyobb volt a bűnözőknél, míg a szem belső sarkai közötti távolság átlagosan 5.6% -kal volt szűkebb.

Ez az elemzés első pillantásra azt sugallja elavult nézeteket hogy a bűnözőket fizikai tulajdonságok alapján lehet azonosítani, nem teljesen tévednek. Azonban nem biztos, hogy ez a teljes történet. Érdekes, hogy a két legrelevánsabb vonás az ajkakkal kapcsolatos, amelyek a mi legkifejezőbb arcvonásaink. A tanulmányban használt személyazonosító fényképeknek semleges arckifejezéssel kell rendelkezniük, de előfordulhat, hogy az AI -nak sikerült rejtett érzelmeket találnia ezeken a fényképeken. Ezek olyan csekélyek lehetnek, hogy az emberek nehezen vették észre őket.

Nehéz ellenállni annak a kísértésnek, hogy megnézzük a lapban megjelenő mintafotókat, amelyek még szakértői értékelésre várnak. Valóban, az alapos pillantás enyhe mosolyt tár fel a nem bűnözők fotóin - Nézd meg magad. De csak néhány mintafotó áll rendelkezésre, így nem tudjuk általánosítani következtetéseinket a teljes adatbázisra.

Az affektív számítástechnika ereje

Nem ez lenne az első alkalom, hogy egy számítógép képes volt felismerni az emberi érzelmeket. Az ún.affektív számítástechnika”Már több éve létezik. Azzal érvelnek, hogy ha kényelmesen akarunk élni és kölcsönhatásba lépünk a robotokkal, ezeknek a gépeknek képesnek kell lenniük megérteni és megfelelően reagálni az emberi érzelmekre. Rengeteg munka van a területen, és a lehetőségek hatalmasak.


 Szerezd meg a legújabb e-mailben

Heti magazin Napi inspiráció

A kutatók például arcelemzést alkalmaztak helyszínen küzdő diákok számítógépes korrepetálásokon. Az AI -t arra tanították, hogy felismerje az elkötelezettség és a frusztráció különböző szintjeit, hogy a rendszer tudja, mikor a diákok túl könnyűnek vagy túl nehéznek találták a munkát. Ez a technológia hasznos lehet az online platformok tanulási élményének javításához.

Az AI is megszokta hangunk alapján érzékeljük az érzelmeket nevű cég által BeyondVerbal. Olyan szoftvert állítottak elő, amely elemzi a hangmodulációt, és konkrét mintákat keres az emberek beszédmódjában. A cég azt állítja, hogy képes 80% -os pontossággal helyesen azonosítani az érzelmeket. A jövőben ez a fajta technológia például segíthet az autista egyéneknek az érzelmek azonosításában.

A Sony még robotot is próbál fejleszteni képes érzelmi kötelékeket kialakítani emberekkel. Nincs sok információ arról, hogyan kívánják ezt elérni, vagy hogy pontosan mit fog tenni a robot. Megemlítik azonban, hogy arra törekszenek, hogy „hardverek és szolgáltatások integrálása érzelmileg lenyűgöző élményekhez".

Az érzelmileg intelligens mesterséges intelligenciának számos lehetséges előnye van, legyen az akár társ, vagy valaki, aki segít bizonyos feladatok elvégzésében - a bűnügyi kihallgatástól a beszédterápiáig.

Vannak azonban etikai problémák és kockázatok is. Helyes -e hagyni, hogy egy demenciában szenvedő beteg támaszkodjon egy mesterséges intelligencia társára, és azt higgye, hogy érzelmi élete van, ha nem? És elítélhet -e valakit egy AI alapján, amely bűnösnek minősíti? Nyilvánvalóan nem. Ehelyett, ha egy ilyen rendszert tovább fejlesztenek és teljes körűen kiértékelnek, kevésbé káros és potenciálisan hasznos felhasználás lehet további ellenőrzések indítása az AI által „gyanúsnak” tartott személyeken.

Mit várhatunk tehát az AI -tól a jövőben? A szubjektív témákat, például az érzelmeket és az érzelmeket az AI még mindig nehezen tudja megtanulni, részben azért, mert a mesterséges intelligencia nem fér hozzá elég jó adathoz ahhoz, hogy objektíven elemezze őket. Például az AI képes valaha megérteni a szarkazmust? Egy adott mondat szarkasztikus lehet, ha egyik kontextusban mondják, de nem a másikban.

Ennek ellenére az adatmennyiség és a feldolgozási teljesítmény tovább növekszik. Így néhány kivételtől eltekintve a mesterséges intelligencia a következő néhány évtizedben alkalmas lehet arra, hogy megfeleljen az embereknek a különböző típusú érzelmek felismerésében. De hogy az AI képes -e valaha is megtapasztalni az érzelmeket, az a ellentmondásos téma. Még ha meg is tehetnék, bizonyára vannak olyan érzelmek, amelyeket soha nem élhetnének át - ami megnehezíti azok valódi megértését.

A beszélgetés

A szerzőről

Leandro Minku, informatikai oktató, Leicesteri Egyetem

Ezt a cikket eredetileg közzétették A beszélgetés. Olvassa el a eredeti cikk.

Kapcsolódó könyvek:

at InnerSelf Market és Amazon

 

Még szintén kedvelheted

kövesse az InnerSelf oldalt

facebook ikonratwitter ikonrayoutube ikonrainstagram ikonrapintrest ikonrarss ikonra

 Szerezd meg a legújabb e-mailben

Heti magazin Napi inspiráció

ELÉRHETŐ NYELVEK

enafarzh-CNzh-TWdanltlfifrdeeliwhihuiditjakomsnofaplptroruesswsvthtrukurvi

A legolvasottabb

fehér hajú baseball játékos
Lehetünk túl öregek?
by Barry Vissell
Mindannyian ismerjük a kifejezést: "Annyi idős vagy, amennyit gondolsz vagy érzel." Túl sokan adják fel…
éghajlatváltozás és áradások 7 30
Miért súlyosbítja az éghajlatváltozás az áradásokat?
by Frances Davenport
Bár az árvizek természetes jelenségek, az ember okozta klímaváltozás súlyos áradásokat okoz…
maszk viselésére készült 7 31
Csak akkor járunk el a közegészségügyi tanácsokkal, ha valaki megtesz minket?
by Holly Seale, UNSW Sydney
Még 2020 közepén azt javasolták, hogy a maszk használata hasonló az autókban való biztonsági öv viseléséhez. Nem mindenki…
infláció a világon 8 1
Az infláció ugrásszerű a világban
by Christopher Decker
Az amerikai fogyasztói árak 9.1%-os emelkedése a 12 júniusával végződő 2022 hónapban, ami négy…
kávé jó vagy rossz 7 31
Vegyes üzenetek: A kávé jó vagy rossz nekünk?
by Thomas Merritt
A kávé jót tesz neked. Vagy nem az. Lehet, hogy van, aztán nem, aztán megint van. Ha iszol…
covid vagy széna széklet 8 7
Így állapíthatja meg, hogy Covid-e vagy szénanátha
by Samuel J. White és Philippe B. Wilson
A meleg időjárás miatt az északi féltekén sok ember szenved majd pollenallergiától.…
zsálya maszatos rudak, tollak és egy álomfogó
Tisztítás, földelés és védelem: két alapvető gyakorlat
by MaryAnn DiMarco
Sok kultúrában létezik rituális tisztító gyakorlat, amelyet gyakran füsttel vagy vízzel végeznek, hogy segítsenek eltávolítani…
az emberek gondolkodásának megváltoztatása 8 3
Miért nehéz megkérdőjelezni valakinek a hamis hiedelmeit?
by Lara Millman
A legtöbb ember úgy gondolja, hogy meggyőződését magas szintű objektivitás révén sajátítja el. De a legutóbbi…

Új hozzáállás - új lehetőségek

InnerSelf.comClimateImpactNews.com | InnerPower.net
MightyNatural.com | WholisticPolitics.com | InnerSelf piac
Copyright © 1985 - 2021 InnerSelf kiadványok. Minden jog fenntartva.