Želite li vjerovati robotu ako je vaš liječnik? Emocionalno inteligentni strojevi možda nisu toliko udaljeni od nas kako se čini. U posljednjih nekoliko desetljeća umjetna inteligencija dramatično je povećala sposobnost čitanja reakcija ljudi.
Ali čitati emocije ne znači ih razumjeti. Ako ih AI ne može doživjeti, hoće li nas ikada moći potpuno razumjeti? A ako ne, riskiramo li dodijeliti svojstva robotima koja nemaju?
Najnovija generacija umjetne inteligencije već nam zahvaljuje na povećanju količine podataka na kojima se računala mogu učiti, kao i na povećanju snage obrade. Ti se strojevi postupno poboljšavaju u stvarima koje smo obično davali isključivo ljudima na pogubljenje.
Danas umjetna inteligencija može, između ostalog, prepoznati lica, pretvoriti skice lica u fotografije, prepoznati govor i igrati Go.
Identificiranje kriminalaca
Ne tako davno, znanstvenici su razvili umjetnu inteligenciju koja može prepoznati je li osoba zločinac samo promatrajući njihove crte lica. Sustav je ocijenjen korištenjem baze podataka kineskih fotografija, a rezultati su bili jednostavno zapanjujući. AI je pogrešno klasificirao nevine ljude kao kriminalce u samo 6% slučajeva i uspješno identificirao 83% kriminalaca. Ukupna točnost bila je gotovo 90%.
Promotivni video:
Ovaj se sustav temelji na pristupu nazvanom "duboko učenje" koji se pokazao uspješnim u, na primjer, prepoznavanju lica. Duboko učenje u kombinaciji s „modelom rotacije lica“omogućilo je umjetnoj inteligenciji da utvrdi predstavljaju li dvije fotografije lice iste osobe, čak i ako se promijeni osvjetljenje ili ugao.
Duboko učenje stvara "neuronsku mrežu" koja se temelji na aproksimaciji ljudskog mozga. Sastoji se od stotina tisuća neurona organiziranih u različitim slojevima. Svaki sloj uzima ulazne podatke, poput slike lica, na višu razinu apstrakcije, poput skupa rubova u određenim smjerovima i mjestima. I automatski se ističu značajke koje su najrelevantnije za obavljanje određenog zadatka.
S obzirom na uspjeh dubokog učenja, nije iznenađujuće da umjetne neuronske mreže mogu razlikovati kriminalce od nedužnih - ako doista postoje crte lica koje se razlikuju među njima. Studija je omogućila razlikovanje tri značajke. Jedan je kut između vrha nosa i uglova usta, koji je, u prosjeku, 19,6% manji za kriminalce. Zakrivljenost gornje usne također je u prosjeku 23,4% veća za kriminalce, a udaljenost između unutarnjih uglova očiju prosječno je 5,6%.
Na prvi pogled, ova analiza sugerira da zastarjeli pogled da se zločinci mogu identificirati fizičkim osobinama nije tako pogrešan. Međutim, ovo nije cijela priča. Značajno je da su dvije najrelevantnije osobine povezane s usnama, a to su naše najekspresivnije crte lica. Za fotografije kriminalaca korištenih u studiji potreban je neutralan izraz lica, ali AI je ipak uspio pronaći skrivene emocije na tim fotografijama. Možda je toliko beznačajno da ih ljudi ne mogu otkriti.
Teško je odoljeti iskušenju da sami pogledate ogledne fotografije - evo ih. Dokument se još uvijek pregledava. Pomni pregled pokazuje blagi osmijeh na fotografijama nevinih. Ali u uzorcima nema mnogo fotografija, pa je nemoguće izvući zaključke o čitavoj bazi podataka.
Moć afektivnog računanja
Ovo nije prvi put da je računalo uspjelo prepoznati ljudske emocije. Takozvano područje "afektivnog računanja" ili "emocionalnog računanja" postoji već dugo vremena. Vjeruje se da ako želimo ugodno živjeti i komunicirati s robotima, ti strojevi moraju biti u stanju razumjeti i adekvatno odgovoriti na ljudske emocije. Mogućnosti na ovom području su prilično velike.
Na primjer, istraživači su koristili analizu lica kako bi identificirali studente koji imaju poteškoće s nastavima na računalima. AI je naučen da prepoznaje različite razine angažiranosti i frustracije tako da sustav može razumjeti kad studenti smatraju da je posao previše lagan ili složen. Ova tehnologija može biti korisna za poboljšanje iskustva u učenju na mrežnim platformama.
Sony pokušava razviti robota koji s ljudima može stvarati emocionalne veze. Još nije posve jasno kako će ona to postići ili što će točno učiniti robot. Međutim, tvrtka kaže kako pokušava "integrirati hardver i usluge kako bi pružila emocionalno uporedivo iskustvo".
Emocionalna umjetna inteligencija imat će niz potencijalnih prednosti, bilo da je uloga sugovornika ili izvršitelja - moći će prepoznati zločinca i razgovarati o tretmanu.
Postoje i etičke brige i rizici. Da li bi bilo ispravno pustiti pacijenta s demencijom da se osloni na AI pratioca i reći im da su emocionalno živi kada nisu? Možete li staviti osobu iza rešetaka ako AI kaže da je kriv? Naravno da ne. Umjetna inteligencija, prije svega, neće biti sudac, već istražitelj, identificirajući "sumnjive", ali sigurno ne krivce ljude.
Umjetnoj inteligenciji teško je objasniti subjektivne stvari poput emocija i osjećaja, dijelom zato što AI nema pristup dovoljno dobrim podacima da bi ih objektivno analizirao. Hoće li AI ikad razumjeti sarkazam? Jedna rečenica može biti sarkastična u jednom kontekstu i potpuno drugačija u drugom.
U svakom slučaju, količina podataka i snage obrade i dalje raste. Uz nekoliko iznimaka, AI će u narednih nekoliko desetljeća možda naučiti prepoznati različite vrste emocija. Ali je li ih ikad mogao doživjeti? To je poanta.
ILYA KHEL