Улыбка, скрывающая боль: почему алгоритмы не умеют различать настоящие эмоции

Когда мы пытаемся понять, какие чувства испытывает собеседник, то используем самую разную информацию — выражение его лица, язык тела, в какой ситуации находится этот человек и так далее. Когда компьютеры пытаются распознать эмоции, они фокусируются только на лице. И это серьезная ошибка — авторы нового исследования считают, что большинство выводов, которые делают технологии «распознавания эмоций», неверны.

Распознаванием эмоций занимается множество компаний — от Microsoft и Apple до стартапов вроде Kairos и Affectiva. Большинство использует эти технологии для продаж, но некоторые применяют ее при отборе кандидатов и защите от страховых афер. Еще в 2003 году Администрация транспортной безопасности США начала обучать своих сотрудников распознавать потенциальных террористов по выражению их лиц, так что неудивительно, что вскоре этим стал заниматься искусственный интеллект (правда, эта программа подверглась серьезной критике).

Фото: Unsplash

Вот уже несколько лет исследователи критикуют мнение о том, что выражение лица может легко выдать чувства человека. Группа ученых из Ассоциации психологических наук потратила два года на изучение более тысячи научных работ о распознавании эмоций. В основном их интересовало, как меняется выражение лица человека, когда он испытывает определенные эмоции, и как их определяют окружающие. Исследователи пришли к выводу, что довольно сложно передать эмоции одним только выражением лица.

Люди действительно улыбаются, когда рады, и хмурятся, когда им грустно, но взаимосвязь между эмоцией и выражением лица довольно слабая, утверждает один из авторов исследования Лиза Фельдман Баррет, психолог из Северо-Восточного университета. Когда человек радуется или грустит, он совершает еще много других действий, а улыбка может быть фальшивой или иронической. Во время исследования фотографию улыбающегося лица прикрепили к телу человека, находящегося в негативной ситуации, и окружающие посчитали, что его лицо выражает более негативные эмоции.

Проще говоря, мы мыслим стереотипами, когда речь идет о взаимосвязи выражения лиц и эмоций. Технологии тоже руководствуются этими стереотипами.

Стартап Kairos рассказал, как обучает свои алгоритмы распознавать эмоции клиента. Группе людей показывают различные эмоциональные ролики и во время просмотра им сканируют лицо. Также для обучения используются выражения лиц, которые люди делают специально для записи. Затем один сотрудник помечает данные, чтобы алгоритм знал, какую эмоцию выражает та или иная гримаса.

Фото: Unsplash

Это довольно популярный метод, и у него есть две серьезные слабости. Первая — это те самые специально записанные выражения. Если вас попросят сделать удивленное лицо, оно может отличаться от выражения, которое будет у действительно удивленного человека. Вторая проблема в том, что выражения лиц определяет сторонний человек — он может распознать одну гримасу, как «удивление», но может ошибиться.

У Барретт есть несколько идей, как можно улучшить технологии распознавания улыбки. Для начала не нужно использовать одну фотографию — изучайте поведение человека в разных ситуациях. Собирайте больше контекста — интонацию, позу, что происходит вокруг, физиологические показатели (например, что происходит в нервной системе). Разберитесь, почему человек улыбается в определенной ситуации.

Повторите все эти процессы и вы заметите закономерности в поведении людей с общей характеристикой (например, полом). Чем больше данных — тем лучше. Но возникает другая проблема — пользователей все больше беспокоит, что компании собирают их персональные данные. Так что, учитывая текущее настороженное отношение общественности, улучшить методы распознавания эмоций будет далеко не так просто.

Источник.