Mums ir nepieciešami datori ar empātiju

Nesen es mēģināju runu AI konferencei, kad pieminēju Amazon Alexa. Tajā brīdī Aleksa pamodās un paziņoja: spēlē Selēnu Gomesu. Man vajadzēja kliegt, Alexa, beidz! dažas reizes, pirms viņa mani pat dzirdēja.

Bet Aleksa nebija ievērojis manu īgnumu. Tāpat kā lielākā daļa virtuālo asistentu un citu tehnoloģiju, viņa nezina, ko mēs jūtam.

Šis stāsts bija daļa no mūsu 2017. gada novembra numura

• Skatiet pārējo izdevuma daļu
• Abonēt

Tagad mūs ieskauj hipersavienotas viedierīces, kas ir autonomas, sarunvalodas un attiecības, taču tām nav nekādas spējas noteikt, cik mēs esam īgni, laimīgi vai nomākti. Un tā ir problēma.

Kā būtu, ja šīs tehnoloģijas — viedie skaļruņi, autonomie transportlīdzekļi, televizori, pieslēgti ledusskapji, mobilie tālruņi — apzinātos jūsu emocijas? Kā būtu, ja viņi sajustu neverbālo uzvedību reāllaikā? Jūsu automašīna var pamanīt, ka izskatāties nogurusi, un piedāvāt sēsties pie stūres. Jūsu ledusskapis var palīdzēt jums ievērot veselīgāku uzturu. Jūsu valkājamais fitnesa izsekotājs un televizors var sadarboties, lai jūs atbrīvotu no dīvāna. Jūsu vannas istabas spogulis var sajust, ka esat saspringts, un pielāgot apgaismojumu, vienlaikus ieslēdzot pareizo garastāvokli uzlabojošu mūziku. Noskaņojumu apzinošas tehnoloģijas sniegtu personalizētus ieteikumus un mudinātu cilvēkus darīt lietas savādāk, labāk vai ātrāk.

Mūsdienās topošā AI kategorija — mākslīgais emocionālais intelekts jeb emociju AI — ir vērsta uz tādu algoritmu izstrādi, kas spēj identificēt ne tikai cilvēka pamata emocijas, piemēram, laimi, skumjas un dusmas, bet arī sarežģītākus kognitīvos stāvokļus, piemēram, nogurumu, uzmanību, interesi. , apjukums, uzmanības novēršana un daudz kas cits.

Es ceru, ka tehnoloģijas, kas mūs ieskauj, nākamajos piecos gados apzinās emocijas.

Mans uzņēmums Affectiva ir viens no tiem, kas strādā pie šādu sistēmu izveides. Mēs esam apkopojuši milzīgu datu kopumu, kas sastāv no sešiem miljoniem sejas video, kas savākti 87 valstīs, ļaujot AI dzinējam pielāgot patiesas emociju izpausmes savvaļā un ņemt vērā kultūras atšķirības emocionālajā izteiksmē.

Izmantojot datorredzi, runas analīzi un dziļu mācīšanos, mēs klasificējam emociju sejas un balss izteiksmes. Joprojām ir daudz atklātu izaicinājumu — kā jūs apmācāt šādas multimodālas sistēmas? Un kā jūs ievācat datus retāk sastopamām emocijām, piemēram, lepnumam vai iedvesmai?

Deivids Bišops

Neskatoties uz to, joma progresē tik strauji, ka es ceru, ka tehnoloģijas, kas mūs ieskauj, nākamajos piecos gados apzinās emocijas. Viņi lasīs un reaģēs uz cilvēka kognitīvajiem un emocionālajiem stāvokļiem, tāpat kā cilvēki. Emociju mākslīgais intelekts būs iesakņojies tehnoloģijās, kuras mēs izmantojam katru dienu, darbojoties fonā, padarot mūsu tehnoloģiju mijiedarbību personalizētāku, atbilstošāku, autentiskāku un interaktīvāku. Tagad ir grūti atcerēties, kā tas bija pirms pieskāriena saskarnes un runas atpazīšanas. Galu galā mēs tāpat jutīsimies pret savām emocijām apzinošajām ierīcēm.

Šeit ir dažas no lietojumprogrammām, par kurām esmu visvairāk sajūsmā.

Automašīna : Transportlīdzeklis, kas apzinās pasažierus, var novērot, vai vadītājs nav noguris, novērš uzmanību un neapmierinātību. Papildus drošībai jūsu automašīna var personalizēt pieredzi kabīnē, mainot mūziku vai ergonomiskos iestatījumus atbilstoši tam, kurš atrodas automašīnā.

Saistīts stāsts

Saistīts stāsts Tehnoloģija emociju nolasīšanai uz sejām var palīdzēt uzņēmumiem pārdot konfektes. Tagad tā veidotāji cer, ka tas var uzņemties arī lielākas problēmas.

Izglītība : Tiešsaistes mācību vidēs bieži vien ir grūti noteikt, vai skolēnam ir grūtības. Kad pārbaudes rezultāti atpaliek, bieži vien ir par vēlu — students jau ir pametis. Bet ko tad, ja viedās mācību sistēmas varētu nodrošināt personalizētu mācību pieredzi? Šīs sistēmas piedāvātu atšķirīgu skaidrojumu, ja skolēns ir neapmierināts, palēninās apjukuma brīžos vai vienkārši pasaka joku, kad ir pienācis laiks izklaidēties.

Veselības aprūpe : Tāpat kā mēs varam izsekot savai sagatavotībai un fiziskajai veselībai, mēs varētu izsekot savam garīgajam stāvoklim, nosūtot brīdinājumus ārstam, ja izvēlētos kopīgot šos datus. Pētnieki meklē emociju AI, lai agrīni diagnosticētu tādus traucējumus kā Parkinsona slimība un koronāro artēriju slimība, kā arī pašnāvību profilakse un autisma atbalsts.

Komunikācija : Ir daudz pierādījumu tam, ka mēs jau izturamies pret savām ierīcēm, īpaši sarunvalodas saskarnēm, tā, kā mēs izturamies viens pret otru. Cilvēki nosauc savus sociālos robotus, viņi uzticas Siri, ka ir cietuši fizisku vardarbību, un viņi lūdz tērzēšanas robotam morālu atbalstu, dodoties uz ķīmijterapiju. Un tas ir pirms mēs pat esam pievienojuši empātiju. No otras puses, mēs zinām, ka jaunākās paaudzes zaudē zināmu spēju just līdzi, jo tās uzaug ar digitālām saskarnēm, kurās trūkst emociju, galvenās dimensijas, kas padara mūs cilvēkus. Tātad emociju mākslīgais intelekts var mūs tuvināt.

Tāpat kā ar jebkuru jaunu tehnoloģiju, pastāv gan labas, gan ļaunprātīgas izmantošanas iespējas. Ir grūti iegūt personiskāku informāciju par emocijām. Cilvēkiem ir jāizvēlas jebkāda veida datu koplietošana, un viņiem ir jāzina, kādam nolūkam dati tiek izmantoti. Mums būs arī jānoskaidro, vai noteiktas lietojumprogrammas šķērso morāles robežas. Mums būs jāizdomā noteikumi par privātumu un ētiku. Mums būs jāstrādā, lai izvairītos no neobjektivitātes veidošanās šajās lietojumprogrammās. Bet es esmu stingri pārliecināts, ka labā potenciāls daudz pārsniedz slikto.

Rana el Kaliouby ir Affectiva izpilddirektore un līdzdibinātāja. 2012. gadā viņa tika nosaukta par vienu no MIT tehnoloģiju apskats 35 novatori, kas jaunāki par 35 gadiem.

paslēpties