Biotehnologija

Razvijen softver koji razlikuje pravi osmijeh od lažnog

on


Fingiranje emocija kako bi se upravljalo razmišljanjima drugih ljudi upravo je postalo mnogo teže. Ako niste profesionalni varalica, kradljivac ili manipulator ova vijest vas vjerojatno neće previše zabrinuti, no dobro se s vremena na vrijeme podsjetiti koliko je razvijena moderna tehnologija, piše SingularityHub.

Znanstvenici s MIT-a razvili su softver koji je sposoban razlikovati „pravi“ osmijeh koji nastaje kao nusprodukt iskrenog oduševljenja od „lažnog“ osmijeha koji nastaje kao nusprodukt određene frustracije. Bili vi toga svjesni ili ne, znanstvenici tvrde da se većina ljudi smije dok se pokušava nositi s nekakvom frustracijom. Problem nastaje kada ljudsko oko koje nije istrenirano ovaj „frustrirani“ osmijeh tumači kao „pravi“ osmijeh oduševljenja.  U čemu je zapravo razlika između ovih osmijeha?

Analizirajući video snimke, znanstvenici su zaključili kako je temeljna razlika u trajanju: iskreni osmijeh razvija se postepeno,a osmijeh kao posljedica frustracije pojavljuje se naglo te isto tako naglo i nestaje s lica. Tijekom istraživanja znanstvenici su proveli čitavi niz eksperimenata. Kod iskrenog osmijeha ljudi i računalo jednako su dobro procjenjivali emociju koju osmijeh prikazuje. Kod tzv. „frustriranog“ osmijeha, ljudi su otprilike u polovici slučajeva krivo protumačili emociju dok je softver u 92% slučajeva točno prepoznao emociju iza određenog osmijeha.

Sam motiv za provođenje ovog istraživanja bio je taj da se pomogne osobama koji imaju problema s interpretacijom direktne osobne komunikacije (primjerice osoba s raznim oblicima autističnih poremećaja). Osim toga znanstvenici su novi softver razvili i za neke druge praktične funkcije.

Ovo istraživanje, koje je objavljeno u časopisu IEEE Transactions on Affective Computing (nažalost, puna verzija članka zahtijeva registraciju koja se plaća, ali je sažetak članka dostupan besplatno), temelji se na dva različita eksperimenta. U prvom eksperimentu znanstvenici su od muških i ženskih ispitanika tražili da facijalnom ekspresijom izraze oduševljenje i frustraciju. Nakon ovoga, ispitanici su morali ispuniti online upitnik koji je bio dizajniran tako da izazove što prirodniju reakciju frustracije (namjerno potičući frustrirajuća online iskustva poput sporog učitavanja stranice, CAPTCHA-e, i onemogućene kopiraj-i-zalijepi opcije prenošenja teksta. Frustrira i samo čitanje ovih brutalnih metoda korištenih u eksperimentu), a nakon frustriranja uslijedio je drugi dio eksperimenta u kojem se kod ispitanika pokušala potaknuti reakcija oduševljenja (puštanjem popularnog Youtube videa bebinog smijeha, kako drugačije).

U oba eksperimenta web kamera detaljno je bilježila izraze lica ispitanika. Nakon toga, izrazi su analizirani uz pomoć Googleovog softvera za analizu izraza lica koji bilježi 22 različite točke na licu te zabilježene podatke ubacuje u interpretivni matematički model kojim je u stanju razlikovati iskreni od lažnog osmijeha.

Rezultati studije ponudili su neke prilično zanimljive rezultate vezane uz ljudski osmijeh. Primjerice, postoji očigledna razlika u brzini i veličini različitih tipova osmijeha. Osmijesi oduševljenja u prosjeku su trajali 13.8 sekundi, dok su osmijesi kao izraz frustracije u prosjeku trajali gotovo upola manje – 7.5 sekundi. Također, osmijesi oduševljenja bili su 60% intenzivniji od osmijeha frustracije.

Ono što je veoma zanimljivo jest i da većina ispitanika nije bila ni svjesna da im je osmijeh prirodna reakcija na osjećaj frustracije. Ovaj podatak objašnjava i činjenicu da je kod 90% ispitanika prirodna reakcija na frustrirajuću radnju bila osmijeh, a kada se (u prvom eksperimentu) od njih tražilo da izrazom lica iskažu osjećaj frustracije 90% ispitanika nije se nasmijalo. Čini se da sama ideja da je netko frustriran u znatnoj mjeri ograničava sposobnost pamćenja osmijeha u konkretnoj situaciji budući da je za većinu ispitanika osmijeh jednostavno u potpunosti nepoveziv s osjećajem frustracije. Ovo objašnjava i činjenicu da je većina ispitanika pogrešno protumačila osmijeh koji je nastao kao posljedica frustracije.

Na temelju zabilježenih podataka istraživači su naposljetku zaključili kako je najkorisnija sastavnica pri određivanju emocije koja se krije iza osmijeha dinamički obrazac preko kojeg se osmijeh razvija u određenom vremenskom periodu. Sama činjenica postoji li na njenom licu osmijeh, ne govori nam praktički ništa o tome kako se neka osoba osjeća.

Ono što je uistinu fascinantno u ovom istraživanju je da ono omogućuje bolje razumijevanje ljudskog ponašanja, ali i da je pomoću njega moguće konstruirati računalni program koji određenim ljudima značajno pomaže u međuljudskoj komunikaciji.

Ovo se ponajviše odnosi na pojedince koji pate od nekog oblika autizma. Oni najčešće nemaju razvijene neverbalne komunikacijske vještine, pogotovo kada trebaju „čitati“ emocije drugih ljudi. Autistični pojedinci, pojednostavljeno, imaju tendenciju da „dokaze“ o emocionalnom stanju osobe s kojom komuniciraju traže na dijelovima lica na kojima se emocije ne izražavaju. Kako bi im se pomoglo, najčešća je terapija učenje osnovnih izraza lica i usvajanje nekih temeljnih principa poput tog da osmijeh znači da je netko sretan i tome slično.

Jasno, upravo je ovo istraživanje možda i najbolji dokaz koliko pogrešni mogu biti ovi osnovni principi čije je učenje sastavni dio terapije za osobe s autističnim poremećajima. Dakle, takve osobe bi vjerojatno trebalo učiti da razlikuju različite oblike osmijeha nego tek da primjećuju činjenicu je li osmijeh postoji ili ne. Ovo istraživanje je veliki korak naprijed u tom smislu budući da pokazuje kako je moguće razviti sofisticirani softver uz pomoć kojeg će autistične osobe biti u stanju primijetiti koliko se brzo osmijeh razvija, koliko traje i slično. Ova će tehnologija vjerojatno biti još i važnija u budućnosti budući da iz američkog CDC-a (Center for Disease Control and Prevention) tvrde kako 1 od 88 djece pati od nekog autističnog poremećaja, s tim da ove brojke imaju jasnu tendenciju rasta.

Sitne nijanse u razlikovanju tipova osmijeha na koje je ukazalo ovo istraživanje mogu se koristiti čak i za analiziranje razlika među kulturama u kojima osmijeh ima istaknutu ulogu u međusobnoj komunikaciji.

Mogućih je područja primjene novog softvera prilično mnogo. Jedno su od područja u svakom slučaju programi za analizu izraza lica koji bi uz pomoć novog softvera mogli mnogo bolje čitati emocije. Analiza izraza lica svakim danom postaje sve raširenija i naprednija, a rezultati ovog istraživanja mogli bi pomoći pri razvijanju programa koji će biti u stanju primijetiti nestalnosti u ponašanju i suptilne  izraze lica koji bi za mnoge ljude bili zbunjujući ili ih uopće ne bi bili u stanju primijetiti. Osim algoritma za određivanje starosti kojeg je nedavno predstavio Face.com, moguće bi bilo stvoriti i algoritam za određivanje emocija koji bi bio od velike pomoći u policijskim istragama. Druga moguća primjena je u novim tehnologijama tzv. proširene stvarnosti poput Google Glassa. Zamislite samo da u trenutku kada započinjete razgovor s nekom (poznatom ili nepoznatom) osobom imate softver koji vam javlja u kakvom je emocionalnom stanju ta osoba.

Neusklađenost između izraza lica i određene namjere veoma je korisna stvar za varalice, marketinške stručnjake i, recimo, trgovce rabljenim automobilima. Softver koji bi sa zadovoljavajućim stupnjem pouzdanosti mogao otkrivati stvarnu emociju iza nekog izraza lica mogao bi biti od velike pomoći u komunikaciji s osobama kojima su upravo izrazi lica i hinjene emocije osnova za iskorištavanje i prijevare.

Razmišljajući malo dugoročnije, ovaj algoritam može se iskoristiti u polju robotike gdje može pomoći smanjenju tzv. Uncanny Valey efekta (osjećaja nelagodnosti kada neki humanoidni robot izgleda i ponaša se gotovo identično kao ljudsko biće, ali je ipak moguće zamijetiti sitne detalje koji odaju činjenicu da nije živ). Kada bude poznato još više detalja o tome kako se ljudi ponašaju i kako drugi ljudi to ponašanje interpretiraju, čak će se i najsofisticiranije emocije moći „ugraditi“ u humanoidne robote što može biti ključni korak u njihovu prihvaćanju od strane generalne populacije.

Iako ove posljednje rečenice zvuče kao početak kakvog filma katastrofe, treba pozdraviti razvoj tehnologije koja ne samo da pomaže pri analizi izraza lica već omogućuje i potpunije razumijevanje ljudskog ponašanja.


Sviđa ti se članak?

Autor Marin Katušić

Područje interesa nedefinirano. Geek u procesu izrade.

Preporučeno

3 Comments

  1. Darijan Pehar

    Lipanj 6, 2012 na 10:46 am

    Otkriće stoljeća…..

  2. Saša Idrizov

    Lipanj 6, 2012 na 1:48 pm

    fotoaparat?

  3. Dinko Delač

    Lipanj 6, 2012 na 7:18 pm

    Još malo pa i pravi like od lažnog

Komentiraj

Vaša adresa e-pošte neće biti objavljena. Nužna polja su označena s *

Možete koristiti ove HTML oznake i atribute: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>