Home » 2022 » Informatyka afektywna (ang. Affective computing) – przegląd rozwiązań z zakresu SI i data science pozwalających na odczytywanie ludzkich emocji. Czy systemy rozumiejące nasze nastroje będą wzbudzać nasze zaufanie?

Tagi

Wyróżnione posty

Zobacz też

Statystyki

  • 116
  • 642
  • 25 020
  • 7 313
  • 45

Informatyka afektywna (ang. Affective computing) – przegląd rozwiązań z zakresu SI i data science pozwalających na odczytywanie ludzkich emocji. Czy systemy rozumiejące nasze nastroje będą wzbudzać nasze zaufanie?

Spread the love

W XXI w. napotykamy nowe wyzwania. Przyzwyczajamy się do faktu, iż osiągnięcia technologii zaczynają być nieodzowną częścią naszego życia. Proste zabawki są wypierane przez naszpikowane technologią smartfony. Jednak pewne rzeczy mogę tak szybko się nie zmienić – ciekawość dziecka do świata. Prawdopodobne jest że w roku 2060 najczęstszym pytaniem zadawanym rodzicom będzie – Tato, wiesz jaka jest różnica pomiędzy robotem a człowiekiem?

Czy roboty zastąpią zwykłych pracowników?

źródło: Humans vs. Robots, DeveloperMedia [1]

Na przestrzeni ostatnich lat coraz częściej zadajemy sobie pytanie czy jesteśmy zagrożeni na rynku pracy poprzez roboty? Trudno jest konkurować na rynku pracy z czymś, co jest w stanie pracować 24/7 bez przerwy na sen.

Również na to pytanie odpowiedział sobie Timko,  który pracuje w Amazonie od 2009 roku. W rozmowie z LinkedIn Timko przyznał, że robotyzacja to częsty temat wśród pracowników magazynu i wyjaśnił, dlaczego on nie boi się tego zjawiska.

Ludzie są o to zmartwieni cały czas.

Powtarzam im wtedy: robot może zrobić jedną rzecz lepiej niż ja, ale ja

zrobię 30 innych rzeczy lepiej niż robot. (…)

Robot może tylko pracować szybciej, ma pewne określone umiejętności.

Ale robota nie można wytrenować z innych dziedzin, by robił też 10 innych rzeczy.

– Nie ma na świecie bardziej wszechstronnych istot niż człowiek. Biznes potrzebuje zmiany, które robot nie umie dokonywać, dlatego nie sądzę, by element ludzki kiedykolwiek zniknął – stwierdził z optymizmem Timko – wg Businessinsider [1].

Roboty mogą zastąpić nas jedynie w dziedzinach, gdzie wymagana jest maszynowa praca, której emocje nie są potrzebne. Robot jest zaprojektowany żeby pracować non stop bez zastanowienia czy robi coś dobrze. Natomiast podobno człowiek widząć że praca nie idzie w dobrym kierunku, zatrzyma się i zastanowi po co coś robi i czy robi to dobrze. A do tej refleksji skłonić go mogą wewnętrzne emocje, wywołane pracą.

źródło: giphy

Jedną z podstawowych różnic pomiędzy robotem a człowiekiem są… emocje.

Jaki wpływ mają emocje na nasze życie?

Statystycznie człowiek zapytany o dzień, który zapadł mu w pamięć przywoła chwilę, której towarzyszyły silne emocje – szczęście, spokój lub zmartwienie. Emocje towarzyszą nam codziennie, dodając więcej barw naszemu życiu.

Emocje mogą także być kluczem do sukcesu w naszym życiu. Badanie przeprowadzone przez naukowców z Newcastle University odkrył że krowy, które mają nadane imię produkują średnio io 3.5% więcej mleka. Wzrost produkcji był spowodowany obniżeniem poziomu kortyzolu – hormonu stresu, odpowiadającego m.in. za wyrzut adrenaliny w celu ułatwienia ucieczki. Także emocje nie tylko wpływają na nasze decyzje, ale jakość naszego życia – źródło Scientistlive [3].

W dobie data science, zaczynamy przywiązywać wartość do danych, na podstawie których można przeprowadzić trafną analizę. Statystycznie mężczyźni okazujący publicznie emocje są postrzegani jako słabi. Słabych, ponieważ uzewnętrzniają swoje emocje – które mogą być potencjalnie cenną informacją. Dzięki znajomości czyiś emocji jesteśmy w stanie przewidzieć jego kolejny ruch – źródło Sbtreatment [3].

Czym są właściwie emocje?

Emocja[a] (odłac. e movere, „w ruchu”) – stan znacznego poruszeniaumysłu. Emocje charakteryzują się tym, że pojawiają się nagle i zawsze łączą się z pobudzeniem somatycznym; mogą osiągnąć dużą intensywność, ale są przejściowe [1].

źródło Wikipedia – Emocje [6]

Emocje można nazwać uczuciami, które towarzyszą nam w danej chwili. Charakterystyczną ich cechą jest to, że pojawiają się nagle i są z czymś powiązane – tym czymś może być jakieś wydarzenie, ale i myśli skoncentrowane wokół jakiejś tematyki. Emocje wywołują w nas również otaczający nas ludzie.

Emocje są odpowiedziami na to, co spotykamy na swojej drodze.

Jaką wagę mają emocje?

W psychologicznym ujęciu emocje określa się jako procesy psychiczne, które nadają wrażeniom subiektywną wartość oraz jakość. Osoby kierujące się intuicją w życiu szczególnie kierują się tym kryterium podczas podejmowania ważnych decyzji życiowych.

Spróbujmy ocenić sytuację na poniższym zdjęciu

źródło: health.harvard.edu [5]

Bazując jedynie na obrazie, trudno jest poprawnie oszacować co się dzieje. Faktem jest że łzy mogą być interpretowane na wiele sposobów – osoba może płakać ze szczęścia lub z bólu.

Próbując wytrenować model, którego zadaniem byłaby ocena sytuacji można dojść do wniosku, że wymagana będzie dodatkowa informacja. Tym cennym kontekstem jest obecny stan emocjonalny osoby na zdjęciu. Wartość tej zmiennej ma duży wpływ na wynik końcowy. Także emocje są też cennym kontekstem, na podstawie którego jesteśmy w stanie podjąć trafną predykcję.

W jaki sposób zmierzyć emocje?

Emocje są swoistą reakcją organizmu na bodźce zewnętrze. Uwidaczniają się poprzez parametry życiowe – będąc zestresowanym w danym momencie serce zaczyna nam bić mocniej, natomiast kiedy jest nam smutno czujemy wewnętrzny chłód.

źródło:  npr [13]

Reakcje reakcje emocjonalne, na dany bodziec możemy podzielić na:

fizjologiczne:

  • elektroencefalograf (EEG)

  • elektrokardiogram (EKG)

  • reakcja skórno-galwaniczna (GSR)

 

behawioralne:

  • eye trackers

  • ocena ekspresji twarzy

Następnie pomiary te jesteśmy w stanie skorelować oraz bazując na modelu Russell’a ocenić obecny stan emocjonalny badanego:

źródło: Pinterest [14]

Czym jest Affective Computing?

Formalnie, dziedziną sztucznej inteligencji, zajmującej się rozwojem systemów, rozpoznawających, przetwarzających i symulujących ludzkie uczucia i emocje, nazywa się Affective Computing, zwaną również emotion AI (w ramach prezentacji, będziemy ją czasami nazywać AC). Stanowi ona dziedzinę naukową, łączącą aspekty informatyki, psychologii oraz kogniwistyki. Jej początki sięgają 1995 roku, kiedy to idea została zaproponowana przez niejaką Rosalind Picard, a dzisiaj jest ona rozwijana za sprawą dużego postępu technologicznego oraz większego dostępu do danych [8, 9]. 

Z założenia, systemy oparte o Affective Computing mają symulować ludzką empatię – program miałby rozpoznawać stan emocjonalny badanego, w celu odpowiedniego dostosowania swoich odpowiedzi oraz zachowania wobec niego. Powiadają, że w przyszłości, kiedy komputery będą stanowić znaczną część naszego życia, rozumienie ludzkich uczuć przez maszyny stanie się bardzo istotnym aspektem sztucznej inteligencji. Będzie się od nich oczekiwało “socjalnej inteligencji”, żeby m. in. nie zawracały nam głów niepotrzebnymi informacjami lub po prostu odpowiednio nas traktowały [8].

źródło: AI Multiple [9]

Jak to działa?

Zasadniczo, zadaniem systemów, robionych pod Affective Computing, jest odpowiednia kategoryzacja stanów emocjonalnych ludzi, na podstawie ich mimiki, ruchów głowy, oczu, wzorców mowy itd.. Tego typu analiza często po prostu sprowadza się do wykrywania kilku kluczowych punktów na “widocznej” twarzy badanej osoby, a następnie – sprawdzenia, na jakie uczucia mogą wskazywać “układy” tych punktów. Do odczytywania potrzebnych informacji najczęściej wykorzystuje się kamerki webowe (czasami też mikrofony) [8, 9, 10].

Programy emotion AI najczęściej są oparte o sieci neuronowe, uczone pod nadzorem. Za dane wejściowe przyjmują wiele obrazów lub “klatek” filmów, skategoryzowanych wstępnie przez specjalistów (są im nadane konkretne stany emocjonalne). Twórcy, przy projektowaniu modelu AC, mogą sprecyzować, jakie dodatkowe czynniki (poza samą twarzą) mają zostać wzięte pod uwagę w procesie klasyfikacji (np. poza, wiek, “pobudzenie” itp.). Za konkretne kategorie często się przyjmuje siedem “emocji podstawowych”, tj. złość, obrzydzenie, strach, szczęście, smutek, zaskoczenie i stan neutralny [10].

źródło: OpenMind BBVA: [8]

Przegląd możliwych zastosowań

Jak się okazuje, systemy polegające na AC mają bardzo duży szereg zastosowań w różnych dziedzinach. Eksperci wykazują, że do końca 2026 roku, rynek emotion AI będzie warty ponad 37 miliardów dolarów, a może i znacznie więcej [10]. Omawiana gałąź sztucznej inteligencji najbardziej zyskuje na popularności w następujących domenach:

  • Marketing – rozpoznawanie emocji u klientów pozwala przedsiębiorcom dowiedzieć się, jakie oni mają odczucia wobec ich asortymentu oraz jakie bodźce mogą wywoływać u nich konkretne aspekty kampanii reklamowych. Dzięki temu, są w stanie dobrać odpowiednią strategię marketingową oraz produkty w zależności od potrzeb kupujących [10].
  • Opieka zdrowotna – AC może pomóc lekarzom lub psychologom w ustalaniu odpowiedniego planu leczenia dla pacjentów, którzy np. cierpią na choroby psychiczne, odczuwają stres itp. [10].
  • Edukacja – metody emotion AI mogą posłużyć do mierzenia efektywności nauki – pozwalają na zmierzenie poziomu uwagi uczniów oraz dobranie odpowiedniej strategii nauczania. Mogą mieć także pozytywny wpływ na opiekę nad autystycznymi dziećmi [10].
  • Zarządzanie zasobami ludzkimi – systemy Affective Computing są wykorzystywane przez sporą liczbę przedsiębiorstw przy zatrudnianiu, gdzie ponoć są zdolne do rozpoznawania (nie)odpowiednich kandydatów jeszcze na wstępnym etapie procesu rekrutacji. Ma to rzekomo zaoszczędzić czas oraz zniwelować potencjalną stronniczość wobec ludzi różnych ras, seksualności, narodowości itd. [10].

źródło: AI Multiple [11]

Jakie są perspektywy dla tej metodyki?

Wydawało by się, że programy, oparte o Affective Computing, są całkiem efektywne w tym, do czego miały być przeznaczone. Badania, przeprowadzone jeszcze w 2006 i 2009 roku, wykazały, iż rzekomo radzą sobie w procesach rozpoznawania emocji lepiej niż ludzie (dokładności dla modeli wahały się między 70% a 80%, podczas gdy dla ludzi, ta wartość wynosiła ok. 60%). Co więcej, pojawiały się również opinie, że sposoby na wyrażanie uczuć nie różnią się istotnie między kulturami, zatem systemy nie powinny mieć większych problemów z celnym rozpoznawaniem tychże emocji [9]. To, czy takie spojrzenie na sprawę jest powierzchowne, albo czy 70-80% jest wystarczającym wynikiem, żeby ludzkość się przekonała do tej gałęzi sztucznej inteligencji, pozostaje raczej kwestią subiektywną.

Emotion AI zostało szczególnie docenione przez przedsiębiorców, którzy są świadomi tego, jakie ma ono możliwości dla firm i biznesu [10]. Temat ten poruszył m. in. Christian Fanli Ramsey w wywiadzie dla TensorFlow Meets. Stwierdził on, iż emocje odgrywają równie dużą rolę w procesach decyzyjnych u ludzi, co poznawanie i mogą m. in. posłużyć jako sugestia do ulepszenia jakości sprzedawanych przez firmę produktów. Dlatego, warto jest się temu aspektowi lepiej przyjrzeć podczas projektowania modeli uczenia maszynowego, które miałyby rzeczywiście zostać wykorzystane w praktyce [16].

Czy na tych systemach można w pełni polegać?

Mimo iż sama idea AC wiele obiecuje, nie da się ukryć, że pewne jej aspekty rodzą duże wątpliwości u niektórych ludzi. Na blogu The Porquoi Pas, Adrien Book wyraził swoją dezaprobatę wobec tejże gałęzi sztucznej inteligencji, twierdząc, że jest to krok w kierunku “dystopijnej przyszłości”. Skrytykował on samą technologię, która jego zdaniem jest niezwykle wadliwa, gdyż poprawne określenie rzeczywistej emocji jedynie na podstawie odczytu twarzy, rzadko jest możliwe. Wszakże, w skład ludzkich emocji wchodzi więcej czynników, niż sama mimika. Wspomniał także, iż tego typu agenci ponoć lepiej odczytują twarze osób “białych”, podczas gdy u ludzi “czarnych” wyniki częściej niesłusznie wskazywały na złość lub wręcz agresję ze strony badanego. Takie niedociągnięcia mogłyby wprowadzić bardzo poważne konflikty na tle społeczeństwa, zwłaszcza przy pilnowaniu porządku prawnego czy zatrudnianiu – dziedzinach, w których affective computing jest coraz bardziej popularny. Sam fakt, że badany mógłby zostać negatywnie “zaszufladkowany” tylko i wyłącznie na podstawie powierzchownej mimiki i zachowania, co w stresowych sytuacjach ciężko się kontroluje, jest niezwykle alarmujące. Inna sprawa, że wykorzystywanie tych technik w marketingu może być przez niektórych interpretowana jako akt manipulacji, żeby ludzie byli bardziej skłonni do kupowania towarów, których bynajmniej nie potrzebują [15].

Autor wpisu jednocześnie zwrócił uwagę na fakt, że poprawne rozpoznawanie ludzkich emocji jest czymś, z czym nawet my jako ludzie mamy duże problemy. W końcu, ile osób na tym świecie, w ciągu tych wszystkich lat, było ofiarą bezsensownych kłótni, wywołanej zwyczajnymi nieporozumieniami w próbie zrozumienia drugiej osoby? Nie mówiąc o tym, iż emocje jako koncept są bardziej złożone, niż jesteśmy sobie w stanie wyobrazić (sprowadzanie ich do zaledwie kilku z nich w procesie klasyfikacji mogą być interpretowane jako akt powierzchownego/prymitywnego traktowania ludzkości). Przy tworzeniu systemów, które z założenia mają rozpoznawać emocje za nas, pewne schematy uczuć wciąż są określane przez ludzi, którzy nie wiedzą lepiej. Czy w takiej sytuacji naprawdę mamy wierzyć, że maszyny będą w tym aspekcie się sprawowały lepiej od nas? Czy na pewno my, jako klienci lub producenci, powinniśmy polegać na takich systemach [15]?

Kontrowersje wywołuje również sposób uczenia takowych modeli. Mówi się, że za dane wejściowe często były przyjmowane miliardy zdjęć oraz filmów losowych osób z różnych mediów społecznościowych. Problem w tym, że większość z tych osób pewnie nawet nie zdaje sobie sprawy, że ich wizerunki były wykorzystywane w ramach nieznanych im eksperymentów. Z drugiej strony, czy to na pewno jest aż tak duży powód do zmartwień? Skoro ci ludzie zdecydowali się na dobrowolne ukazanie swoich wizerunków w Sieci, trafiając do licznej grupy odbiorców, to z pewnością byli świadomi tego, iż ich zdjęcia bądź filmy nie pozostaną nienaruszone. Nie ulega wątpliwości, iż tematyka wykorzystywania czyiś zdjęć z Internetu od lat była częścią etycznych debat, aczkolwiek taki stan rzeczy zdecydowanie nie jest bezpodstawny [15].

Podsumowanie

Świadomość tego, że w dzisiejszych czasach systemy sztucznej inteligencji zaczynają być coraz bardziej podobne do ludzi nawet pod względem rozumienia emocji, jest zarówno fascynujące, jak i przerażające. Z jednej strony, mówi się o korzystnych wpływach tychże programów na rozwój działalności, gdyż pomagają przedsiębiorcom lepiej poznać swoich klientów i ulepszać jakość swoich usług. Z drugiej strony, tutaj znowu pojawiają się dwa dylematy:

  1. Czy roboty będą zdolne do zastąpienia zasobów ludzkich?
  2. Czy jesteśmy w stanie w ogóle takim robotom zaufać?

Mimo często zachwalanej skuteczności, systemy te wciąż wymagają dużej liczby usprawnień, zatem ryzyko bycia wypartym przez sztuczną inteligencję nie powinno nam zagrażać. Jednakże, to, że wiele firm decyduje się na ich stosowanie, mimo niedociągnięć, może w pewnych sytuacjach nie być korzystne, ani tym bardziej uczciwe dla konsumentów lub pracowników. Trzeba jednak przyznać, iż niezależnie od poziomu rozwoju Affective Computing w życiu codziennym, roboty z syntetyczną “empatią” nigdy nie zastąpią uczucia kontaktu z prawdziwym człowiekiem.

Bibliografia

[1] https://businessinsider.com.pl/rozwoj-osobisty/kariera/robotyzacja-pracy-w-amazonie-a-sytuacja-pracownikow/r565zj1

[2] https://sbtreatment.com/blog/men-and-emotions-the-importance-of-becoming-vulnerable/

[3] https://www.scientistlive.com/content/happy-cows-produce-more-milk

[4] https://www.poradnikzdrowie.pl/psychologia/emocje/emocje-czym-sa-i-jak-na-nas-wplywaja-rodzaje-emocji-aa-eqAG-SKMP-yegr.html#czym-sa-emocje

[5] https://www.health.harvard.edu/blog/is-crying-good-for-you-2021030122020

[6] https://pl.wikipedia.org/wiki/Emocja

[7] https://www.verywellmind.com/what-are-emotions-2795178

[8] https://www.bbvaopenmind.com/en/technology/digital-world/what-is-affective-computing/

[9] https://research.aimultiple.com/affective-computing/

[10] https://www.enablex.io/insights/affective-computing-how-does-this-work/

[11] https://research.aimultiple.com/affective-computing-applications/

[12] https://developermedia.com/humans-vs-robots/

[13] https://www.npr.org/sections/health-shots/2013/12/30/258313116/mapping-emotions-on-the-body-love-makes-us-warm-all-over?t=1651095360777

[14] https://www.pinterest.com/pin/512917845054950868/

[15] https://www.thepourquoipas.com/post/affective-computing-and-the-dystopian-future-it-promises

[16] https://www.youtube.com/watch?v=zqWrHaY6U9g


Leave a comment

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *

Najnowsze komentarze

  1. Ciekawe jest porównanie tradycyjnej terapii z nowymi rozwiązaniami opartymi na modelach językowych. Warto zauważyć, że mimo obiecujących wyników, istnieją ważne…