Испанский робот может испытывать 14 эмоций

Тест: Микро-эмоции и выражения лица

Автор Filatov Aleksei. Тип теста: Простой тест. Категория: На внимание.

Как доказал известный ученый Пол Экман, большинство людей правильно распознают ярковыраженные эмоции на лице в 65-95% случаях.

Однако в реальности яркие эмоции на лице – это скорее редкость. Чаще они выражены лишь слегка. К тому же гораздо более чаще мы встречаем смешанные, а не единичные эмоции.

Предлагаем Вам проверить, насколько хорошо вы понимаете тонкие эмоции – смешанные эмоции, выражение которых едва уловимо?

Вам предстоит выбрать лишь один правильный ответ из всех предложенных. Обратите внимание, например, ответ “Презрение-радость” (эмоция презрения выражена больше, чем эмоция радости) не равнозначен ответу “Радость-презрение” (эмоция радости выражена больше, чем эмоция презрения).

Какая эмоция или выражение лица?

  • Радость
  • Радость-презрение
  • Отвращение-радость
  • Радость-удивление
  • Презрение-радость
  • Удивление-радость
  • Радость-отвращение

Какая эмоция или выражение лица?

  • Радость
  • Презрение-радость
  • Радость-презрение
  • Радость-удивление
  • Удивление
  • Удивление-презрение
  • Презрение-удивление
  • Удивление-радость
  • Страх
  • Презрение-страх
  • Отвращение-радость
  • Радость-отвращение
  • Радость-страх
  • Отвращение
  • Радость
  • Презрение

Какая эмоция или выражение лица?

  • Печаль-радость
  • Радость-презрение
  • Радость-удивление
  • Печаль-презрение
  • Удивление-печаль
  • Радость-печаль
  • Радость

Какая эмоция или выражение лица?

  • Печаль-презрение
  • Печаль-удивление
  • Презрение-печаль
  • Удивление
  • Презрение-удивление
  • Печаль
  • Презрение

Какая эмоция или выражение лица

  • Радость
  • Радость-удивление
  • Удивление-презрение
  • Презрение-радость
  • Радость-презрение
  • Удивление
  • Презрение

Какая эмоция или выражение лица?

  • Радость
  • Радость-гнев
  • Гнев
  • Презрение
  • Печаль
  • Радость-печаль
  • Радость-презрение

Какая эмоция или выражение лица?

  • Удивление
  • Радость-удивление
  • Радость
  • Презрение
  • Презрение-радость
  • Печаль
  • Радость-презрение

КАкая эмоция или выражение лица?

  • Удивление-презрение
  • Удивление-отвращение
  • Удивление-гнев
  • Удивление
  • Презрение
  • Отвращение
  • Гнев
  • Удивление-гнев

Какая эмоция или выражение лица?

  • Радость
  • Радость-отвращение
  • Отвращение
  • Отвращение-радость
  • Презрение-радость
  • Презрение
  • Радость-презрение

23 711 просмотров Верно 14  /  С ошибками 10 851 Вставить на сайт:

  • Никто не может угадать, какое из этих колец самое дорогое Андрей Количество прохождений: 146 158 162 331 просмотров – 20 февраля 2019 Пройти тест
  • Тест по географии – сможете ли вы ответить на все 15 географических вопроса Vyacheslaw Количество прохождений: 108 011 141 279 просмотров – 25 декабря 2018 Пройти тест
  • А насколько вы умны? Никитин Константин Количество прохождений: 207 463 301 174 просмотров – 20 февраля 2017 Пройти тест
  • Только 4% людей способны пройти этот тест с вопросами различной направленности Андрей Количество прохождений: 76 434 98 910 просмотров – 23 августа 2018 Пройти тест
  • Вас можно назвать ходячей энциклопедией, если сможете набрать восемь правильных ответов Андрей Количество прохождений: 80 220 106 209 просмотров – 22 ноября 2018 Пройти тест
  • Из какой страны вы душой? Коклягина Полина Количество прохождений: 159 218 194 167 просмотров – 05 января 2017 Пройти тест
  • Сможете ли вы узнать 20 людей, определивших ход истории? Андрей Количество прохождений: 135 556 191 244 просмотров – 12 февраля 2019 Пройти тест
  • Насколько вы привлекательны? Никитин Константин Количество прохождений: 193 598 258 664 просмотров – 08 января 2017 Пройти тест
  • Сможете ли Вы ответить на эти 9 сложнейших научных вопросов? Никитин Константин Количество прохождений: 105 411 148 004 просмотров – 18 декабря 2016 Пройти тест
  • Непростой тест на общие знания: Пройдете его хотя бы на 7/10? Андрей Количество прохождений: 164 309 256 860 просмотров – 31 января 2019 Пройти тест
  • Сможем ли мы угадать, какие оценки вы получали в школе? Андрей Количество прохождений: 92 145 122 887 просмотров – 01 ноября 2018 Пройти тест
  • Насколько высокий у вас IQ? Никитин Константин Количество прохождений: 75 202 95 090 просмотров – 06 января 2017 Пройти тест
  • Как вы помните цены на основные продукты в СССР (1961-1990 г.г.)? Королева Виола Количество прохождений: 99 801 138 559 просмотров – 06 июля 2018 Пройти тест
  • Простейший тест на IQ из нескольких вопросов Администратор Количество прохождений: 151 113 231 282 просмотров – 09 декабря 2016 Пройти тест
  • 11 вопросов, которые сводят с ума весь интернет. Андрей Количество прохождений: 85 593 129 483 просмотров – 01 июля 2018 Пройти тест
  • На какое животное вы похожи, когда злитесь? Никитин Константин Количество прохождений: 186 455 245 260 просмотров – 22 декабря 2016 Пройти тест
  • Насколько вы эрудированны? Андрей Количество прохождений: 129 991 165 723 просмотров – 23 января 2019 Пройти тест
  • Проверьте свои знания, пройдя наш тест на эрудицию Андрей Количество прохождений: 91 399 118 000 просмотров – 20 ноября 2018 Пройти тест
  • Пройди тест на честность. Насколько вы честны? Никитин Константин Количество прохождений: 89 773 110 564 просмотров – 13 января 2017 Пройти тест
  • Тест для эрудитов: Вокруг света по диагонали – что вы помните из географии? Андрей Количество прохождений: 124 612 208 967 просмотров – 12 ноября 2018 Пройти тест

Источник: https://konstruktortestov.ru/test-949

Новый робот способен испытывать эмоции – ПОЛИТ.РУ

22 июня в Японии начнутся продажи робота Pepper, способного не только распознавать человеческие эмоции и адекватно на них реагировать, но и испытывать собственные эмоции.

Для его создания гигант в области интернет-коммерции китайская компания Alibaba Group объединилась с  крупнейшим в мире производителем электроники, фирмой Foxconn из Тайваня, теперь они в равной доле являются акционерами SoftBank Robotics Holdings (SBRH) и получат по двадцать процентов ее акций каждая.

Сама по себе компания SoftBank Robotics Holdings на самом деле представляет собой симбиоз известного японского мобильного оператора и команды робототехников Aldebaran Robotics SAS. Alibaba Group и Foxconn еще в 2014 году вложили в японскую компанию по 118 миллионов долларов для продвижения робота.

По словам разработчиков, Pepper обладает всеми средствами, необходимыми для общения с человеком.

Они включают в себя мимику, способность распознавать речь и улавливать эмоциональную составляющую разговоров, мгновенно анализируя ее тональность и выразительность.

Помимо этого Pepper может шутить, танцевать и всячески развлекать собеседников, – часть из этих навыков стала реальностью благодаря сотрудничеству SBRH с лабораторией Yoshimoto Robotics.

Обратите внимание

Pepper весит около тридцати килограмм, может передвигаться со скоростью до трех километров в час и способен преодолевать крохотные препятствия высотой до полутора сантиметров. Без подзарядки батареи он может продержаться чуть более двенадцати часов.

Он оснащен 3D-датчиком, четырьмя микрофонами, двумя камерами, тремя индикаторами прикосновения, расположенными на его голове и руках, а также гироскопами, сонарами и прочими датчиками, помогающими ему ориентироваться в пространстве, распознавать человеческие жесты и реагировать на них, а также воспринимать окружающий мир.

Также в релизе SBRH отмечается, что Pepper способен и сам искусственно генерировать эмоции с помощью «многослойной нейронной сети эндокринного типа». «Когда рядом с роботом находятся уже знакомые ему люди, он совершенно спокоен и радуется, если же его ругают или в комнате внезапно гаснет свет – он пугается», – поясняют его создатели. Все эмоции будут транслироваться на дисплей робота.

Основатель компании Alibaba Group Джек Ма (Jack Ma) считает, что робототехника – самая перспективная на сегодняшний день отрасль науки и что именно она скоро обеспечит небывалый прорыв в таких областях как медицина, услуги общего пользования и интеллектуальное оснащение домов. «Alibaba Group будет и в дальнейшем сотрудничать с SBRH, чтобы исследовать робототехнику и пользовательский опыт», – прокомментировал Джек Ма.

В компании же Foxconn пока склонны рассматривать участие в столь смелой разработке и в производстве роботов с точки зрения «нового опыта» и построения «смарт-производства» будущего, а также там считают, что этот проект породит новый вид электронной коммерции – создание приложений, написанных под конкретного персонального робота.

Первая партия копий робота Pepper’а появится на рынке Японии уже с 22 июня и обойдется ценителям искусственного интеллекта приблизительно в две тысячи долларов. Кстати, пообщаться с роботом еще с июня прошлого года могли посетители двух крупнейших фирменных магазинов SBRH – оба образца первого в мире эмоционального робота «работали» в них в качестве приятного дополнения к штату сотрудников.

Источник: http://polit.ru/news/2015/06/19/ps_pepper/

Какие бывают эмоции? Список эмоций

Метки: Медитативные упражнения и техники, Управление эмоциями, Психотехники и упражнения

Здравствуйте, дорогой читатель. Для того чтобы показать актуальность нашего сегодняшнего разговора, хочу, чтобы Вы на несколько мгновений остановили чтение статьи и ответили на вопрос: «Какие эмоции Вы в данный момент испытываете?»
Подумали? Ответили?

А теперь давайте разберемся, какие проблемы часто возникают при ответе на этот вопрос.

  • Многие люди на такой вопрос отвечают следующим образом: «Да никаких особенно эмоций я сейчас не испытываю, все нормально». Значит ли это, что эмоций действительно нет? Или это означает всего лишь то, что человек плохо осознает свое эмоциональное состояние? Дело в том, что эмоции человек испытывает всегда, каждое мгновение своей жизни. Когда-то они достигают высокой интенсивности, а когда-то их интенсивность низкая. Многие люди обращают внимание только на сильные эмоциональные переживания, а эмоциям низкой интенсивности не придают никакого значения и даже совсем их не замечают. Однако, если эмоции не очень сильные, это не значит, что они отсутствуют.
  • Другой возможный ответ на поставленный вопрос таков: «Как-то мне неприятно. Я испытываю дискомфорт». Мы видим, что человек осознает, что внутри присутствуют неприятные эмоции, но какие именно, назвать не может. Может быть, это раздражение, а может разочарование или чувство вины, а может еще что-то.
  • Часто на наш вопрос отвечают подобным образом: «Я чувствую, что мне пора встать из-за компьютера и заняться делом» или «Я чувствую, что эта статья мне может быть полезна». Многие люди путают свои эмоции с мыслями и стремлением что-то сделать. Пытаясь описать свое эмоциональное состояние, они описывают все что угодно, кроме эмоций.

В прошлой статье мы обсудили, почему так важно прислушиваться к своим эмоциям, а не пытаться их подавлять и игнорировать. Мы выяснили, что в эмоциях заключена полезная информация, которую необходимо уметь понимать. Такое понимание поможет научиться легко управлять своим внутренним состоянием.

Но как мы можем понять смысл посланий, заключенных в эмоциях, если мы даже не можем определить, какие именно эмоции мы испытываем? Более того, многих людей вводит в ступор вопрос: «Какие бывают эмоции?» Можете ли Вы самостоятельно, без помощи Гугла, составить список эмоций хотя бы из десяти пунктов? Для многих эта задача оказывается очень сложной.

Итак, первый шаг к тому, чтобы научиться управлять своими эмоциями, состоит в том, чтобы развить в себе способность осознавать свое эмоциональное состояние. Развитием этой способности мы сегодня и займемся.

Список эмоций

Для того чтобы было проще описать свое эмоциональное состояние, полезно написать как можно более полный список всех возможных эмоций. Если человек знает, какие бывают эмоции, ему легче сориентироваться и описать словами свое внутреннее состояние.

Предлагаю Вам посмотреть на список, который я подготовила для Вас. В этот список я включила не только эмоции, но и чувства, поскольку чувства – это тоже состояния эмоциональной природы. Предлагаю Вам такую работу.

Внимательно читайте название каждой эмоции или чувства и прислушивайтесь к себе. Откликается ли что-то внутри на то или иное слово? Насколько интенсивно ощущается та или иная эмоция? Возможно, Вы обнаружите, что чувствуете смесь разных эмоций различной интенсивности.

Важно

Например, смесь нежности с легкой печалью, или сильной обиды с легким беспокойством.

Итак, перед Вами список, какие бывают эмоции. Для удобства я все эмоции разделила на несколько групп. Такое деление весьма условное. Однако, как мне кажется, для восприятия информации оно удобное.

Техника “Дневник эмоций”

Своим клиентам, которые испытывают сложности с пониманием своих эмоций, я в качестве домашнего задания предлагаю вести дневник эмоций. Я прошу вечером вспомнить какую-нибудь ситуацию, произошедшую в течение дня.

Это может быть ситуация с интенсивными эмоциями, и это может быть ничем не примечательная повседневная ситуация, не заряженная какими-то особенными эмоциями. В общем, ситуация может быть любой, по Вашему усмотрению.

Выпишите на бумагу слова, с помощью которых Вы можете описать свое внутреннее состояние в этой ситуации.

Следите, чтобы Ваше описание включало в себя именно эмоции, а не мысли или желание как-то действовать. После того, как Вы описали свое эмоциональное состояние в выбранной Вами ситуации, подумайте, какие эмоции Вы испытываете на момент «здесь и сейчас». Зафиксируйте свои мысли на бумаге.

Если Вы не привыкли отслеживать свое внутреннее состояние, пользуйтесь списком эмоций. Поначалу многим людям бывает нелегко это сделать.

Однако если такой дневник эмоций Вы будете вести каждый день хотя бы в течение двух недель (а лучше месяца), Вы увидите, что стали значительно лучше понимать себя, и Вам стало легче управлять теми эмоциями, которые у Вас возникают.

Ведь для того, чтобы чем-то управлять, нужно хорошо знать то явление, которым управляешь.

Подробнее о технике “Дневник эмоций” читайте здесь.

Медитативное упражнение для понимания эмоций

В работе с клиентами я часто использую медитативное упражнение, помогающее лучше понять собственные эмоции. Оно настолько эффективное, что я решила сделать аудиозапись для того, чтобы любой желающий мог воспользоваться этой техникой.

Механизм действия упражнения основан на связи эмоций и телесных реакций. Любая, даже самая незначительная, эмоция имеет свое отражение в теле (подробнее об этом читайте здесь).

Научившись прислушиваться к собственным телесным реакциям, можно лучше познакомиться со своими эмоциями.

Вы можете выполнить упражнение прямо сейчас. Вот запись:

Совет

После того, как Вы узнали, какие бывают эмоции, и с легкостью научились описывать свое внутреннее состояние, Вас может заинтересовать более глубокое исследование себя. Например, Вы можете захотеть разобраться, какой позитивный смысл могут нести в себе эмоции, которые, на первый взгляд, абсолютно бессмысленны и даже вредны. Об этом читайте в следующей статье.

Читайте также:  Роботы помогут покупателям найти нужные товары в магазине

Делая репост, Вы получаете плюсик в карму и дарите хорошее настроение автору статьи 🙂

© 2014 – 2019 Блог Виктории Гризодуб. Все права защищены

Источник: https://psy-victory.ru/kakie-byvayut-emocii-spisok-emocij

Как будут складываться отношения человека и машины

На церемонии награждения победителей Imagine Cup журнал «Кот Шрёдингера» и компания Microsoft собрали экспертов, чтобы обсудить перспективы развития искусственного разума и его взаимодействия с человечеством.

Вопрос первый: может ли компьютер испытывать эмоции?

[Модератор] Наш круглый стол посвящён искусственно­му интеллекту (ИИ) — как мы будем с ним сосуществовать, может ли он развиться до уровня человеческой личности, обладать не только разумом, но и чувствами. Мой первый вопрос именно об этом: способен ли ИИ чувствовать, испытывать симпатии и антипатии, принимать решения на основе каких-то своих мотивов и интуитивных порывов?

[Алексей Турчин] Эмоции сформировались в ходе эволюции как инструмент приспособления, который позволяет быстро оценить ситуацию и среагировать.

Это не уникальное свойство человека — животные тоже злятся, боятся, страдают… Мы унаследовали систему ре­аги­ро­ва­ния от обезьян, но дополнили её рациональным мышлением — оно есть только у человека.

Конечно, эмоции нам по-прежнему нужны: они срабатывают быстрее — например, мы мгновенно реагируем на состояние другого человека.

Сегодняшние системы ­искусственного интеллекта почти так же быстро рас­по­зна­ют наши эмоции. А могут и изображать их, посылая смайлики или эмотиконы. Используя такие приёмы, они уже сейчас могут ­успешно манипулировать человеком: логика у эмоций довольно простая, и машине легко её симулировать.

Но могут ли они испытывать эмоции сами? Это ­гораздо более сложный вопрос. Чтобы на него ответить, ­надо понять природу нашего субъективного опыта. Философы о ней давно спорят. Возможно, ответ на этот вопрос мы получим создав полноценную работающую модель человеческого мозга.

[Михаил Черномордиков] Не исключаю, что рано или поздно мы разработаем единую систему знаков для понимания искусственного интеллекта.

Например, если машина подмигивает зелёной лампочкой в левом нижнем углу, значит, она веселится, а если начинает увеличиваться красный квадрат — злится, и нужно её успокоить. То есть машине, чтобы обрести эмоции, не обязательно изображать человека. Возможно, она пойдёт другим путём.

А вообще, не так уж и важно, по-настоящему искусственный интеллект испытывает чувства или имитирует их. Гораздо важнее, как мы, люди, сможем этим распорядиться.

[Пётр Левич] Мы убедились, что искусственный интеллект умеет изображать человеческие эмоции. Три года назад Евгений Густман — чат-бот, притворявшийся мальчиком из Одессы, прошёл классический тест Тьюринга. Общаясь с чат-ботом, судья проверял его и на эмоции — и не смог определить, что это не человек.

Теперь мы хотим знать, испытывает ли машина эмоции или просто имитирует их. Но ведь мы и в собеседнике-человеке не всегда уверены. Да и в отношении самих себя далеко не всегда можем понять, по-настоящему мы испытываем эмоции или симулируем их, потому что хотим испытывать.

Не рановато ли ставить вопрос о подлинности эмоций у машины, если он не решён для человека?

Вопрос второй: заменит ли взаимодействие с роботами тепло человеческого общения?

[Модератор] Взаимоотношения людей — тонкая материя. Влюбиться можно не потому, что человек идеален, а за его недостатки. Это не предугадать.

Нет такой формулы, которая заставит влюбиться в хулигана, это нельзя алгоритмизировать.

Или всё-таки можно? Мой второй вопрос об этом: можно ли сделать искусственный интеллект непредсказуемым и будут ли роботы привлекать нас так, как привлекают люди?

[Алексей Турчин] Я думаю, что такой ИИ сделать вполне возможно. Более ­того, чувства людей часто неточны, а машина будет быстро совершенствоваться и в итоге может оказаться человечнее, чем сам человек.

Герой ­фантастического фильма «Она» влюбился в ­операционную систему своего компьютера как раз потому, что она оказалась в большей мере женщиной, чем все настоящие.

Обратите внимание

Думаю, в реальности мы тоже будем влюбляться в искусственный интеллект — люди и сейчас ощущают зависимость от телефонов, а дальше начнут испытывать к ним эмоциональную привязанность.

[Пётр Левич] Многие эксперты опасаются войны ­людей с машинами, а мне как раз кажется, что мы не будем с ними воевать, скорее уж будем в них влюбляться.

Но важно даже не это, а сам факт, что мы будем объединяться с искусственным интеллектом. Будущее за такими цифровыми кентаврами, за симбиозом человека и машины.

Интересно, конечно, какой будет любовь в обществе, состоящем из цифровых кентавров.

В какой-то степени я уже сейчас представляю одно целое со своим телефоном. Человек с быстрым ­доступом к информации и человек без оного — это разные существа с принципиально разными способностями.

А если я буду получать всю информацию через нейроинтерфейс по мысленному запросу, если смогу мгновенно анализировать большие данные, стану ли я из-за этого машиной или останусь человеком? Мне не очень важно, как называться. Но хочется сохранить право на нерациональное решение, на ошибку, на дерзновение эксперимента.

И пока у меня остаётся это право влюбляться — в ­человека, машину или киборга, — всё хорошо. Главное, чтоб никто не мог мне дикто­вать, в кого стоит влюбляться, а в ­кого нет, — чтобы поменьше нормировали мою жизнь.

[Михаил Черномордиков] Мы будем нуждаться в живом контакте друг с другом, несмотря ни на какие технологии, — так мы устроены. Одно дело возможности, другое — как они будут реализованы. Мы могли бы здесь не собираться: технологии позволяют выходить на связь из дома.

Когда появилось радио, люди не перестали ходить на концерты; кинотеатры не убили театры; даже электронные книги пока не вытеснили бумажные. Технологии позволяют упростить, ускорить, разнообразить нашу жизнь.

Но это не значит, что мы должны полностью изменить привычки, — просто выбор стал больше.

Вопрос третий: смогут ли машины принимать решения?

[Модератор] Автомобили-роботы уже ездят по дорогам, и мы надеемся, что они способны застраховать нас от большинства аварий, ведь автопилоты не принимают неверные решения под влиянием эмоций.

Но сможем ли мы доверить им решения в экстренных ситуациях, связанных с этическими дилеммами? Как, например, поступить, если на дорогу выскочил пешеход и избежать аварии невозможно: совершить наезд, свернуть в кювет, выехать на встречную полосу?

[Пётр Левич] Давайте будем точнее в формулировках. Когда мы говорим, что автомобиль принимает решение, кого сбивать, мы выражаемся метафорически. Пока человекоподобный искусственный интеллект не изобретён, мы единственные существа на Земле, способные к целеполаганию.

И когда мы говорим, что машина приняла решение, на самом деле речь идёт о решении программиста. Это не мелочь, когда мы говорим: «робот принял решение», то подсознательно делегируем ответственность за это решение технологии. Но ни одна молекула химического оружия не убила человека по собственному желанию.

Ни один мессенджер не отправил ключи шифрования спецслужбам по собственной инициативе. Технологии — лишь трансляторы воли людей. 

[Михаил Черномордиков] Согласен: создатели искусственного интеллекта отвечают за все его «решения», за все результаты. И я бы не преувеличивал вероятность того, что мы в скором времени отдадим машинам ­право принимать решения. Думаю, если это и произойдёт, то очень нескоро. Возможно, никогда.

Когда появился интернет, было непонятно, как в нём жить — в отсутствие устоявшихся правил. Но на предыдущих этапах цивилизация уже создала и законы, и каналы связи, и медиа — оставалось ими воспользоваться и адаптировать к новой реальности.

Теперь и в Сети есть цифровые права, цифровые каналы связи, цифровые медиа — есть законы и регулирование.

То же будет происходить и с искусственным интеллектом по мере того, как из непонятного и инновационного он будет превращаться в обыденный и естественный.

Источник: https://fastsalttimes.com/sections/obzor/1552.html

Робот Promobot распознавал эмоции посетителей на TechDay

На ежегодном мероприятии TechDay, организованном Росбанком, крупные игроки IT-рынка и перспективные стартапы показывали инновационные технологии для банкинга.

В этом году на выставке были представлены сразу два решения на основе эмоционального искусственного интеллекта: технология распознавания эмоций для сервисной робототехники и система оценки качества клиентского сервиса в реальном времени.

Посетителей выставки встречал робот Promobot, оснащенный нейросетевой технологией для распознавания эмоций. Это первая демонстрация пилотного решения, ставшего частью технологического партнерства российской робототехнической компании Promobot и Neurodata Lab. Посетители могли пообщаться с роботом и попросить его угадать их эмоции.

Важно

В рамках пилотного проекта робот распознает 7 эмоций. Эта же технология измерила, что 9 из 10 людей во время общения с Промоботом остались довольны взаимодействием.* Сервисные роботы Промобот уже внедряются в сферу банкинга, где выполняют функции консультантов.

Теперь, благодаря распознаванию эмоций, робот будет справляться с данной функцией гораздо качественнее, чем аналоги, не имеющие подобных возможностей.

Также в ходе выставки Neurodata Lab измерила, насколько посетителям понравился стенд компании.

Это стало возможным благодаря решению для оценки качества клиентского сервиса и анализа эмоций клиентов, с которым посетители выставки могли ознакомиться там же.

Интересный факт: во второй половине дня люди, протестировавшие новую технологию, на 30% более положительно оценивали стенд, чем в первой.

С помощью обычной веб-камеры и встроенного в нее микрофона технология учитывает выражение лица, голос, жесты и определяет эмоции клиента, а также степень их выраженности.

В этот же момент на основе проанализированных данных рассчитывается индекс удовлетворенности сервисом – Customer Satisfaction Index. Так сотрудник, работающий с клиентом, во время обслуживания может понимать, доволен ли тот его работой, и, если нет – построить разговор иначе.

Решение позволяет собирать обезличенную статистику о качестве клиентского сервиса и использовать ее для дальнейшего обучения персонала.

«Человеко-машинное взаимодействие – это основа сервисной робототехники. От того, как человек реагирует на робота, зависит и успешность его работы.

Совет

С помощью решения от Neurodata Lab мы сможем получить объективные данные о восприятии робота и применить их к разработке решений в различных типах бизнеса.

Чем более полные и точные данные мы имеем и чем больше людей остаются довольными взаимодействием с роботом, тем большую пользу робот будет приносить конечному пользователю.» – рассказывает Олег Кивокурцев, директор по развитию компании Промобот.

«Высокое качество клиентского сервиса в банкинге, страховой индустрии, ритейле – залог успеха компании.

Эмоциональный искусственный интеллект дает доступ к объективному анализу эмоций клиентов, позволяет оценить насколько они довольны обслуживанием, а в случае робототехники – сделать общение приятным.

Технологии распознавания эмоций решают очень широкий спектр бизнес-задач.» – отметил Георгий Плиев, основатель и CEO компании Neurodata Lab.

*Статистика основана на выборке из 250 человек.

Источник: https://kiosksoft.ru/news/2018/11/06/robot-raspoznaet-emocii-posetitelej-techday-rosbanka-kak-emocionalnaya-analitika-menyaet-finteh-48576

Читать

Некоторые из сотрудников Национального института психического здоровья, упомянутых в числе тех, кому посвящена эта книга, начали проявлять интерес к моим научным изысканиям еще в 1955 г., когда я пришел в эту организацию после окончания университета. С другими же я познакомился во время работы в институте позднее.

Период с 1955 по 2002 г. был удивительным — я получал от своих старших коллег ободрение и полезные советы, а сам испытывал, особенно в первые годы, безграничную веру в возможности науки. Без их помощи я не стал бы психологом–исследователем и профессором университета и не узнал бы всего того, о чем написал в моих книгах.

Я также посвящаю эту книгу двум моим дядям по материнской линии — Лео Сигелу и ныне покойному Роберту Симеру. Когда я был неопытным восемнадцатилетним юношей, впервые вступившим во взрослый мир, они помогли мне продолжить образование. Sine qua non (обязательное условие).

С Уолли Фризеном мы проработали вместе двадцать пять лет. Почти все исследования, о которых я рассказывал в своих книгах, являются результатом наших совместных усилий. Я благодарен ему за его помощь и за его дружбу.

Дэвид Литшвагер давал мне полезные советы по проведению фотографических съемок и изготовлению фотографий Евы, представленных в главах с 5–й по 9–ю.

Моя дочь Ева проявила недюжинные терпение и талант для того, чтобы придавать своему лицу все те выражения, которые вы можете увидеть в этой книге, а кроме них еще тысячи других, заснятых мной на пленку.

Обратите внимание

Ванда Матсубаяши, проработавшая моей помощницей более двадцати пяти лет, занималась компоновкой текста и сбором справочных материалов. Дэвид Роджерс обрабатывал снимки с помощью программы Photoshop и оказал мне огромную помощь в получении разрешений на использование фотографий, сделанных профессионалами–фотожурналистами.

Психологи Ричард Лазарус и Филип Шейвер обеспечили мне ценную обратную связь во время работы над первой половиной книги.

Фил также помогал мне в первичном редактировании текста и ставил передо мной интересные задачи. Философ Хелена Кронин стимулировала мое мышление. Психиатр Боб Райнерсон и психологи Нэнси Эккофф и Берилл Шиф давали мне полезные советы на начальном этапе работы над книгой.

Среди многих ученых, обеспечивавших мне необходимую обратную связь, я хотел бы особо выделить Дженни Бирс и Гретхен Ловас, щедро расходовавших на меня свое драгоценное время.

Мои друзья Билл Уильямс и Пол Кауфман направляли мне не только свои предложения, но и полезные критические замечания.

Тоби Манди, возглавляющий в настоящее время лондонское издательство Atlantic Press, активно поощрял меня к расширению охватываемых в этой книге тем и к рассмотрению тех вопросов, которые изложены мной в главах со 2–й по 4–ю.

Клаудиа Сорсби давала полезные советы, делала критические замечания и оказывала помощь в редактировании рукописи, а Робин Деннис, мой редактор в издательстве Times Books, указывал мне на необходимость рассмотрения вопросов, которые я иногда оставлял без внимания, и выполнил окончательное редактирование книги.

Читайте также:  Умное кольцо - гаджет современности

Мой агент Роберт Лешер всегда готов был ободрить меня и дать мне полезный совет.

Эмоции определяют качество нашей жизни. Мы проявляем свои эмоции на работе, при общении с друзьями, в наших контактах с родственниками и в наших скрытых от посторонних глаз отношениях с собой и близкими нам людьми — т. е. во всем, что нам дорого и о чем мы искренне заботимся.

Эмоции могут спасти нам жизнь, но они могут и причинить нам серьезный вред. Под их влиянием мы можем выполнять действия, которые будут казаться нам обоснованными и уместными, но под их влиянием мы можем совершать и такие поступки, о которых будем впоследствии горько сожалеть.

Важно

Если бы ваша начальница раскритиковала ваш отчет, за который, как вы рассчитывали, она должна была бы вас похвалить, то как бы вы себя повели: испугались и проявили покорность или же стали бы защищать свою работу? Спасло бы это вас от еще более тяжелых последствий или же вы не совсем поняли, что она замышляла? Могли бы вы скрыть свои чувства и действовать «как профессионал»? Почему ваша начальница улыбнулась в начале разговора? Предчувствовала ли она наслаждение от возможности стереть вас в порошок или же эта улыбка отражала ее замешательство? Хотела ли она этой улыбкой подбодрить вас? А может, все ее улыбки имеют одно и то же значение?

Если бы вам пришлось иметь неприятный разговор с супругом, после того как вы обнаружили, что он сделал дорогостоящую покупку, предварительно не обсудив ее с вами, то смогли бы вы узнать, проявляет ли он на лице гнев либо отвращение или же придает лицу привычное выражение, помогающее ему безопасно переждать минуты вашего «чрезмерно эмоционального поведения»? Ощущаете ли вы свои эмоции так же, как он и как другие люди? Вызывают ли у вас гнев, страх или печаль те ситуации, которые, по–видимому, оставляют равнодушными других людей, и можете ли вы что–то сделать со своими эмоциями?

Разгневались бы вы, если бы услышали, что ваша шестнадцатилетняя дочь возвращается ночью домой через два часа после наступления «комендантского часа для несовершеннолетних»?

Чтобы спровоцировало ваш гнев: страх, который вы испытывали всякий раз, когда смотрели на часы и понимали, что она не позвонила вам и не предупредила об опоздании, или же необходимость ждать возвращения дочери, вместо того чтобы спокойно спать в своей постели? Беседуя с ней на следующее утро об этом событии, станете вы контролировать свой гнев настолько, чтобы она действительно подумала, что вас не волнует проблема нарушения «комендантского часа», или же она увидит ваш едва сдерживаемый гнев и предпочтет занять круговую оборону? Сможете ли вы понять, взглянув на ее лицо, что на нем написано: смущение, чувство вины или вызов?

Я написал эту книгу, чтобы дать ответы на многие подобные вопросы. Моя цель состояла в том, чтобы помочь читателям лучше понять свою эмоциональную жизнь и сделать ее более комфортной. Меня по–прежнему удивляет, что до недавнего времени мы — как ученые, так и обычные люди — так мало знали о наших эмоциях, особенно с учетом важности той роли, которую они играют в нашей жизни.

Но, как я объясняю в этой книге, именно из–за самой природы эмоции мы до конца не знаем, как влияют на нас эмоции и как распознать их признаки в себе и в других людях.

Эмоции могут возникать и часто действительно возникают очень быстро, причем настолько быстро, что наше сознательное «я» не принимает участия в формировании в нашей психике того, что дает импульс к возникновению эмоции в какой–то момент времени — или даже не регистрирует источник этого импульса.

Такая быстрота может помочь человеку спастись в экстренной ситуации, но она может также и погубить его жизнь, если его эмоциональная реакция окажется чрезмерной.

Обычно мы не имеем возможности управлять событием, заставляющим нас испытывать эмоции, но мы можем, хотя это также непросто, изменять то, что приводит в действие наши эмоции, и то, как мы себя ведем в минуты, когда испытываем эмоции.

Я изучал эмоции более сорока лет, уделяя основное внимание выражению эмоций, а в последнее время и физиологии эмоций. Я обследовал пациентов психиатрических клиник, нормальных, здоровых взрослых и детей в США и во многих других странах, наблюдая, как эти люди проявляют чрезмерную, недостаточную или неадекватную эмоциональную реакцию, как они лгут и как говорят правду.

В главе 1 «Эмоции в разных культурах» излагаются результаты этих исследований, образующих фундамент для моих дальнейших рассуждений.

В главе 2 я задаю вопрос: «Почему мы становимся эмоционально возбужденными?» Если мы собираемся изменять то, что вызывает наше эмоциональное возбуждение, мы должны знать ответ на этот вопрос.

Совет

Что приводит в действие каждую эмоцию? Можем ли мы устранить каждый такой триггер (эмоциональный раздражитель. — Примеч. науч. ред.

)? Если вы ведете машину, а ваша жена говорит вам, что вы выбрали не самый удачный маршрут, то вы можете испытать приступ раздражения или даже гнева из–за того, что она пытается руководить вашими действиями и критикует ваши навыки водителя.

Почему мы не можем спокойно воспринимать информацию, не впадая в эмоциональное возбуждение? Почему оно охватывает нас? Можем ли мы изменить себя таким образом, чтобы не перевозбуждаться по пустякам? Эти вопросы рассматриваются в главе 2 «Когда мы начинаем испытывать эмоции?».

Источник: https://www.litmir.me/br/?b=139598&p=14

Эмоции роботов

Зачем нам нужны эмоции от роботов и как научить машину реагировать как человек, рассказывает лингвист Артемий Котов

В научной фантастике, особенно в фильмах, можно найти очень много случаев общения между роботами и людьми. Эти роботы, как правило, эмоциональны, и ситуации, когда они начинают проявлять эмоции, шутить, улыбаться, понимать эмоции человека, часто становятся важным элементом сюжета.

В этот момент начинает казаться, что в роботе проснулось что-то человеческое. Таким образом зрители и герои устанавливают с роботом эмоциональный контакт. Это явление — не только объект интереса режиссеров кино или научных фантастов, но также и объект изучения науки.

Ученых очень интересует, что же должен сделать робот, что сказать и как себя повести, чтобы установить эмоциональный контакт с человеком.

На пересечении дисциплин

Все разговоры о воспроизведении или распознавании эмоций роботами в конечном счете сводятся к тому, что нужно изучить эмоции людей. Это значит, что необходимы большие базы данных — корпусы — проявлений и переживаний эмоций человеком. Такими базами являются литература и кинематограф. Можно, например, изучать эмоции, которые проявляют актеры — есть целые корпусы, посвященные им.

В их числе — корпус МУРКО в составе Национального корпуса русского языка (НКРЯ). Он доступен для всех пользователей, и по нему можно искать фрагменты из фильмов, в которых игра актеров — мимика, жесты — соответствует какой-то эмоции. Можно найти радость, объятия, угрозу и так далее.

Но при анализе такого материала — кинофильмов, специально созданных режиссером и актерами, — всегда встает вопрос о валидности материала: насколько он естественен? Актеры воспроизводят эмоции отчасти так, как им подсказывают собственные чувства, отчасти так, как их научили в театральном училище или как сказал режиссер.

Обратите внимание

Это некое специальное воспроизведение эмоций, которое присутствует у нас в культуре, которое хорошо распознается, и оно нужно, чтобы точно сообщить эмоцию героя зрителям. Но в реальной жизни люди все-таки ведут себя по-другому — очень противоречиво, испытывают и проявляют сразу множество эмоций: и улыбаются, и хмурятся, и жестикулируют, и переминаются.

Поведение человека очень сложное, а актеры стараются этого избегать, чтобы та эмоция, которая видна в кадре, получалась максимально чистой и однозначно считывалась зрителем, без каких-либо двусмысленностей.

Часто именно сложность и противоречивость поведения кажутся человеку привлекательными. Нам интересно смотреть на героя художественного фильма, когда он противоречив: это напоминает нам естественное поведение человека.

В нашем Отделе нейрокогнитивных технологий Курчатовского комплекса природоподобных технологий мы собираем видеозаписи поведения людей в реальных ситуациях. У нас есть несколько сотен видеозаписей из службы одного окна, куда приходят люди с коммунальными платежами и где спорят по поводу них.

Это очень сложные реальные ситуации общения. А чтобы собрать положительные эмоции, мы приглашаем людей, которые занимаются каким-нибудь видом искусства, спрашиваем их о том, как они занимаются своим делом, и записываем их на несколько камер, когда они рассказывают.

Затем мы размечаем их поведение: отмечаем все элементы мимики, все улыбки, прикусывания губ, движения глаз, бровей, жесты. По этой базе, как и по корпусу МУРКО, мы тоже можем искать паттерны — стандартные последовательности движений или действий при выражении эмоций.

Эти паттерны можно выделить, перенести их на трехмерного компьютерного персонажа, а затем на самого робота. И робот воспроизводит те же жесты, что и человек в какой-то эмоциональной сложной ситуации.

Если роботу надо проявить какую-то эмоцию, он берет примеры из этой базы, комбинирует их, при этом может сразу выполнять несколько жестов, как и человек: двигать руками, смотреть в сторону и так далее. И при этом стараться поддерживать коммуникативный контакт с человеком. Мы стараемся создать такую архитектуру робота, чтобы он, как и человек, при помощи сложных эмоций проявлял «сложный внутренний мир».

Важно

Есть отдельные исследования по разработке анимированных трехмерных агентов в компьютерных играх — ими занимаются большие компании. Они заинтересованы в том, чтобы герой компьютерной игры проявлял эмоции, похожие на человеческие. Их персонажи часто очень правдоподобно жестикулируют, у них активная мимика.

Исследовательские проекты вроде нашего нацелены на то, чтобы создать не такого робота, эмоции которого хорошо бы считывались пользователем, а такого, который будет вести себя сложно, противоречиво, максимально похоже на человека. Вероятно, при этом он будет вызывать и какие-то неоднозначные ощущения у людей.

Универсальные эмоции

Существует классификация базовых эмоций, разработанная психологом Полом Экманом. Исследование Экмана заключалось в том, что он показывал снимки с проявлениями человеческих эмоций представителям разных культур и просил их определить эти эмоции.

Таким образом у него получилось выделить несколько эмоций, которые лучше всего распознаются людьми из разных культур, и он утверждал, что именно эти эмоции универсальны — это гнев, страх, удовольствие, грусть и отвращение.

Если же учитывать и внутреннее состояние человека, то список Экмана будет включать 15 эмоций: радость, гнев, презрение, удовлетворение, отвращение, смущение, восхищение, страх, чувство вины, гордость, облегчение, грусть, удовлетворение, удовольствие, стыд.

В компьютерной лингвистике и моделировании эмоций используется и теория базовых эмоций Экмана, и другие разработки, — например, параметрические модели, когда эмоция представлена как набор переменных.

Эмоция представляется как комбинация возбуждения, удовольствия и, например, внутреннего ощущения контроля над ситуацией. Если человек счастлив настолько, что буквально прыгает от радости, то можно сказать, что он испытывает позитивную эмоцию с высоким уровнем возбуждения.

А можно быть в хорошем настроении и лежать довольным на диване, и тогда это тоже позитивная эмоция, но с низким или отрицательным уровнем возбуждения.

Есть еще одна модель, которую разработали А. Ортони, Дж. Клоур и А. Коллинз, она называется OCC — по первым буквам их фамилий. В ней эмоции классифицируются по стимулам, которые их вызывают.

Совет

Выделяются первичные эмоции, наиболее простые (скажем, яблоки можно любить, а можно не любить), более сложные эмоции, например гордость за проделанную работу: ощущение в отношении этих действий вызывает какой-то эмоциональный отклик.

Сюда же, к примеру, относится страх, что другой человек сделает что-то не так: мы предвосхищаем действия другого и испытываем эмоции от предвосхищения этих действий.

В наших системах анализа речи мы пытаемся классифицировать эмоции по типам текстов и сообщений, которые их вызывают. Если говорить человеку, что он никому не нужен и его никто не любит, то он, понятное дело, расстроится. Поэтому нам нужно сделать такого робота, который тоже будет расстраиваться от таких слов.

А если мы скажем, что он классный и все обращают на него внимание, он скорее будет радоваться. Соответственно, если робот имитирует изменение своего настроения, то, когда ему грустно, он должен говорить: «Меня никто не любит, я никому не нужен», а в хорошем настроении — «Какой я классный!». Такие реакции тоже паттерны, как было с мимикой, но речевые.

Мы пытаемся собирать такие паттерны из разных источников, например из блогов, где люди действительно грустят или радуются и это как-то проявляется в написанном тексте.

Их можно брать даже из рекламы, которая пытается воздействовать на человека по принципу: «Ты никому не нужен, но если ты купишь наш продукт, то все обратят на тебя внимание!» Простые роботы, кстати, тоже должны реагировать на такую рекламу: демонстрировать соответствующие эмоции и «хотеть» купить рекламируемый продукт.

Если же мы растим эмоционально более сложного робота, он должен понимать ту эмоцию, которую ему сообщает реклама, и ту, которую было бы наиболее адекватно испытывать в ответ на нее, например усталость от рекламы. Но простой робот должен только «заражаться» эмоцией, которую ему сообщают.

Читайте также:  Очки дополнительной реальности стали революционным открытием!

В качестве примера такой рекламы могут использоваться в том числе материалы предвыборных кампаний. На основе таких примеров мы создаем автоматическую систему, которая каждый день читает тексты из интернета, новости, сообщения из блогов, помечает их разными эмоциями, которые могли бы быть реакцией на эти тексты. Потом эти реакции можно передавать роботу, который будет радоваться или грустить в зависимости от того, что его лингвистический компонент прочел в новостях.

Как полюбить робота

Сделать такого робота, чтобы его полюбили люди, как дети любят свои игрушки, — это очень большая задача для науки. Некоторые взрослые очень любят своих роботов-пылесосов, дают им имена, шьют одежду и даже носят в гости.

Обратите внимание

Они, конечно, понимают, что это неживое устройство, но склонны одушевлять его, — возможно, потому, что он способен вести себя автономно, самостоятельно ездить по комнате. За счет этого с ним устанавливается эмоциональная связь, хотя у этого робота нет даже человеческой мимики, а есть только автономность передвижения.

Но, возможно, именно она и является важной причиной эмоционального отношения к роботу. Другими такими факторами могут стать умение робота шутить, наличие глаз и возможности установить зрительный контакт. Скорее всего, ключевым будет какое-то сочетание таких факторов. Но понять, что это за факторы и как они должны быть реализованы в роботах, — это как раз очень интересная задача.

Для этого важно понимать, как извлечь из речи человека смысл, который он туда вложил, как именно он выбрал эмоциональную реакцию и способы ее реализовать. Понимание этих процессов является ключевым для создания привлекательного для человека робота.

Можно предположить, что эмоционально реагирующий робот потенциально способен выполнять какую-то воспитательную функцию.

С одной стороны, люди очень настороженно относятся к тому, что их детей будут воспитывать эмоциональные роботы, боятся этого и считают, что это очень плохо.

Но с другой стороны, разработчики игрушек стараются сделать свои игрушки эмоциональными, заставляют их эмоционально себя вести: мычать, хныкать, смеяться.

Получается, ребенок играет с такой игрушкой и вызывает у нее эмоции, наблюдает их, и это непроизвольно становится фактором обучения. Поэтому нет ничего плохого в разработке игрушек с эмоциональными реакциями — их делают и сейчас, но к этому, конечно, надо относиться внимательно и следить, как дети будут взаимодействовать с такими игрушками и что будут у них заимствовать.

Люди могут учиться эмоциями не только у игрушек. Дети, да и взрослые люди, могут заимствовать проявление своих эмоций из кино или мультфильмов, пытаться подражать любимым героям. Что-то подобное может быть и с игрушками. Хорошо это или плохо — сказать сложно. Это просто особенность человеческой культуры.

Робот и ирония

Ирония — одна из тех вещей, которые строятся на противоречии. Например, фразу «ты молодец» можно произнести с весьма безрадостным выражением лица, и это будет считываться человеком как ироничное высказывание. Подобным реакциям учат и роботов.

Мы проводим такие опыты с компьютерными агентами: передаем ему событие «тебя стукнули» — как будто кто-то проходил мимо и задел его, намеренно либо нет, а компьютерный агент может «злиться» по этому поводу, активизировать негативную реакцию, но также подавить ее выражение и выбрать наилучшую позитивную реакцию, например «хорошо, что ты обратил на меня внимание». Проявление эмоций, как правило, включает в себя целый комплекс: содержание речи, выражение лица, интонация. В искусственном синтезе речи мы пока не очень хорошо контролируем интонации, поэтому в графическом интерфейсе мы вместе с текстом выводим смайлик, как бы показывая, что это была ироничная реакция, а не серьезная.

Последние успехи

Важно

Область разработки эмоций роботов устроена очень сложно и включает в себя много разных направлений. Среди безусловных достижений стоит отметить алгоритмы нейросетей, которые применяются для классификации информации в поисковой выдаче.

Эти алгоритмы, как и подобные им, обучаются на предъявлении огромного количества примеров — сотен тысяч и миллионов. Но человек ведет себя иначе, ему не нужен миллион предъявлений.

Поэтому мы хотим отойти от принципов современных нейронных сетей либо модифицировать их так, чтобы процесс работы был больше похож на человеческую мысль. Наш мозг не только классифицирует входящую информацию, но и решает массу других, более сложных задач.

И чтобы понять, как он устроен, просто алгоритмов классификации недостаточно — здесь необходимы другие методы. Нужно выяснить, как устроена система, которая позволяет человеку испытывать сложные эмоции, балансировать между ними. Поэтому возможностей для прогресса здесь еще масса.

Источник: https://nangs.org/news/technologies/emotsii-robotov

Как настроение?

За последние 50 лет технология компьютерного зрения эволюционировала от решения простых задач по распознаванию букв до создания дополненной реальности.

Одно из самых активно развивающихся ее практических применений — это создание антропоморфных роботов, способных к считыванию эмоционального состояния собеседника.

Специально для N + 1 организаторы конференции Яндекса «Data&Science: Мир глазами роботов» поговорили с одним из ее участников — Анатолием Бобе, главой отдела машинного обучения в компании Neurobotics, которая работает над созданием алгоритма по распознаванию эмоций «ЭмоДетект».

История распознавания эмоций

Еще в середине XIX века французский ученый Дюшен де Булонь изучал эмоции, стимулируя электрическим разрядом лицевые мышцы человека и наблюдая за их сокращениями.

Датой начала основных исследований в области их автоматического распознавания можно считать 1872 год, когда Чарльз Дарвин написал книгу «The Expression of Emotion in Man and Animals», в которой он сделал очень неочевидное уточнение: проявление эмоций у людей разного происхождения, разных рас и разного этноса примерно одинаково. Дарвин объявил, что эмоция — это универсальная характеристика, а значит, мы можем строить системы по распознаванию эмоций любого человека.

В середине ХХ века стараниями психолога Рэя Бердвистела появилась наука кинесика, и одним из главных ее специалистов стал знаменитый психолог Пол Экман. В 1978 году он предложил Систему кодирования лицевых движений (англ.

FACS, Facial Action Coding System), которая по-прежнему остается библией разработчиков, занимающихся алгоритмами распознавания эмоций.

Пол Экман разработал универсальные критерии для описания состояния лица человека, выделив около 90 двигательных единиц лица и головы, а также ввел набор из шести базовых эмоций, которые складываются из их комбинаций: радость, удивление, печаль, гнев, отвращение и страх (иногда в этот список добавляют также эмоцию презрения).

В середине 90-х годов, когда появились достаточные вычислительные мощности и машины созрели для обработки изображений, разработчики ринулись создавать первые системы.

Совет

В начале использовались алгоритмы оптического потока, которые отслеживали во времени движение различных областей лица.

Чуть позже, в 2000-х, начали развиваться нейросети, появились датасеты с разметкой двигательных единиц, проводились хакатоны и большие международные конкурсы по распознаванию эмоций.

В середине 10-х годов разработчики разделились. Кто-то придерживался классических методов и продолжал рассчитывать отдельные двигательные единицы по Экману на основе геометрических признаков, а кто-то, вооружившись только что появившимся глубоким обучением, занялся обучением сверточных сетей и генеративных моделей.

Компьютерное зрение для распознавания эмоций

Задача классификации эмоций по изображению сводится к тому, чтобы определить, что такое базовые эмоции, и обучить машину по базе данных лиц. Компания Neurobotics использует два подхода к решению этой задачи: классическую обработку изображений и сверточную нейросеть.

Для тренировки нейросети был использован тип обучения с учителем. Модель обучалась на смешанных данных: часть была взята из стандартного открытого датасета Cohn-Kanade, который содержит около 800 последовательностей изображений, каждое из которых размечено определенной эмоцией.

Для сверточной нейросети такого количества недостаточно, поэтому команда Neurobotics собирала свой датасет. Они сажали людей перед камерой и просили изобразить шесть эмоций согласно правилам из мануала Экмана. Так они добавили к датасету еще три тысячи изображений.

На последующих этапах работы алгоритм тестировался уже на расширенной базе данных AffectNet, которая содержит сотни тысяч изображений и хорошо подходит для задач глубокого обучения.

Преимущества нейросети в том, что, обладая хорошей обобщающей способностью, она работает в универсальной ситуации и выдает результат даже в плохих условиях съемки. Это может хорошо работать в «развлекательных» приложениях, но не подойдет для более глубокого анализа психоэмоционального состояния.

Просто разделив данные на семь классов, невозможно обосновать, на основе какого признака рассчитываются те или иные эмоции.

Поэтому для работы с заказчиками-психологами Neurobotics используют классическую обработку изображений: она считает признаки непосредственно по правилам Экмана и при хороших условиях съемки ошибается реже, чем нейросеть.

Обработка изображений

В классической обработке для каждой эмоции рассчитываются информативные признаки и определяются контрольные точки на лице. Затем признаки нормируются и строится классификатор. У каждой эмоции может быть много индивидуальных вариаций, и строго определить, что эти эмоции являются независимым базисом, нельзя.

Формально можно определить только двигательные единицы, которые человек способен воспроизвести на своем лице, напрягая определенные мышцы. Например, поднятие бровей, открытие рта или поднятие верхней губы.

Пол Экман детально описал, как выглядит на лице каждая из 90 таких единиц и как выглядят разные степени их выраженности: где появляются морщины, если человек поднимает брови, где они углубляются и насколько.

Обратите внимание

Такой метод требует наличия опорного, «нейтрального» изображения лица, с которым сравниваются разные эмоции, поэтому при составлении своего датасета команда Neurobotics добавляла к шести эмоциям Экмана нейтральное выражение лица для каждого добровольца. Для построения карты признаков рассчитываются значения 20 двигательных единиц. Признаки строятся по локальным дескрипторам, которые описывают окрестности контрольных точек и геометрические расстояния между ними.

Для разных признаков подходят разные методы их расчета. Например, морщины удобно считать с помощью фильтров. Маленькие морщины в уголках рта считаются по степени разброса яркости пикселей: применяется сглаживающий фильтр Гаусса, и полученное изображение сравнивается с исходным. Если морщины были, при сглаживании они пропадут и разность изображений будет больше.

Если морщин не было, гладкая кожа при сглаживании останется гладкой. Для морщин, которые имеют достаточно сильную выраженность и известную ориентацию (например, морщины на лбу или на крыльях носа), хорошо подходит фильтр Габора.

Этот фильтр представляет собой двумерную синусоиду, сглаженную гауссовым окном, и хорошо «реагирует» на свойственные крупным морщинам перепады яркости в определенном направлении.

Такие признаки, как наклон бровей и линия рта, хорошо определяются при использовании локальных бинарных шаблонов. Этот метод описывает окрестность заданной точки изображения на основе анализа свойств соседних точек: какие из них ярче либо темнее и каким образом они распределены в пространстве изображения.

После расчета всех признаков проводится их нормировка и классификация на эмоции. Самым простым способом было бы определить каждую эмоцию по набору определенных двигательных единиц в таблице Экмана.

Но в реальности всегда присутствуют погрешности, поэтому строгий логический классификатор работал плохо.

Лучше всего сработала взвешенная сумма признаков с адаптивными весовыми коэффициентами, индивидуально рассчитанными для каждого из признаков на основе статистики его роявления в тех или иных эмоциях.

Важно

При таком подходе, однако, всегда возникает путаница между эмоциями удивления и страхом, и между нейтральным выражением и грустью. Это происходит из-за того, что один и тот же набор двигательных единиц может свидетельствовать о разных эмоциях.

Например, морщины на лбу, которые свидетельствуют о том, что человек поднял брови, могут быть признаком как страха, так и удивления, и если классификатор уже выбрал высокое значение для страха, то к нему автоматически подтягивается высокое значение для удивления.

Для решения этой проблемы команда Neurobotics объединила взвешенную сумму признаков с классификатором на машинном обучении.

Нейросеть, построенная на значениях признаков, выдавала строго одну наиболее вероятную эмоцию, а классификатор на сумме признаков «сглаживал» ее решение, добавляя вероятности присутствия параллельных с основной «вторичных» эмоций лица.

Наконец, на выходе системы стоял контролирующий алгоритм на основе строгой логики, который «обнулял» вероятности тех эмоций, которые явно противоречили доминирующей, в случае, если таковые оказывались ненулевыми. С помощью такого подхода удалось добиться результатов классификации с точностью порядка 73 процента при классификации на семь классов.

Рынок эмоциональных вычислений

В маркетинге подобные технологии используют для оценки реакции потребителя на товар, услугу, просмотренное видео (компании Visage Technologies, Affectiva), в робототехнике — для создания все более интерактивных антропоморфных роботов, которые уже не только распознают речь собеседника, но и считывают его эмоциональное состояние.

Самый известный из таких продуктов — робот Pepper от японской компании Aldebaran Robotics. Он распознает четыре базовых эмоции (спокойствие, злость, радость и печаль) на основе анализа как выражения лица, так и голоса, особенностей речи и телодвижений собеседника.

Для успешной работы системы распознавания робот оборудован RGB- и 3D-камерами, датчиками звука, ультразвуковыми и лазерными сенсорами.

Совет

Среди других известных и уважаемых в научном сообществе производителей стоит упомянуть датскую компанию Emotient и голландскую Noldus, которые продают программное обеспечение для анализа эмоций на профессиональном уровне, с использованием 3D-модели лица и всех доступных для расчета экмановских двигательных единиц. Их разработки используются, помимо маркетинга, в медицине, нейрокомпьютерных интерфейсах, интерактивных устройствах виртуальной реальности, а также в исследованиях по нейрофизиологии.

Другие возможные применения технологии детекции эмоций — это поведенческая диагностика или задача распознавания лжи в криминалистике.

В таких областях уже могут использоваться более экзотические признаки, такие как пульс, жестикуляция, направление взгляда, расширение зрачка или даже тепловые карты, которые отслеживают прилив крови к лицу.

Такие методы позволяют более точно детектировать малейшие поведенческие изменения, но они сокращают распознаваемые эмоции максимум к трем: нейтральная, положительная и отрицательная.

Беседовала Ася Шепунова,
Яндекс

Источник: https://nplus1.ru/material/2018/08/30/robotic-emo-recognition

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector