Return to Video

Чи здатні машини розпізнавати ваші емоції? - Костас Карпоузіс

  • 0:07 - 0:12
    З кожним роком машини все частіше
    наздоганяють людей у багатьох галузях,
  • 0:12 - 0:15
    у яких ми раніше
    вважали себе неперевершеними.
  • 0:15 - 0:18
    Сучасні комп'ютери здатні перемагати
    в складних настільних іграх,
  • 0:18 - 0:21
    розпізнавати мовлення багатьма мовами
  • 0:21 - 0:25
    та миттєво ідентифікувати
    майже будь-які об'єкти.
  • 0:25 - 0:27
    Але майбутні роботи можуть піти далі,
  • 0:27 - 0:30
    навчившись розпізнавати,
    що ми відчуваємо.
  • 0:30 - 0:32
    Але чому це важливо?
  • 0:32 - 0:35
    Бо якщо машини
    та люди, які ними керують
  • 0:35 - 0:37
    зможуть точно визначати
    наш емоційний стан,
  • 0:37 - 0:40
    вони зможуть допомагати нам
    або маніпулювати нами
  • 0:40 - 0:43
    безпрецедентним чином.
  • 0:43 - 0:45
    Та поки цього не сталось,
  • 0:45 - 0:50
    як щось настільки складне як емоції
    перетворити просто в числа,
  • 0:50 - 0:53
    тобто в єдину мову,
    яку машини розуміють?
  • 0:53 - 0:57
    Фактично таким самим чином,
    як і наш мозок інтерпретує емоції,
  • 0:57 - 0:59
    навчаючись їх розрізняти.
  • 0:59 - 1:04
    Американський психолог Пол Екман
    виявив певні універсальні емоції,
  • 1:04 - 1:09
    ознаки яких однаково зрозумілі
    в різних культурах.
  • 1:09 - 1:14
    Наприклад, зображення посмішки
    означає радість,
  • 1:14 - 1:17
    як для жителів мегаполісів,
    так і для аборигенів.
  • 1:17 - 1:18
    І згідно з Екманом,
  • 1:18 - 1:19
    злість,
  • 1:19 - 1:20
    огида,
  • 1:20 - 1:20
    страх,
  • 1:20 - 1:21
    радість,
  • 1:21 - 1:22
    смуток
  • 1:22 - 1:25
    і здивування - так само розпізнаються.
  • 1:25 - 1:30
    Як виявилось, комп'ютери успішно
    вчаться розпізнавати зображення
  • 1:30 - 1:34
    завдяки алгоритмам навчання машин,
    таким, як нейронні мережі.
  • 1:34 - 1:38
    Вони складаються зі штучних вузлів,
    які імітують біологічні нейрони
  • 1:38 - 1:42
    шляхом утворення зв'язків
    та обміну інформацією.
  • 1:42 - 1:46
    Для навчання нейромережі
    приклади, систематизовані за категоріями,
  • 1:46 - 1:49
    такі як фото з відмітками
    "щасливі" або "сумні",
  • 1:49 - 1:51
    вводять в мережу.
  • 1:51 - 1:54
    Потім мережа
    вчиться класифікувати дані,
  • 1:54 - 1:58
    враховуючи відносну
    вагу окремих параметрів.
  • 1:58 - 2:00
    Що більше
    початкових даних,
  • 2:00 - 2:05
    то правильніше алгоритми
    ідентифікують нові образи.
  • 2:05 - 2:07
    Це схоже на наш власний мозок,
  • 2:07 - 2:12
    який навчається з попереднього досвіду,
    як обробляти нові стимули.
  • 2:12 - 2:15
    Алгоритми розпізнавання
    не обмежені лише мімікою.
  • 2:15 - 2:18
    Наші емоції проявляються
    багатьма способами.
  • 2:18 - 2:20
    Це мова тіла, тон голосу,
  • 2:20 - 2:23
    ритм серцебиття, колір обличчя,
    температура шкіри,
  • 2:23 - 2:28
    або навіть частота слів
    і структура речень при написанні.
  • 2:28 - 2:31
    Може ви думаєте, що тренування
    нейромереж для такого розпізнавання
  • 2:31 - 2:34
    є складним і тривалим завданням?
  • 2:34 - 2:37
    Але ви навіть не уявляєте,
    як багато даних вже зібрано,
  • 2:37 - 2:40
    і як швидко сучасні комп'ютери
    здатні обробляти їх.
  • 2:40 - 2:42
    Від постів у соціальних мережах,
  • 2:42 - 2:44
    завантажених фото і відео,
  • 2:44 - 2:45
    телефонних записів
  • 2:45 - 2:47
    до інфрачервоних камер
  • 2:47 - 2:50
    і пристроїв для моніторингу
    фізіологічних параметрів.
  • 2:50 - 2:53
    Тепер проблема не в тому,
    як зібрати досить даних,
  • 2:53 - 2:55
    а в тому, що ми з ними
    збираємося робити.
  • 2:55 - 3:00
    Автоматизоване розпізнавання емоцій
    може бути дуже корисне.
  • 3:00 - 3:03
    Роботи з алгоритмами
    розпізнавання міміки
  • 3:03 - 3:04
    можуть допомагати дітям вчитись
  • 3:04 - 3:08
    або надавати самотнім людям
    відчуття спілкування.
  • 3:08 - 3:10
    Соціальні мережі
    зможуть використовувати алгоритми
  • 3:10 - 3:12
    для запобігання суїцидів,
  • 3:12 - 3:17
    сигналізуючи про пости
    зі специфічними словами або фразами.
  • 3:17 - 3:19
    Програми емоційного розпізнавання
  • 3:19 - 3:21
    можуть допомогти
    при психологічних порушеннях
  • 3:21 - 3:26
    або навіть запропонувати людям
    автоматизованого психотерапевта.
  • 3:26 - 3:27
    Потенційні вигоди існують, але
  • 3:27 - 3:31
    перспектива масового мережевого
    автоматичного сканування наших фото,
  • 3:31 - 3:32
    зв'язків
  • 3:32 - 3:37
    та фізіологічних параметрів
    викликає занепокоєння.
  • 3:37 - 3:41
    Які наслідки загрожують нашому
    особистому життю, якщо корпорації
  • 3:41 - 3:45
    будуть використовувати такі системи
    та експлуатувати наші емоції для реклами?
  • 3:45 - 3:47
    І що станеться з
    нашими правами,
  • 3:47 - 3:51
    якщо влада зможе ідентифікувати
    людей, здатних скоїти злочин,
  • 3:51 - 3:55
    навіть до того, як вони ухвалять
    свідоме рішення діяти?
  • 3:55 - 3:57
    Роботам ще далеко до розпізнавання
  • 3:57 - 4:00
    таких емоційних тонкощів, як іронія,
  • 4:00 - 4:05
    до визначення сили емоції,
    наскільки хтось щасливий або сумний.
  • 4:05 - 4:09
    Проте вони з часом зможуть
    точно розпізнавати наші емоції
  • 4:09 - 4:11
    та реагувати на них.
  • 4:11 - 4:15
    А от чи зможуть вони співпереживати
    нашому страху небажаного втручання?
  • 4:15 - 4:17
    Та це вже інша історія.
Title:
Чи здатні машини розпізнавати ваші емоції? - Костас Карпоузіс
Speaker:
Kostas Karpouzis
Description:

Дивитись повну лекцію: http://ed.ted.com/lessons/can-machines-read-your-emotions-kostas-karpouzis

Комп'ютери здатні перемагати нас в настільних іграх, розпізнавати мовлення та швидко ідентифікувати майже будь-які об'єкти. Та чи майбутні роботи підуть далі, навчившись визначати, що ми почуваємо? Костас Карпоузіс уявляє майбутнє, де машини і люди, які ними управляють, зможуть точно визначати наш емоційний стан, і пояснює, що це дасть їм змогу допомагати нам або маніпулювати нами безпрецедентним чином.

Лекція Костаса Карпоузіса, анімація Лассе Рюцоу Брунце.

more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TED-Ed
Duration:
04:39

Ukrainian subtitles

Revisions