人工智能会不会理解人类的情绪?

人工智能会不会理解人类的情绪?

你如何从机器人获得治疗? 情感智能机器可能并不像看起来那么遥远。 在过去的几十年里,人工智能(AI)越来越善于阅读人类的情绪反应。

但是阅读不同于理解。 如果AI自己不能体验情绪,他们能否真正理解我们? 而且,如果不是,我们有没有把机器人属性归于他们没有的风险?

最近一代的人工智能来自于计算机学习数据的增加,以及处理能力的提高。 这些机器在一直被视为人的任务中竞争越来越激烈。

人工智能现在可以,除其他外, 认出面孔, 把脸上的草图变成照片, 承认言语玩去吧.

识别罪犯

最近,研究人员开发了一种人工智能,通过查看他们的面部特征,能够判断一个人是否是犯罪分子。 该系统使用中文ID照片和数据库进行评估 结果 是下降的。 人工智能错误地将无辜者归类为6%左右的犯罪分子,而在83%的犯罪分子中能够成功识别。 这导致几乎90%的总体准确度惊人。

该系统基于一种称为“深度学习”的方法,其在诸如人脸识别的感知任务方面已经成功。 在这里,深度学习与“脸部旋转模型”相结合,即使照片之间的照明或角度改变,AI也可以验证两张面部照片是否代表同一个人。

深入学习 建立一个“神经网络”,松散地仿照人脑。 这是由成千上万的不同层次的神经元组成的。 每个层将输入(例如面部图像)转换成更高级别的抽象,例如在特定方位和位置处的一组边缘。 这会自动强调与执行给定任务最相关的功能。

鉴于深度学习的成功,人造神经网络可以区分犯罪分子和非犯罪分子并不奇怪 - 如果确实存在可以区分它们的面部特征。 研究表明有三个。 一个是鼻尖和嘴角之间的角度,平均来说,犯罪分子的19.6%小。 上嘴唇曲率平均为23.4%,犯罪分子的平均值为5.6%,而内眼角之间的距离平均为XNUMX%。

乍一看,这个分析似乎表明了这一点 过时的意见 犯罪分子可以通过身体属性来识别并不是完全错误的。 但是,这可能不是完整的故事。 有趣的是,两个最相关的特征是与嘴唇相关的,这是我们最具表现力的脸部特征。 如在研究中使用的身份证照片需要具有中性的面部表情,但可能是AI设法在这些照片中找到隐藏的情绪。 这些可能是如此微小以至于人类可能难以注意到它们。

看文中展示的样品照片难以抗拒诱惑,目前尚未得到同行评议。 事实上,仔细一看,在非犯罪分子的照片中, 你自己看。 但是只有少量样本照片是可用的,所以我们不能将我们的结论推广到整个数据库。

情感计算的力量

这不是电脑第一次能够识别人类的情绪。 所谓的“情感计算“已经存在好几年了。 有人认为,如果我们要舒适地生活和与机器人互动,这些机器应该能够理解和适当的反应人类的情感。 该地区有很多工作,可能性很大。


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例如,研究人员已经使用面部分析 现场挣扎的学生 在电脑辅导会议。 人工智能的训练是为了识别不同层次的参与和挫折,以便系统能够知道学生何时发现工作太简单或太难。 这种技术对于提高在线平台的学习体验可能是有用的。

AI也习惯了 根据我们的声音来检测情绪 由一个叫公司 BeyondVerbal。 他们制作了分析语音调制的软件,并以人们说话的方式寻找特定的模式。 该公司声称能够以80%的准确度正确识别情绪。 将来,这种技术可能会帮助自闭症患者识别情绪。

索尼甚至试图开发一个机器人 能够形成情感纽带 与人。 没有太多关于他们打算如何实现的信息,或者机器人会做什么。 但是,他们提到他们试图“整合硬件和服务,提供激动人心的体验“。

一个情感智能的人工智能有几个潜在的好处,无论是给人一个同伴,或帮助我们执行某些任务 - 从刑事审问到说话治疗。

但也有道德问题和风险。 让一个痴呆患者依靠一个人工智能伴侣是否正确,并且认为在没有情绪生活的情况下呢? 你能定罪一个基于AI的人,将他们归为有罪吗? 显然不是。 相反,一旦像这样的系统得到进一步改善和充分评估,一个较少的有害和可能有用的使用可能是触发对AI认为“可疑”的个人的进一步检查。

那么我们应该期望AI继续前进吗? 人工智能学习等情绪和情绪等主观题目仍然难以学习,部分原因是人工智能可能无法获得足够的数据来客观分析。 例如,AI能理解讽刺吗? 一个句子在一个语境中说话时可能是讽刺的,而在另一个语境中则不是。

然而,数据量和处理能力却在持续增长。 所以,除了少数几个例外,人工智能很可能在未来的几十年中与人类认识不同类型的情绪。 但是,一个人工智能是否可以体验情感是一个 有争议的话题。 即使可能,也可能会有一些他们永远无法体验到的情绪 - 难以真正理解它们。

谈话

关于作者

Leandro Minku,计算机科学讲师, 莱斯特大学

这篇文章最初发表于 谈话。 阅读 原创文章.

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