Недавняя новость о том, что искусственный интеллект получил неплохие баллы при прохождении теста Тьюринга – лишь одна из многих подобного рода. Так, занимаясь ай-трекингом, я знаю программы, которые могут предсказывать с точностью в 80% движения и фиксации глаз человека при просмотре изображения. В недавнем исследовании, опубликованном в журнале Current Biology (Bartlett et al., 2014) было показано, в чем еще компьютерные системы начинают демонстрировать результаты лучше человека.
Выражение эмоции вовлекает лицевые мускулы, управляемые двумя моторными маршрутами: автоматические и спонтанные и управляемые сознательно. Когда человек испытывает настоящую боль, то соотношение движений мускулов, создаваемых по этим маршрутам, отличается от соотношения при подделке боли. Нетренированный наблюдатель очень плохо различает настоящее выражение боли от подделки. Потренировавшись, можно улучшить эту способность, но не сильно. Так, в этих экспериментах удавалось повысить точность различения людей до 55%.
На картинке в начале статьи, сможете вы определить, на каком фото мужчина подделывает боль, а на какой – испытывает настоящую?
Программа под названием Computer Expression Recognition Toolbox (CERT), разработанная в Университете Калифорнии в Сан-Диего, на основе системы Facial Action Coding известного ученого Пола Экмана, и доступная на сайте Emotient, также поучаствовала в эксперименте.
Она может анализировать состояние лица каждые 30 миллисекунд и вычислять не только предположительную эмоцию в этом кадре, но и динамику изменения выражений. Она может отличать выражения на лице, создаваемые спонтанно, от вызванных сознательно. Точность ее оценки составила 85%.
Если бы какой-то человек постоянно достигал таких результатов, мы посчитали бы его выдающимся мастером, заслуженно и без преувеличения, а тут – программа, стоимость которой с каждым годом падает, и пользоваться которой может даже ребенок. И так, похоже, будет в каждой сфере деятельности и с каждой способностью человека.
Bartlett, M. S., Littlewort, G. C., Frank, M. G., & Lee, K. (2014). Automatic decoding of facial movements reveals deceptive pain expressions. Current Biology, 24(7), 738-743. doi: 10.1016/j.cub.2014.02.009.
* Фото слева – настоящая боль, справа – имитация.