«Искусственный интеллект лучше распознает негативные эмоции»
Александр Леви — об определении состояния человека
Обозреватель “Ъ FM” Александр Леви рассказывает, где может найти применение разработка немецких ученых.
Фото: Александр Миридонов, Коммерсантъ
Немецкие ученые создали модель искусственного интеллекта, которая с высокой точностью определяет эмоциональное состояние теннисистов. В своей работе авторы проекта из Университета Дуйсбурга-Эссена и Технологического института Карлсруэ использовали записи реальных матчей. Это стало важной частью исследования, отмечают авторы, поскольку ИИ обучался на настоящих эмоциях и ситуациях.
Программы распознавания образов считывали мимику, язык тела и сразу ассоциировали эти сигналы с заметными эмоциональными реакциями спортсменов. На видео учитывались, например, опущенная голова, поднятые в ликовании руки, висящая ракетка или разница в скорости ходьбы. На основе информации об общем условно позитивном либо негативном контексте ИИ решал, выиграл ли атлет очко, либо же проиграл. По заверению ученых, разработанная ими модель способна определять повышенное эмоциональное состояние с точностью до 68,9%. Такой показатель сопоставим, а иногда и превосходит оценки, которые делают люди при наблюдении. Но что еще важнее, полученный уровень выше, чем у прежних автоматизированных методов.
Попутным открытием стал тот факт, что искусственный интеллект лучше распознает негативные эмоции. Исследователи видят причину в том, что негативные признаки легче определить, они выражаются более очевидно. Кстати, людям также проще именно с распознаванием негативных эмоций, отмечают авторы метода. Это обусловлено эволюционно, поскольку человек нуждается в социальной сплоченности и быстром разрешении конфликтных ситуаций.
По мнению немецких ученых, их разработка может найти применение в спорте, здравоохранении и других областях. С ее помощью, например, можно улучшить методы тренировок, динамику и производительность спортивных команд, избежать выгорания атлетов. Здравоохранение, образование, конечно же, сфера обслуживания и даже автомобильная безопасность могут выиграть от надежного раннего распознавания эмоциональных состояний. Но пока прямое применение метода вызывает этические опасения относительно неправомерного использования и конфиденциальности данных.