De ce ar trebui să vă faceți griji cu privire la mașinile care vă citesc emoțiile

Un program ar putea detecta potențialii teroriști citindu-și expresiile faciale și comportamentul? Aceasta a fost ipoteza pusă la încercare de către Administrația SUA pentru Securitate a Transporturilor (TSA) din 2003, deoarece a început testarea unui nou program de supraveghere numit Programul Screening of Passenger by Observation Techniques, sau Spot pe scurt.

În timpul dezvoltării programului, ei l-au consultat pe Paul Ekman, profesor emerit de psihologie la Universitatea din California, San Francisco. Zeci de ani mai devreme, Ekman a dezvoltat o metodă pentru a identifica expresiile faciale minime și pentru a le mapa cu emoțiile corespunzătoare. Această metodă a fost utilizată pentru a antrena „ofițerii de detectare a comportamentului” pentru a scana fețele pentru a găsi semne de înșelăciune.

Dar când programul a fost lansat în 2007, acesta a fost plin de probleme. Ofițerii erau referire pasagerii pentru interogatoriu mai mult sau mai puțin la întâmplare și numărul mic de arestări care au avut loc erau acuzați fără legătură cu terorismul. Cu atât mai mult cu privire la faptul că programul a fost presupus utilizat pentru a justifica profilarea rasială.

Ekman a încercat să se distanțeze de Spot, afirmând că metoda lui a fost aplicată greșit. Dar alții au sugerat că eșecul programului s-a datorat unei teorii științifice depășite care a stat la baza metodei lui Ekman; și anume că emoțiile pot fi deduse obiectiv prin analiza feței.

În ultimii ani, companiile de tehnologie au început să folosească metoda Ekman pentru a antrena algoritmi pentru a detecta emoția din expresiile faciale. Unii dezvoltatori susțin că sistemele automate de detectare a emoțiilor nu vor fi numai mai bune decât oamenii pentru a descoperi emoții adevărate prin analizarea feței, dar că acești algoritmi vor fi atonați de sentimentele noastre cele mai interioare, îmbunătățind mult interacțiunea cu dispozitivele noastre.

Dar mulți experți care studiază știința emoției sunt îngrijorați de faptul că acești algoritmi vor eșua încă o dată, luând decizii mize mari despre viața noastră bazată pe știința defectuoasă.

Tehnologia de detectare a emoției necesită două tehnici: viziunea pe calculator, pentru a identifica cu precizie expresiile faciale și algoritmi de învățare automată pentru a analiza și interpreta conținutul emoțional al acestor caracteristici faciale.

De obicei, al doilea pas folosește o tehnică numită învățare supravegheată, un proces prin care un algoritm este instruit pentru a recunoaște lucrurile pe care le-a văzut anterior. Ideea de bază este că dacă arătați algoritmului mii și mii de imagini de fețe fericite cu eticheta „fericit” când vede o nouă imagine a unei fețe fericite, o va identifica, din nou, ca „fericită”.

O studentă absolventă, Rana el Kaliouby, a fost una dintre primele persoane care a început să experimenteze această abordare. În 2001, după ce s-a mutat din Egipt la Universitatea Cambridge pentru a face un doctorat în informatică, a descoperit că petrece mai mult timp cu computerul decât cu alte persoane. Și-a dat seama că dacă ar putea învăța computerul să recunoască și să reacționeze la starea ei emoțională, timpul petrecut departe de familie și prieteni ar fi mai puțin singur.

Kaliouby și-a dedicat restul studiilor de doctorat să lucreze la această problemă, dezvoltând în cele din urmă un dispozitiv care îi ajuta pe copiii cu sindromul Asperger să citească și să răspundă la expresiile faciale. Ea a numit-o „aparatul auditiv emoțional”.

În 2006, Kaliouby s-a alăturat laboratorului de calcul afectiv al Institutului de Tehnologie din Massachusetts, unde împreună cu directorul laboratorului, Rosalind Picard, a continuat să îmbunătățească și să perfecționeze tehnologia. Apoi, în 2009, ei co-fondat o startup numită Affectiva, prima afacere care a comercializat „inteligența emoțională artificială”.

Citește povestea completă aici ...