Kas usaldaksite robotit, kui see oleks teie arst? Emotsionaalsed intelligentsed masinad ei pruugi olla meist nii kaugel kui paistavad. Viimase paarikümne aasta jooksul on tehisintellekt märkimisväärselt suurendanud inimeste emotsionaalsete reaktsioonide lugemise võimet.
Kuid emotsioonide lugemine ei tähenda nende mõistmist. Kui AI ise ei suuda neid kogeda, kas ta kunagi suudab meid täielikult mõista? Ja kui ei, siis kas riskime omistada robotitele omadusi, millel neil pole?
Uusima põlvkonna tehisintellekt tänab meid juba nii arvutikasutatavate andmete hulga kasvu kui ka töötlemisvõimsuse suurenemise eest. Neid masinaid täiustatakse järk-järgult küsimustes, mille me tavaliselt andsime inimestele ainult hukkamiseks.
Tänapäeval saab tehisintellekt muu hulgas ära tunda nägusid, muuta nägude visandid fotodeks, ära tunda kõne ja mängida Go-d.
Kurjategijate tuvastamine
Mitte nii kaua aega tagasi töötasid teadlased välja tehisintellekti, mis suudab öelda, kas inimene on kurjategija, lihtsalt nende näojooni vaadates. Süsteemi hinnati hiina fotode andmebaasi abil ja tulemused olid lihtsalt hämmastavad. AI liigitas süütuid inimesi ekslikult kurjategijateks vaid 6% juhtudest ja tuvastas edukalt 83% kurjategijatest. Üldine täpsus oli ligi 90%.
Reklaamvideo:
See süsteem põhineb lähenemisel, mida nimetatakse "sügavaks õppimiseks" ja mis on osutunud edukaks näiteks näotuvastuses. Sügav õppimine koos "näo pööramise mudeliga" võimaldas tehisintellektil kindlaks teha, kas kaks fotot tähistavad sama inimese nägu, isegi kui valgustus või nurk muutub.
Sügav õppimine loob "närvivõrgu", mis põhineb inimese aju lähendamisel. See koosneb sadadest tuhandetest neuronitest, mis on korraldatud erinevates kihtides. Iga kiht viib sisendandmed, näiteks näopildi, abstraktsiooni kõrgemale tasemele, näiteks servadele kindlates suundades ja asukohtades. Ja see tõstab automaatselt esile funktsioonid, mis on konkreetse ülesande täitmisel kõige olulisemad.
Süvaõppe edukust arvestades pole üllatav, et kunstlikud närvivõrgud võivad kurjategijatele süütutest teada anda - kui tõesti on näojoonte, mis nende vahel erinevad. Uuring võimaldas eristada kolme tunnust. Üks on ninaotsa ja suu nurkade vaheline nurk, mis on kurjategijate jaoks keskmiselt 19,6% väiksem. Ülahuule kumerus on kurjategijatel ka keskmiselt 23,4% suurem ja silmade sisenurkade vaheline kaugus on keskmiselt 5,6% kitsam.
Esmapilgul osutab see analüüs, et vananenud seisukoht, et kurjategijaid saab füüsiliste omaduste järgi tuvastada, pole nii vale. See pole aga kogu lugu. Märkimisväärselt seostatakse huultega kahte kõige olulisemat tunnust ja need on meie kõige väljendusrikkamad näojooned. Uuringus kasutatud kurjategijate fotod nõuavad neutraalset näoilmet, kuid AI-l õnnestus nendel fotodel siiski varjatud emotsioone leida. Võib-olla nii tähtsusetu, et inimesed ei suuda neid tuvastada.
Raske on vastu panna kiusatusele vaadata ise näidisfotosid - siin nad on. Dokumenti kontrollitakse endiselt. Lähedal uurimisel ilmneb süütute fotodel kerge naeratus. Kuid proovides pole palju fotosid, nii et kogu andmebaasi kohta on võimatu järeldusi teha.
Afektiivse andmetöötluse jõud
See pole esimene kord, kui arvuti on võimeline ära tundma inimese emotsioone. Nn ala, mis puudutab afektiivset andmetöötlust või emotsionaalset andmetöötlust, on olnud pikka aega olemas. Arvatakse, et kui tahame mugavalt elada ja robotitega suhelda, peavad need masinad olema võimelised mõistma inimese emotsioone ja neile piisavalt reageerima. Selle piirkonna võimalused on üsna suured.
Näiteks kasutasid teadlased näoanalüüsi õpilaste tuvastamiseks, kellel on arvutipõhiste õppetundidega raskusi. AI-d on õpetatud ära tundma erinevaid kaasamise ja pettumuse taset, et süsteem saaks aru, kui õpilased leiavad liiga lihtsat või keerulist tööd. See tehnoloogia võib olla kasulik veebiplatvormide õpikogemuse parandamiseks.
Sony üritab välja töötada roboti, mis suudaks inimestega emotsionaalseid sidemeid luua. Pole veel päris selge, kuidas ta seda saavutada kavatses või mida robot täpselt tegema hakkab. Kuid ettevõtte sõnul üritab ta "emotsionaalselt võrreldava kogemuse pakkumiseks" riistvara ja teenuseid integreerida.
Emotsionaalsel tehisintellektil on mitmeid potentsiaalseid eeliseid, olgu see siis vestluspartneri või esineja roll - see suudab nii kurjategija tuvastada kui ka kohtlemisest rääkida.
Samuti on eetilisi probleeme ja riske. Kas oleks õige lasta dementsusega patsiendil toetuda AI kaaslasele ja öelda neile, et nad on emotsionaalselt elus, kui nad pole? Kas saate inimese trellide taha panna, kui AI väidab, et ta on süüdi? Muidugi mitte. Tehisintellekt ei saa esiteks kohtunik, vaid uurija, tuvastades kahtlased, kuid kindlasti mitte süüdi olevad inimesed.
Subjektiivseid asju, näiteks emotsioone ja tundeid, on tehisintellekti jaoks raske seletada, osaliselt seetõttu, et AI-l pole juurdepääsu objektiivseks analüüsimiseks piisavalt headele andmetele. Kas AI saab kunagi aru sarkasmist? Üks lause võib ühes kontekstis olla sarkastiline ja teises täiesti erinev.
Igal juhul kasvab andmemaht ja töötlemisvõimsus jätkuvalt. Mõne erandiga võib AI järgmise paarikümne aasta jooksul õppida tundma eri tüüpi emotsioone. Kuid kas ta saaks neid kunagi ise kogeda? See on vaieldav punkt.
ILYA KHEL
