Skulle du lita på en robot om det vore din läkare? Känslomässiga intelligenta maskiner är kanske inte så långt ifrån oss som de verkar. Under de senaste decennierna har artificiell intelligens dramatiskt ökat förmågan att läsa människors känslomässiga svar.
Men att läsa känslor betyder inte att man förstår dem. Om AI själv inte kan uppleva dem, kan den någonsin kunna förstå oss? Och om inte, riskerar vi att tillskriva egenskaper till robotar som de inte har?
Den senaste generationen av konstgjord intelligens tackar oss redan för ökningen i mängden datorer som kan lära av, liksom för ökningen av bearbetningskraften. Dessa maskiner förbättras gradvis i frågor som vi vanligtvis gav uteslutande till människor för körning.
I dag kan konstgjord intelligens bland annat känna igen ansikten, göra skisser av ansikten till fotografier, känna igen tal och spela Go.
Identifiera brottslingar
För inte så länge sedan utvecklade forskare konstgjord intelligens som kan säga om en person är en kriminell bara genom att titta på deras ansiktsdrag. Systemet utvärderades med hjälp av en databas med kinesiska fotografier och resultaten var helt enkelt fantastiska. AI klassificerade felaktigt oskyldiga människor som brottslingar i endast 6% av fallen och identifierade framgångsrikt 83% av brottslingar. Den totala noggrannheten var nästan 90%.
Kampanjvideo:
Detta system är baserat på en metod som kallas "djup inlärning" som har visat sig framgångsrik i till exempel ansiktsigenkänning. Djupt lärande i kombination med en "ansiktsrotationsmodell" gjorde det möjligt för konstgjord intelligens att avgöra om två fotografier representerar samma persons ansikte, även om belysningen eller vinkeln förändras.
Djupt lärande skapar ett "neuralt nätverk" som bygger på tillnärmningen av den mänskliga hjärnan. Det består av hundratusentals neuroner organiserade i olika lager. Varje lager tar inmatningsdata, såsom en ansiktsbild, till en högre abstraktionsnivå, till exempel en uppsättning kanter i specifika riktningar och platser. Och det belyser automatiskt de funktioner som är mest relevanta för utförandet av en viss uppgift.
Med tanke på framgången med djup inlärning är det ingen överraskning att konstgjorda neurala nätverk kan berätta brottslingar från oskyldiga - om det verkligen finns ansiktsdrag som skiljer sig mellan dem. Studien gjorde det möjligt att skilja tre funktioner. Den ena är vinkeln mellan nässpetsen och munens hörn, som i genomsnitt är 19,6% mindre för brottslingar. Övre läppens krökning är också i genomsnitt 23,4% större för brottslingar, och avståndet mellan ögonens inre hörn är i genomsnitt 5,6% smalare.
Vid första anblicken tyder denna analys på att den föråldrade uppfattningen att brottslingar kan identifieras genom fysiska attribut inte är så fel. Men detta är inte hela historien. Det är anmärkningsvärt att de två mest relevanta funktionerna är förknippade med läpparna, och dessa är våra mest uttrycksfulla ansiktsdrag. Fotografierna av de brottslingar som användes i studien kräver ett neutralt ansiktsuttryck, men AI lyckades fortfarande hitta dolda känslor i dessa fotografier. Kanske så obetydlig att människor inte kan upptäcka dem.
Det är svårt att motstå frestelsen att själv titta på exempelfoton - här är de. Dokumentet granskas fortfarande. Närmare undersökning visar ett litet leende på fotografierna av den oskyldiga. Men det finns inte många fotografier i proverna, så det är omöjligt att dra slutsatser om hela databasen.
Kraften i affektiv datoranvändning
Detta är inte första gången en dator har kunnat känna igen mänskliga känslor. Det så kallade området "affektiv databehandling" eller "känslomässig beräkning" har funnits länge. Det tros att om vi vill leva bekvämt och interagera med robotar måste dessa maskiner kunna förstå och tillräckligt svara på mänskliga känslor. Möjligheterna inom detta område är ganska omfattande.
Till exempel använde forskarna ansiktsanalys för att identifiera elever som har svårt med datorbaserad undervisning. AI har lärt sig att känna igen olika nivåer av engagemang och frustration så att systemet kan förstå när eleverna finner jobb för enkla eller för komplexa. Denna teknik kan vara användbar för att förbättra inlärningsupplevelsen på online-plattformar.
Sony försöker utveckla en robot som kan bilda känslomässiga band med människor. Det är ännu inte helt klart hur hon skulle uppnå detta eller vad exakt roboten kommer att göra. Företaget säger dock att det försöker "integrera hårdvara och tjänster för att ge en känslomässigt jämförbar upplevelse."
Känslomässig konstgjord intelligens kommer att ha ett antal potentiella fördelar, vare sig det är samtalens eller utövarens roll - det kan både identifiera brottslingen och prata om behandlingen.
Det finns också etiska problem och risker. Skulle det vara rätt att låta en patient med demens lita på en AI-följeslagare och säga att de känslomässigt lever när de inte är det? Kan du sätta en person bakom staplarna om AI säger att han är skyldig? Självklart inte. Konstgjord intelligens, för det första, kommer inte att vara en domare, utan en utredare som identifierar "misstänkta" men absolut inte skyldiga personer.
Subjektiva saker som känslor och känslor är svåra att förklara för artificiell intelligens, delvis eftersom AI inte har tillgång till tillräckligt bra data för att analysera det objektivt. Kommer AI någonsin att förstå sarkasme? En mening kan vara sarkastisk i ett sammanhang och helt annorlunda i en annan.
Hur som helst fortsätter mängden data och behandlingskraft att växa. Med några få undantag kan AI mycket väl lära sig att känna igen olika typer av känslor under de kommande decennierna. Men kunde han någonsin uppleva dem själv? Det är en bra punkt.
ILYA KHEL