Wajah manusia dikuasakan, bergantung kepada cara anda mengira mereka, dengan antara 23 dan 43 otot, yang kebanyakannya melekat pada kulit, tidak berfungsi dengan jelas untuk hidup. Orang asing yang memeriksa spesimen manusia secara berasingan tidak tahu apa yang perlu dibuat. Menggantung pada dahi, kening, bibir dan pipi, otot menyiarkan banyak maklumat tentang keadaan emosi kita, tahap minat dan kewaspadaan. Ini adalah cara komunikasi yang sangat efisien-hampir seketika, biasanya tepat, melampaui halangan bahasa dan budaya yang paling. Tetapi kadang-kadang data hilang, diabaikan atau disalahtafsirkan. Sekiranya seorang tukang kayu tersenyum di hutan tanpa ada orang yang melihatnya, adakah dia sebenarnya gembira?
Dari Kisah Ini
[×] TUTUP
Emotikon begitu lama. Ahli sains sedang membangunkan teknologi yang dapat mengesan dan membaca ekspresi kita
Video: Anugerah Ingenuity Smithsonian 2015: Rana el Kaliouby
Reads yang berkaitan
Kecerdasan Emosi: Kenapa Ia Boleh Mengetahui Lebih Daripada IQ
BeliRana el Kaliouby benci melihat maklumat itu menjadi sia-sia. Bertemu el Kaliouby di pejabat kecilnya di Waltham, Massachusetts, saya melihat dia mengikat zygomaticus ototnya yang utama, menaikkan sudut mulutnya, dan orbicularis oculinya, menjejaskan sudut luar matanya. Dia tersenyum, dan saya menyimpulkan bahawa dia mengalu-alukan saya, sebelum dia keluar perkataan "halo." Tetapi banyak pertukaran sosial hari ini berlaku tanpa interaksi tatap muka secara real-time. Itulah di mana el Kaliouby, dan syarikatnya, masuk.
El Kaliouby, yang berusia 37 tahun, sering tersenyum. Dia mempunyai wajah yang bulat, menyenangkan, ekspresif dan dengan cara yang sungguh-sungguh, yang meraih kedudukannya sebagai pengasas bersama sebuah permulaan berteknologi tinggi yang berkembang pesat-anti-Bezos, yang tidak-Zuckerberg. Syarikatnya, Affectiva, yang ditubuhkan pada tahun 2009 dengan rakan sekerja di Makmal Media MIT, Rosalind Picard, menduduki jawatan teknologi canggih untuk menggunakan komputer untuk mengesan dan mentafsirkan ungkapan wajah manusia. Bidang ini, yang dikenali sebagai "pengkomputeran afektif, " bertujuan untuk menutup jurang komunikasi antara manusia dan mesin dengan menambahkan cara interaksi baru, termasuk bahasa nonverbal senyuman, smirks dan mengangkat kening. "Premis apa yang kita lakukan ialah emosi adalah penting, " kata el Kaliouby. "Emosi tidak mengganggu pemikiran rasional tetapi panduan dan memaklumkannya. Tetapi mereka hilang dari pengalaman digital kami. Telefon pintar anda mengetahui siapa anda dan di mana anda berada, tetapi ia tidak tahu bagaimana perasaan anda. Kami berhasrat untuk membetulkannya. "
Kenapa telefon pintar anda perlu tahu bagaimana perasaan anda? El Kaliouby mempunyai banyak jawapan, semuanya bersandar pada integrasi komputer yang seolah-olah tidak terbatas ke dalam rutin kehidupan seharian kita. Dia membayangkan "teknologi untuk mengawal pencahayaan, suhu dan muzik di rumah kami sebagai tindak balas kepada perasaan kami, " atau aplikasi yang boleh menyesuaikan kandungan filem berdasarkan reaksi sedar anda semasa anda menonton. Dia membayangkan program yang dapat memantau ekspresi anda ketika anda memandu dan memberi amaran tentang ketidakmampuan, mengantuk atau kemarahan. Dia tersenyum pada sebutan idea kegemarannya- "sebuah peti sejuk yang dapat difahami apabila anda ditekan dan mengunci ais krim."
Khususnya, dia berfikir Affectiva, dan teknologi yang membantu untuk membawa masuk arus perdana, akan menjadi rahmat untuk penjagaan kesihatan. Seorang penyelidik menguji ubat baru, atau ahli terapi yang merawat pesakit, mendapat maklum balas hanya pada sela-sela, tertakluk kepada semua masalah pelaporan diri-keinginan tidak sedarkan diri untuk menggembirakan doktor, misalnya, atau pemilihan selektif yang memihak kepada ingatan yang paling terkini . El Kaliouby membayangkan sebuah program yang berjalan di latar belakang komputer riba atau telefon bimbit yang dapat menyusun rekod sesaat dari moodnya sepanjang tempoh masa (sehari, sebulan) dan menghubungkannya dengan masa atau apa sahaja peranti anda boleh mengukur atau menjejaki. "Ia tidak perlu menjadi sebahagian daripada program rawatan, " katanya. "Anda hanya boleh memilikinya di telefon anda dan ia memberitahu anda, setiap kali 'X' memanggil anda mempunyai ungkapan negatif, dan ini memberitahu anda sesuatu yang anda mungkin tidak tahu."
Langgan majalah Smithsonian sekarang hanya $ 12
Cerita ini adalah pilihan dari terbitan edisi majalah Smithsonian.
BeliEl Kaliouby mempromosikan pengkomputeran afektif sebagai langkah seterusnya yang logik dalam perkembangan dari keyboard ke tetikus untuk menyentuh skrin untuk pengenalan suara. Pada musim bunga, Affectiva mengeluarkan kit pembangunan perisian komersial pertama, yang pemaju, yang berminat dalam keadaan emosi masa nyata pengguna, boleh memasukkan ke dalam program mereka sendiri-pemain muzik atau permainan atau aplikasi dating, sebagai contoh. Dan hanya jatuh ini Affectiva melancarkan Emotion Sebagai Service, sebuah program berasaskan awan yang mana pelanggan dapat meng-upload video untuk analisis. Siapa yang boleh menggunakannya? Seorang calon yang akan ditemuduga untuk pekerjaan, yang bimbang akan muncul cemas atau bosan atau tersenyum terlalu banyak. Atau syarikat penerbangan penyewa penerbangan, dengan beratus-ratus aplikasi video untuk menyaring untuk mencari mereka yang boleh menguruskan senyuman yang meyakinkan ketika mereka menawar penumpang selamat tinggal. (Senyum asli, yang melibatkan penguncupan otot di sudut mata, dipanggil senyuman "Duchenne", dinamakan untuk anatomi abad ke-19; sebaliknya, senyuman terpaksa yang hanya menggunakan mulut, sebenarnya kadang-kadang dipanggil senyuman "Pan Am".)
Dan, tentu saja, peranti yang menjalankan perisian ini semuanya disambungkan ke Internet, sehingga maklumat yang mereka kumpulkan segera diagregasi, diayak dan disaring dalam cara aplikasi media sosial mengenal pasti topik atau kepribadian yang popular. Disusun, mungkin, menjadi sesuatu seperti Indeks Mood Affectiva, membaca numerik mengenai kebahagiaan kebangsaan kasar, atau dipecahkan ke dalam kawasan di mana senyuman atau kekusutan sedang berjalan.
Program dasar Affectiva menganalisis muka 20 kali sesaat untuk 46 ungkapan tersayang kebahagiaan, kesedihan, kejutan, ketakutan, kemarahan, jijik dan penghinaan, serta minat dan kekeliruan. (Naomi Shavin / Smithsonian) Sehingga kini, pelanggan utama Affectiva telah menjadi pengiklanan, pemasaran dan syarikat media. Perisiannya mengotomatisasi proses menjalankan kumpulan fokus, ritual yang rumit untuk mengumpulkan selusin orang di dalam bilik untuk memberi pendapat mereka tentang produk baru, siri TV atau kempen iklan; ia merekodkan tindak balas secara langsung, tanpa peserta perlu membuat sambungan atau menjawab soal selidik sebagai tindak balas kepada persembahan. Tambahan pula, perisian ini memperluaskan kumpulan fokus berpotensi ke seluruh dunia, atau sekurang-kurangnya sebahagian besarnya yang mempunyai komputer atau peranti mudah alih yang dibolehkan oleh webcam.
Maklum balas daripada mata tanpa henti dan penuh kasih kepada Affectiva membantu membentuk sitkom TV rangkaian, menyerahkan dua watak kepada kelalaian kerana tidak membuat senyuman penonton tersenyum. (El Kaliouby tidak akan mengenal pasti pertunjukan atau watak-watak itu.) Perisiannya digunakan untuk membina "sampler senyuman, " sebuah mesin yang mengedarkan bar gula-gula kepada pembeli yang tersenyum ke dalam kamera. Dengan lebih banyak penyelidikan, ia mungkin berguna untuk pengawasan orang ramai di lapangan terbang, atau untuk mengenal pasti pengusaha kedai potensial, atau sebagai pengesan bohong.
Tetapi el Kaliouby telah menentang aplikasi-aplikasi ini secara rahsia, namun begitu lumayan. Dia berfikir pengkomputeran afektif akan mengubah dunia, termasuk, tetapi tidak terhad kepada, menjual bar gula-gula. "Etos syarikat kami, " katanya, "adalah untuk menggunakan teknologi ini untuk meningkatkan kehidupan rakyat dan membantu mereka berkomunikasi dengan lebih baik, bukan hanya untuk membantu pengiklan menjual lebih banyak produk."
**********
Tidak seperti usahawan teknologi yang banyak, menjadi kaya bukan pada agenda asli Kaliouby. Dilahirkan di Kaherah untuk ibu bapa Mesir yang bekerja di bidang teknologi, dia belajar sains komputer di Universiti Amerika di Kaherah, di mana dia menamatkan pengajian pada tahun 1998, ketika komputer menjadi cukup kuat untuk para penyelidik berfikir tentang mengembalikannya dengan istilah manusia dipanggil kecerdasan emosi.
Beliau terus belajar sains komputer di University of Cambridge, yang tiba hanya selepas serangan ke Amerika pada 11 September 2001. Orang tuanya berpendapat dia berisiko ditangkap, diganggu atau lebih buruk kerana warisannya. Tetapi walaupun dia memakai tudung kepala Muslim sehingga beberapa tahun yang lalu, di Cambridge, England, atau di Cambridge, Massachusetts, di mana dia berpindah pada tahun 2006, untuk menyertai Makmal Media MIT, dia pernah mengganggum agama atau penampilannya . "Saya fikir ia adalah kerana saya tersenyum banyak, " katanya sambil tersenyum.
Anatomi Perancis Duchenne menerbitkan kajian-kajian penting mengenai ekspresi muka manusia. (Imej Bridgeman) Semasa di Cambridge, dia menjadi tertarik dengan masalah autisme, khususnya kesukaran kanak-kanak autistik dalam membaca ekspresi wajah. Dia mencadangkan membina "bantuan pendengaran emosional" yang boleh dipakai untuk membaca muka dan menunjuk tingkah laku yang sesuai kepada pemakainya. Pada mulanya diturunkan untuk mendapatkan bantuan oleh Yayasan Sains Nasional dengan alasan bahawa projek itu terlalu sukar, dia dan rakan-rakannya membina prototaip, yang terdiri daripada sepasang kacamata yang dilengkapi dengan kamera kecil, lampu berkelip dan fon kepala, tidak seperti versi kaca Google yang awal. Permohonan geran kedua berjaya, dan, selepas dia berpindah ke MIT, dia dan pasukannya bekerja selama tiga tahun akan datang untuk menyempurnakan dan mengujinya di sebuah sekolah di Rhode Island. El Kaliouby menggambarkannya sebagai "projek penyelidikan, dan yang berjaya" - kanak-kanak autistik yang menggunakannya mempunyai pengalaman yang sangat positif - tetapi pada tahun 2008, ketika geran berakhir, dia menghadapi momen perhitungan. Kepentingan komersil dalam pengkomputeran afektif berkembang, dan dia ingin melihatnya berkembang dan berkembang; meletakkan usahanya untuk membangunkan cermin akan membataskannya kepada sebilangan kecil penggunaan potensinya. Jadi bersama Picard, dia berpusing dari Affectiva, sambil terus berharap syarikat lain akan mengambil bantuan pendengaran emosi dan membawanya ke pasaran.
Apabila Affectiva dibentuk, segelintir "ahli pasukan" yang membentuk syarikat masing-masing memilih nilai yang mereka mahu merangkum, seperti "pembelajaran" atau "tanggungjawab sosial" atau "menyeronokkan". Hers, sebagai ketua strategi dan pegawai sains, adalah "keghairahan." Syarikat 20 orang itu dijalankan sebagai demokrasi semata-mata, dengan mesyuarat setiap dua minggu di mana pekerja mengundi atas keutamaan untuk meneruskan selama enam bulan akan datang. Pejabatnya mempunyai papan putih yang diliputi lukisan oleh anak perempuan muda salah seorang rakannya; dia mempunyai anak lelaki berusia 6 tahun, Adam, dan anak perempuan berusia 12 tahun, Jana, yang tinggal bersama dia di pinggir bandar Boston (bapanya tinggal di Mesir). Cara beliau adalah ringan dan bertimbang rasa; satu jam ke dalam mesyuarat pagi dia menawarkan untuk memesan sandwic untuk pelawat, walaupun dia sendiri melangkau makan tengah hari. "Ramadan untuk saya, " katanya sambil tersenyum, "tetapi bukan Ramadan untuk awak."
Dia duduk pelawat di meja, menghadap monitor dan webcam; perisian meletakkan wajah pelawat dan menarik kotak di sekelilingnya di skrin. Ia mengenal pasti satu set mata untuk dijejaki: sudut mata dan mulut, hujung hidung, dan sebagainya. Dua puluh kali setiap saat, perisian itu mencari "unit tindakan, " permainan otot yang sering berlaku di seluruh muka. Terdapat 46 daripadanya, menurut sistem klasifikasi standard, Sistem Pengekodan Tindakan Muka (FACS). Mereka termasuk penyokong dada dalaman dan luaran, pemedih mata, berkedip, kelip-kelip dan puckers bibir, corong, penekan dan menghisap. Sampel-sampel program standard Affectiva kira-kira 15 ini pada bila-bila masa, dan menganalisis mereka untuk ungkapan tujuh emosi asas: kebahagiaan, kesedihan, kejutan, ketakutan, kemarahan, jijik dan penghinaan, ditambah minat dan kekeliruan. Senyum, dan anda dapat melihat ukuran kebahagiaan menembak; curl bibir anda dengan mengecil dan program ini mencemuh rasa muak anda.
Atau, lebih tepatnya, ungkapan mu jijik. Seluruh premis pengkomputeran afektif bergantung pada apa yang melonjak kepercayaan, bahawa senyuman menyampaikan rasa kebahagiaan, atau kenikmatan, atau hiburan. Sudah tentu, manusia berada dalam kedudukan yang sama: Kita boleh tertipu oleh senyuman palsu atau kemarahan, jadi kita tidak boleh mengharapkan lebih banyak daripada program komputer, sekurang-kurangnya belum.
Sepanjang masa Affectiva telah membina arkib lebih daripada tiga juta video muka, yang dimuat naik oleh pengguna Internet yang diambil dari 75 negara di seluruh dunia. Beratus-ratus ribu telah dianalisis oleh pemerhati terlatih dan dikodkan untuk unit aksi FACS-sebuah usaha yang monumental, sejak video purata sekitar 45 saat dan masing-masing mengambil masa lima kali lebih lama untuk diproses. Keputusan dari coder manusia, sebaliknya, digunakan untuk "melatih" algoritma syarikat, yang memproses rehat secara real time. Seluruh pangkalan data kini terdiri daripada kira-kira 40 bilion "titik data emosi, " sumber, el Kaliouby menawarkan, yang menetapkan Affectiva selain syarikat lain dalam bidang yang sama, seperti Emotient yang berpangkalan di California, mungkin pesaing terdekatnya.
(Carta: Infrastruktur 5W; Sumber: Daniel McDuff, Makmal Media MIT, Affectiva) Daniel McDuff, yang menyertai Affectiva dari MIT Media Lab dan berkhidmat sebagai pengarah penyelidikan, terus mengkaji trove ini untuk mendapatkan maklumat tambahan mengenai ekspresi emosi. Bagaimanakah perbezaannya dengan umur, jantina dan budaya? (Mungkin menghairankan, McDuff telah mendapati bahawa orang tua lebih ekspresif, terutamanya emosi positif, berbanding yang lebih muda.) Bolehkah kita mengukur dengan rasa hina, malu, kebosanan, kecemasan? Bilakah kekeliruan isyarat alur duri, dan bilakah ia menunjukkan tumpuan? Bagaimanakah kita dapat membezakan antara ekspresi ketakutan dan yang menandakan kejutan? (Petunjuk: Unit tindakan 1, "penjaga dering batin", adalah penanda untuk ketakutan; unit tindakan 2, "penjaga dering luar, " menunjukkan kejutan.) Terdapat, katanya, setiap sebab untuk mempercayai bahawa program akan diteruskan untuk mendapatkan lebih baik pada mengesan ekspresi (walaupun ia tidak dapat sepenuhnya mengatasi halangan terbesar semua: Botox).
Atas permintaan saya, McDuff memberi program salah satu daripada masalah klasik pengesanan emosi yang hebat, iaitu Mona Lisa, yang senyuman kuasi misterius memikat penonton selama 500 tahun. Dengan peringatan bahawa perisian itu berfungsi dengan baik pada ekspresi peralihan, bukan gambar statik, dia melaporkan bahawa ia tidak dapat menemukan bukti senyuman yang tulus oleh La Gioconda, tetapi sebaliknya beberapa kombinasi unit tindakan 28 (bibir bibir) dan 24 (bibir ditekan bersama-sama), mungkin mencadangkan beberapa tahap ketidakselesaan.
**********
"Saya bercakap dengan anda sekarang, " kata el Kaliouby, "dan memerhatikan anda untuk mengukur minat anda dalam apa yang saya katakan. Sekiranya saya perlahan dan menjelaskan lebih lanjut? Sekiranya saya pergi ke topik lain? Sekarang, bayangkan saya memberikan webinar kepada kumpulan besar yang saya tidak dapat melihat atau mendengar. Saya tidak mendapat sebarang maklum balas, tidak ada cara untuk memberitahu jika jenaka bekerja atau jatuh rata, jika orang terlibat atau bosan. Bukankah lebih baik untuk mendapatkan maklum balas itu dalam masa nyata, diagregatkan, dari saat ke semasa ketika saya pergi? "
Dia memainkan iklan untuk Jibo, sebuah "robot sosial" yang boleh digunakan untuk preorder pada laman web pendanaan orang ramai Indiegogo dan dibangunkan oleh bekas rakan MIT, Cynthia Breazeal. Melihat sesuatu seperti lampu lava berteknologi tinggi, Jibo duduk di meja dan mengimbas persekitarannya, mengenal pasti individu dengan muka dan berinteraksi dengan mereka-menyampaikan mesej, mengeluarkan peringatan, membuat panggilan telefon rutin, bahkan berbual. Ini adalah satu lagi aplikasi yang berpotensi untuk perisian Affectiva - syarikat-syarikat sedang berunding-dan ia "prospek yang sangat menarik, " kata el Kaliouby.
Menarik kepada beberapa orang, tetapi prospek robot pemprosesan emosi membimbangkan orang lain. Sherry Turkle, yang telah lama mempelajari bagaimana manusia berhubungan dengan komputer, memberi amaran dalam buku barunya, Reclaiming Conversation: The Power of Talk dalam Zaman Digital, tentang "moment robotic" ketika mesin mula menggantikan persahabatan manusia. Turkle percaya bahawa saintis seperti el Kaliouby dan pasukannya boleh melakukan apa yang mereka katakan akan mereka. "Ini semua orang cemerlang, berbakat yang melakukan kerja cemerlang, " katanya. Dan dia bersetuju bahawa dalam konteks tertentu-persekitaran yang berbahaya, seperti ruang angkasa atau di sekitar jentera berat, di mana anda ingin mendapatkan setiap cara pengkomputeran komunikasi yang mungkin mempunyai peranan untuk bermain. "Tetapi langkah seterusnya, " katanya, "tidak mengikuti sama sekali. Langkah seterusnya adalah, Mari buat kawan robot. Saya telah mewawancarai ibu bapa yang gembira anak-anak mereka bercakap dengan Siri, dan saya fikir itu tidak membawa kita ke jalan yang kita mahu pergi. Kita mendefinisikan diri kita sebagai manusia dengan siapa kita bersekutu, dan ia tidak masuk akal bagi saya untuk membentuk rasa harga diri anda berhubung dengan mesin. Mengapa anda mahu komputer tahu jika anda sedih? "
Bahkan el Kaliouby cenderung untuk bersetuju bahawa "kami menghabiskan lebih banyak masa daripada kami dengan peranti kami, " dengan mengingati, secara semula jadi, anak perempuan preteennya, yang mengunci pandangannya di layar telefon pintarnya.
Tetapi dia menganggap trend ke arah sambungan yang lebih besar sebagai tidak dapat dipulihkan, dan dia berfikir bahawa, sementara pengguna harus sentiasa memilih, kami juga boleh membuat yang terbaik. Dia meramalkan bahawa peranti kami akan mempunyai "cip emosi dan suite aplikasi yang menggunakannya dengan cara yang menambah nilai yang mencukupi kepada kehidupan kita yang melebihi keprihatinan orang ramai dalam membagikan data ini." Dia menarik analogi ke peranti GPS: Komputasi afektif boleh membantu kami menavigasi ruang emosi dengan cara yang sama aplikasi telefon membantu kami berkeliling dalam ruang fizikal. "Semua orang bimbang tentang peranti pengesan lokasi ketika mereka keluar dulu juga: Mereka menyerang privasi kami, mereka menjejaki kami sepanjang masa, " katanya. "Hanya sekarang, kita semua akan hilang tanpa Peta Google pada telefon kita. Saya fikir ini akan menjadi sama. "
**********
