Can machines read your emotions? - Kostas Karpouzis

هل بمقدور الآلات قراءة عواطفكم؟ - كوستاس كاربوزيس

المترجم: Noha A.H المدقّق: Allam Zedan

With every year, machines surpass humans in more and more activities

لا يمر عام إلا وتتفوق الآلات على البشر في المزيد والمزيد من الأنشطة

we once thought only we were capable of.

التي اعتقدنا يومًا أننا فقط من يملك القدرة على القيام بها.

Today's computers can beat us in complex board games,

باستطاعة الحواسيب الحديثة التغلب علينا في ألعاب الطاولة المعقدة،

transcribe speech in dozens of languages,

نسخ الأحاديث بعشرات اللغات،

and instantly identify almost any object.

والتعرف بشكل فوري تقريبًا على أي شيء.

But the robots of tomorrow may go futher

غير أن روبوتات المستقبل ربما تذهب لأبعد من هذا

by learning to figure out what we're feeling.

بتعلمها اكتشاف ما نشعر به.

And why does that matter?

ولماذا يعد هذا ذو أهمية؟

Because if machines and the people who run them

لأن الآلات والأشخاص الذين يشغلونها

can accurately read our emotional states,

لو كانوا يستطيعون قراءة حالاتنا العاطفية بدقة،

they may be able to assist us or manipulate us

فإنه من المحتمل أن يقدروا على دعمنا أو التلاعب بنا

at unprecedented scales.

على مستويات لم يسبق لها مثيل.

But before we get there,

لكن قبل أن نصل إلى هناك،

how can something so complex as emotion be converted into mere numbers,

كيف يمكن لشيء معقد مثل المشاعر أن يتحول لمجرد أرقام،

the only language machines understand?

وهي اللغة الوحيدة التي تستوعبها الآلات؟

Essentially the same way our own brains interpret emotions,

بشكل أساسي فإنها نفس الطريقة التي يترجم بها دماغنا المشاعر،

by learning how to spot them.

من خلال تعلم كيفية استكشافها.

American psychologist Paul Ekman identified certain universal emotions

العالم النفسي بول إيكمان قام بتحديد مشاعر معينة في العالم

whose visual cues are understood the same way across cultures.

والتي يمكن فهم ملامحها المرئية بنفس الطريقة عبر الثقافات.

For example, an image of a smile signals joy to modern urban dwellers

فمثلًا، صورة الابتسامة تشير إلى الفرح بالنسبة لساكني المناطق المتحضرة الحديثة

and aboriginal tribesmen alike.

ورجال قبائل السكان الأصليين على حد سواء.

And according to Ekman,

وبالنسبة لإيكمان، فإنّ مشاعر

anger,

disgust,

الغضب،

الاشمئزاز،

fear,

الخوف،

joy,

الفرح،

sadness,

and surprise are equally recognizable.

الحزن،

و الاندهاش يمكن تمييزها على حد سواء.

As it turns out, computers are rapidly getting better at image recognition

وكما تبيّن لاحقًا، فإن أجهزة الكمبيوتر تصبح أفضل في التعرف على الصور

thanks to machine learning algorithms, such as neural networks.

بفضل خوارزميات تعلم الآلة، مثل الشبكات العصبية،

These consist of artificial nodes that mimic our biological neurons

والتي تحتوي على عقد اصطناعية تحاكي الخلايا العصبية البيولوجية لدينا

by forming connections and exchanging information.

من خلال تشكيل اتصالات وتبادل معلومات.

To train the network, sample inputs pre-classified into different categories,

لتدريب الشبكة، نموذج مدخلات والذي تم تصنيفه سابقًا لفئات مختلفة،

such as photos marked happy or sad,

مثل صور تبرز ملامح السعادة أو الحزن،

are fed into the system.

يتم إدخاله للنظام.

The network then learns to classify those samples

ومن ثم تتعلم الشبكة تصنيف هذه النماذج

by adjusting the relative weights assigned to particular features.

بضبط الأوزان النسبية المخصّصة لملامح محددة.

The more training data it's given,

كلما زاد التدريب على البيانات،

the better the algorithm becomes at correctly identifying new images.

كلما أصبحت الخوارزميات أفضل في التعرف بشكل صحيح على الصور الجديدة.

This is similar to our own brains,

هذا مشابه لدماغنا،

which learn from previous experiences to shape how new stimuli are processed.

والذي يتعلم من التجارب السابقة تطوير كيفية معالجة المحفزات الحديثة.

Recognition algorithms aren't just limited to facial expressions.

التعرف على الخوارزميات لا يقتصر فقط على تعابير الوجه.

Our emotions manifest in many ways.

تظهر عواطفنا بطرق عديدة.

There's body language and vocal tone,

هناك لغة الجسد ونغمة الصوت،

changes in heart rate, complexion, and skin temperature,

تغيرات في معدل نبضات القلب، لون البشرة، ودرجة حرارة الجسم،

or even word frequency and sentence structure in our writing.

أو حتى معدل تكرار الكلمة وهيكل بناء الجملة في كتاباتنا.

You might think that training neural networks to recognize these

قد تعتقد أن تدريب الشبكات العصبية للتعرف على هذه الأشياء

would be a long and complicated task

سوف يكون مهمة طويلة ومعقدة

until you realize just how much data is out there,

حتى تدرك تمامًا كمية البيانات الموجودة هنالك،

and how quickly modern computers can process it.

وكيف يمكن لأجهزة الحاسوب الحديثة معالجتها سريعًا.

From social media posts,

من منشورات على شبكات التواصل الاجتماعي

uploaded photos and videos,

الصور والفيديوهات المحمّلة،

and phone recordings,

وتسجيلات الهاتف،

to heat-sensitive security cameras

إلى الكاميرات الأمنية الحساسة للحرارة

and wearables that monitor physiological signs,

والأجهزة القابلة للارتداء لرصد الإشارات الفسيولوجية،

the big question is not how to collect enough data,

السؤال الكبير هو ليس عن طريقة جمع بيانات كافية،

but what we're going to do with it.

لكن ما الذي سنفعله بهذه البيانات.

There are plenty of beneficial uses for computerized emotion recognition.

يوجد الكثير من الاستخدامات المفيدة لعملية تعرف الكمبيوتر على العواطف.

Robots using algorithms to identify facial expressions

استخدام الإنسان الآلي للخوارزميات للتعرف على تعابير الوجه،

can help children learn

بمقدوره مساعدة الأطفال على التعلّم

or provide lonely people with a sense of companionship.

أو إعطاء من يشعرون بالوحدة إحساسًا بالرفقة.

Social media companies are considering using algorithms

تأخذ شركات التواصل الاجتماعي استخدام الخوارزميات بعين الاعتبار

to help prevent suicides by flagging posts that contain specific words or phrases.

للمساعدة في منع حالات الانتحار بوضع علامة على المنشورات المتضمنة كلمات أو جمل محددة.

And emotion recognition software can help treat mental disorders

بالإضافة إلى أن برنامج التعرف على العواطف يمكنه المساعدة في علاج الاضطرابات العقلية

or even provide people with low-cost automated psychotherapy.

أو حتى توفير علاج نفسي آلي للناس بتكلفة منخفضة.

Despite the potential benefits,

وبالرغم من المنافع المرتقبة،

the prospect of a massive network automatically scanning our photos,

فإن احتمالية وجود شبكات واسعة النطاق تقوم بشكل آلي بمسح صورنا،

communications,

اتصالاتنا،

and physiological signs is also quite disturbing.

وإشاراتنا الفسيولوجية، يعتبر شيئًا مزعجًا إلى حد بعيد.

What are the implications for our privacy when such impersonal systems

ما هي الآثار المترتبة على خصوصيتنا عندما يتم استخدام هذه الأنظمة غير الشخصية

are used by corporations to exploit our emotions through advertising?

من قبل الشركات لاستغلال عواطفنا من خلال الإعلانات؟

And what becomes of our rights

وماذا سيحدث لحقوقنا

if authorities think they can identify the people likely to commit crimes

إذا اعتقدت السلطات أنه يمكنها التعرف على الناس المرجح ارتكابهم لجرائم

before they even make a conscious decision to act?

من قبل حتى اتخاذهم قرارًا واعيًا للتنفيذ؟

Robots currently have a long way to go

الروبوتات حاليًا أمامها طريق طويل

in distinguishing emotional nuances, like irony,

في تمييز الفروق العاطفية، مثل السخرية،

and scales of emotions, just how happy or sad someone is.

ومقاييس العواطف، بالذات كيف أن شخصًا ما سعيد أم حزين.

Nonetheless, they may eventually be able to accurately read our emotions

ومع ذلك، فإنها قد تكون بنهاية المطاف قادرة على قراءة عواطفنا بدقة

and respond to them.

والاستجابة لها.

Whether they can empathize with our fear of unwanted intrusion, however,

أما إذا أمكنها التعاطف مع خوفنا من التدخل غير المرغوب به،

that's another story.

فتلك قصة أخرى.