Can machines read your emotions? - Kostas Karpouzis

Tudnak-e a gépek olvasni az érzelmeinkben? - Kostas Karpouzis

Fordító: Andrea Kocsis Lektor: Beatrix Turán

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

A gépek évről évre egyre több olyan tevékenységben múlják felül az embert,

we once thought only we were capable of.

amelyről azt hittük, csak mi tudjuk elvégezni.

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

A mai számítógépek bonyolult társasjátékokban vernek meg minket,

transcribe speech in dozens of languages,

beszédeket írnak át több tucat nyelven

and instantly identify almost any object.

és azonnal azonosítanak szinte bármilyen tárgyat.

But the robots of tomorrow may go futher

De a jövő robotjai még tovább is mehetnek,

by learning to figure out what we're feeling.

ha megtanulják értelmezni az érzelmeinket.

And why does that matter?

S hogy miért fontos ez?

Because if machines and the people who run them

Mert ha a gépek és az őket üzemeltető emberek

can accurately read our emotional states,

pontosan ismerik érzelmi állapotunkat,

they may be able to assist us or manipulate us

eddig példátlan mértékben

at unprecedented scales.

segíthetnek vagy akár manipulálhatnak minket.

But before we get there,

De mielőtt még idáig jutunk:

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

hogyan lehet valami olyan összetettet, mint az érzelem, átalakítani számokká,

the only language machines understand?

az egyetlen nyelvvé, amelyet a gépek értenek?

Essentially the same way our own brains interpret emotions,

Alapjában ugyanúgy, ahogy az agyunk értelmezi az érzelmeket,

by learning how to spot them.

azaz megtanulva, hogyan vegye őket észre.

American psychologist Paul Ekman identified certain universal emotions

Az amerikai pszichológus, Paul Ekman, azonosított bizonyos általános érzelmeket,

whose visual cues are understood the same way across cultures.

melyek jeleit minden kultúra ugyanúgy értelmezi.

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

Például egy mosolygós kép ugyanúgy örömöt jelent egy városlakónak

and aboriginal tribesmen alike.

és egy ősi törzs tagjának.

And according to Ekman,

Ekman szerint

anger,

disgust,

a harag,

az undor,

fear,

a félelem,

joy,

az öröm,

sadness,

and surprise are equally recognizable.

a szomorúság

és a meglepetés egyaránt felismerhető.

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

Úgy tűnik, a számítógépek egyre jobbá válnak a képfelismerésben

thanks to machine learning algorithms, such as neural networks.

az olyan gépi tanulási algoritmusoknak köszönhetően, mint az ideghálózatok.

These consist of artificial nodes that mimic our biological neurons

Ezek olyan mesterséges csomókból állnak, melyek utánozzák a biológiai neuronokat

by forming connections and exchanging information.

úgy, hogy kapcsolatot létesítenek és információt cserélnek.

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

A hálózat fejlesztése érdekében előre kategorizált mintaanyagot,

such as photos marked happy or sad,

pl. boldognak vagy szomorúnak besorolt képeket

are fed into the system.

visznek be a rendszerbe.

The network then learns to classify those samples

A hálózat ezután megtanulja besorolni a mintákat úgy,

by adjusting the relative weights assigned to particular features.

hogy súlyozza a minták egyéni jellemzőit.

The more training data it's given,

Minél több gyakorlófeladatot kap,

the better the algorithm becomes at correctly identifying new images.

az algoritmus annál pontosabban sorolja majd be az új képeket.

This is similar to our own brains,

Ez a mi agyunkhoz hasonlít,

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

amely a korábbi tapasztalatokból tanulva meghatározza, hogy reagálunk új ingerekre.

Recognition algorithms aren't just limited to facial expressions.

A felismerő algoritmusok nemcsak az arcfelismerésre korlátozódnak.

Our emotions manifest in many ways.

Az érzéseink sokféleképpen mutatkoznak meg.

There's body language and vocal tone,

Pl. a testbeszédben és a hanglejtésben,

changes in heart rate, complexion, and skin temperature,

a pulzusszám, az arcszín és a testhőmérséklet változásában,

or even word frequency and sentence structure in our writing.

vagy írásban a szavak számában és a mondatok felépítésében.

You might think that training neural networks to recognize these

Azt hihetnénk, hogy az ideghálózatok megtanítása ezek felismerésére

would be a long and complicated task

hosszú és összetett feladat,

until you realize just how much data is out there,

míg rá nem jövünk, mennyi adat hozzáférhető

and how quickly modern computers can process it.

és hogy milyen gyorsan dolgozzák ezt fel a modern számítógépek.

From social media posts,

A közösségi oldalaktól kezdve

uploaded photos and videos,

a feltöltött képeken és videókon,

and phone recordings,

rögzített beszélgetéseken át

to heat-sensitive security cameras

a hőérzékeny biztonsági kamerákig

and wearables that monitor physiological signs,

és a hordható eszközökig, amelyek figyelik a fiziológiai jeleket,

the big question is not how to collect enough data,

a nagy kérdés nem az, honnan gyűjtsünk elég adatot,

but what we're going to do with it.

hanem hogy mit kezdjünk vele.

There are plenty of beneficial uses for computerized emotion recognition.

A számítógépes érzelemfelismerés számos hasznos célra fordítható.

Robots using algorithms to identify facial expressions

Az arckifejezéseket felismerő algoritmusokat használó robotok

can help children learn

segíthetnek a gyerekeknek tanulni

or provide lonely people with a sense of companionship.

vagy társaságot nyújthatnak magányos embereknek.

Social media companies are considering using algorithms

Közösségi oldalak az öngyilkosságokat szeretnék megelőzni úgy,

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

hogy algoritmusok megjelölnék a posztokat, amelyek bizonyos szavakat tartalmaznak.

And emotion recognition software can help treat mental disorders

Az érzelemfelismerő szoftver mentális zavarok kezelésére is használható

or even provide people with low-cost automated psychotherapy.

vagy olcsó, automatizált pszichoterápiát is nyújthat.

Despite the potential benefits,

A lehetséges előnyök ellenére

the prospect of a massive network automatically scanning our photos,

eléggé nyugtalanító a lehetőség, hogy egy óriási hálózat figyeli a képeinket,

communications,

beszélgetéseinket

and physiological signs is also quite disturbing.

és az élettani jeleinket.

What are the implications for our privacy when such impersonal systems

Milyen hatása lehet a magánéletünkre, ha egy ilyen személytelen rendszert

are used by corporations to exploit our emotions through advertising?

használnak a cégek, hogy reklámokkal az érzéseinkre hassanak?

And what becomes of our rights

És mi lesz a jogainkkal,

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

ha a hatóságok azt hiszik, azonosíthatják a bűnt elkövetni készülő embereket,

before they even make a conscious decision to act?

mielőtt még tudatosan elszánnák magukat erre?

Robots currently have a long way to go

A robotok még távolról sem képesek arra,

in distinguishing emotional nuances, like irony,

hogy megkülönböztessenek érzelmi árnyalatokat, mint az irónia

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

vagy hogy eldöntsék, mennyire boldog vagy szomorú valaki.

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

Mindazonáltal egyszer majd képesek lesznek helyesen olvasni az érzéseinkben

and respond to them.

és reagálni rájuk.

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

De hogy vajon átérzik-e majd a félelmünket a nem kívánt betolakodástól,

that's another story.

az már egy másik kérdés.