Følelseslæsende algoritmer kan ikke forudsige intentioner via ansigtsudtryk

De fleste algoritmer har sandsynligvis aldrig hørt Eagles sang, "Lyin 'Eyes." Ellers, de ville gøre et bedre stykke arbejde med at genkende dobbelthed.

Computere er ikke særlig gode til at skelne urigtig fremstilling, og det er et problem, da teknologierne i stigende grad implementeres i samfundet for at træffe beslutninger, der former offentlig politik, erhvervslivet og menneskers liv.

Det viser sig, at algoritmer fejler grundlæggende tests som sandhedsdetektorer, ifølge forskere, der studerer teoretiske udtryksfaktorer og kompleksiteten ved at læse følelser ved USC Institute for Creative Technologies. Forskergruppen gennemførte et par undersøgelser ved hjælp af videnskab, der undergraver populær psykologi og AI -udtryksforståelse, som begge antager ansigtsudtryk afslører, hvad folk tænker.

"Både mennesker og såkaldte 'følelseslæsning'-algoritmer er afhængige af en folkelig visdom om, at vores følelser er skrevet på vores ansigt, "sagde Jonathan Gratch, direktør for virtuel menneskelig forskning ved IKT og professor i datalogi ved USC Viterbi School of Engineering. "Dette er langt fra sandheden. Folk smiler, når de er vrede eller kede af det, de dækker deres sande følelser, og mange udtryk har intet at gøre med indre følelser, men afspejler konversationer eller kulturelle konventioner. "

Gratch og kolleger præsenterede resultaterne i dag på den 8. internationale konference om affektiv computing og intelligent interaktion i Cambridge, England.

Selvfølgelig, folk ved, at folk kan ligge med et lige ansigt. Pokerspillere bluffer. Jobansøgere falske interviews. Utro ægtefæller snyder. Og politikere kan muntert udtale falske udsagn.

Endnu, algoritmer er ikke så gode til at fange dobbelthed, selvom maskiner i stigende grad indsættes til at læse menneskelige følelser og informere livsændrende beslutninger. For eksempel, Department of Homeland Security investerer i sådanne algoritmer for at forudsige potentielle trusler. Nogle nationer bruger masseovervågning til at overvåge kommunikationsdata. Algoritmer bruges i fokusgrupper, marketingkampagner, at screene låneansøgere eller ansætte folk til job.

"Vi forsøger at undergrave den folkepsykologiske opfattelse, som folk har, hvis vi kunne genkende folks ansigtsudtryk, vi kunne fortælle, hvad de tænker, "sagde Gratch, som også er professor i psykologi. "Tænk på, hvordan folk brugte polygrafer tilbage på dagen for at se, om folk lyver. Der var misbrug af teknologien dengang, ligesom misbrug af ansigtsudtryksteknologi i dag. Vi bruger naive antagelser om disse teknikker, fordi der ikke er nogen sammenhæng mellem udtryk og hvad folk virkelig føler baseret på disse tests. "

For at bevise det, Gratch og medforskere Su Lei og Rens Hoegen på IKT, sammen med Brian Parkinson og Danielle Shore ved University of Oxford, undersøgt spontane ansigtsudtryk i sociale situationer. I en undersøgelse, de udviklede et spil, som 700 mennesker spillede for penge og derefter fangede, hvordan folks udtryk påvirkede deres beslutninger, og hvor meget de tjente. Næste, de tillod forsøgspersoner at gennemgå deres adfærd og give indsigt i, hvordan de brugte udtryk for at få fordel, og om deres udtryk matchede deres følelser.

Ved hjælp af flere nye tilgange, holdet undersøgte forholdet mellem spontane ansigtsudtryk og vigtige begivenheder under spillet. De vedtog en teknik fra psykofysiologien kaldet "hændelsesrelaterede potentialer" for at imødegå den ekstreme variation i ansigtsudtryk og brugte computer vision-teknikker til at analysere disse udtryk. For at repræsentere ansigtsbevægelser, de brugte en nyligt foreslået metode kaldet ansigtsfaktorer, som fanger mange nuancer af ansigtsudtryk uden de vanskeligheder, moderne analyseteknikker giver.

Forskerne fandt ud af, at smil var de eneste udtryk, der konsekvent blev provokeret, uanset resultaternes belønning eller retfærdighed. Derudover deltagerne var temmelig unøjagtige i at opfatte ansigtsfølelser og især dårlige til at genkende, når udtryk blev reguleret. Resultaterne viser, at folk smiler af mange årsager, ikke bare lykke, en kontekst vigtig i evalueringen af ​​ansigtsudtryk.

"Disse opdagelser understreger grænserne for teknologibrug til at forudsige følelser og hensigter, "Sagde Gratch." Når virksomheder og regeringer gør krav på disse muligheder, køberen bør passe på, fordi ofte har disse teknikker forenklede antagelser indbygget i dem, som ikke er blevet testet videnskabeligt. "

Tidligere forskning viser, at folk vil drage konklusioner om andres intentioner og sandsynlige handlinger simpelthen baseret på den andens udtryk. Mens tidligere undersøgelser eksisterer ved hjælp af automatisk udtryksanalyse til at foretage konklusioner, såsom kedsomhed, depression og rapport, man ved mindre om, i hvilket omfang opfattelser af udtryk er korrekte. Disse nylige fund fremhæver betydningen af ​​kontekstuel information, når man læser andres følelser og understøtter den opfattelse, at ansigtsudtryk kommunikerer mere, end vi måske tror.