Wenn Sie sich in einem dunklen Kino befinden, werden Ihre Reaktionen auf das, was auf dem Bildschirm geschieht, von anderen oft nicht bemerkt. Hier öffnen Sie Ihre Augen bei einer unerwarteten Wendung der Handlung weit, springen buchstäblich aus einer beängstigenden Szene in Ihren Stuhl oder vergießen eine Träne in melodramatische Musik - all diese Emotionen werden wahrscheinlich nicht mehr als auf die Plastikrückenlehne des Stuhls vor Ihnen gerichtet sein. Aber nur, wenn dieses Kino nicht mit "Computer Vision" ausgestattet ist. Wenn Sie jemals die Gelegenheit haben, eines davon zu besuchen, können Sie sicher sein, dass der Film Sie sieht, während Sie den Film ansehen.
Ein Computerprogramm, dessen Hauptaufgabe genau das ist, worüber oben geschrieben wurde, wurde von Silver Logic Labs entwickelt. Sein CEO Jerimaya Hamon ist ein Experte für angewandte Mathematik, der sich auf Zahlentheorie spezialisiert hat. Er hat viele Jahre innerhalb der Mauern von Giganten wie Amazon, Microsoft sowie an der Harvard Medical School gearbeitet und sich mit verschiedenen Fragen im Zusammenhang mit der menschlichen Konsumentennatur befasst. Sein Hauptinteresse war jedoch immer zu verstehen, wie künstliche Intelligenz (KI) dazu beitragen kann, eine unserer schwierigsten Eigenschaften - das menschliche Verhalten - besser vorherzusagen.
Durch die Untersuchung von KI-Algorithmen zur Analyse menschlicher Reaktionen auf die Wahrnehmung verschiedener Medientypen erkannte Hamon, dass dies nicht nur wissenschaftlich, sondern auch kommerziell von Vorteil sein kann. Sein System funktioniert wie folgt: Der KI-Algorithmus überwacht das Publikum, das den Film sieht, notiert die Emotionen auf den Gesichtern der Menschen, die sich selbst durch die subtilsten Änderungen (die sogenannten Mikroausdrücke) manifestieren, und generiert dann die erforderlichen Daten basierend auf diesen Informationen für die nachfolgende Analyse.
Hamon hat sich vor etwa drei Jahren ernsthaft mit solchen Forschungen befasst, und obwohl die Ergebnisse seiner Arbeit für die Medienbranche bislang sehr grob aussehen, stießen sie sicherlich auf großes Interesse an diesem Thema. Vor allem, weil sie verlässliche Ergebnisse versprechen, da menschliches Verhalten zumindest in Hamons eigener Vision so vorhersehbar sein kann wie die Funktionsweise von Software. KI wiederum sowie die verwendeten Computer-Vision-Technologien helfen dabei, Informationen darüber zu sammeln, wie Menschen auf bestimmte Filme und Fernsehprogramme reagieren, viel effizienter als jede andere Fucus-Gruppe. Sobald die KI darauf trainiert ist, den richtigen Datensatz zu erfassen, kann sie diese Informationen schnell, konsistent und detailliert analysieren. Für diese Bereiche der Branchedie mit diesen Daten arbeiten müssen - gute Nachrichten. Dank einer kompetenteren und effektiveren Analyse der menschlichen Wünsche und Vorlieben können sie ihre Produkte und Dienstleistungen verbessern, die Geld bringen.
Bewertungen sind einer der wichtigsten und indikativsten Aspekte, die den Erfolg eines bestimmten Fernsehprogramms oder Films sicherstellen. Zur Überraschung derjenigen, die den Prozess verfolgten, konnte die aktuelle Version der Hamon-Software Bewertungen für Nielsen, Rotten Tomatoes und IMDB mit einer Genauigkeit von 84 bis 99 Prozent vorhersagen. Der Unterschied bei den Indikatoren ist auf die Tatsache zurückzuführen, dass einige Objekte der Bewertung "multimodal" sind, dh sie sind für ein breiteres Publikum konzipiert, sodass sie normalerweise schwieriger vorherzusagen sind. Wenn es um das Fernsehen geht, kann der Versuch, die Popularität eines bestimmten Programms vorherzusagen, im Allgemeinen nur beeindrucken.
"Als ich anfing, sagten mir alle, dass ich so etwas niemals vorhersagen könnte, weil es niemand kann", teilte Hamon in einem Gespräch mit Futurism mit.
Aber mit Mathematik ist nichts unmöglich. In der Tat ist es laut Hamon mit Hilfe mathematischer Methoden möglich, viele Nuancen zu notieren, die ohne ihre Verwendung einfach nicht zu notieren sind.
„Wir haben emotionale Reaktionen auf visuelle und auditive Stimulation vom Publikum genommen und sie in digitale Werte umgewandelt. Und wenn etwas die Form eines digitalen Wertes hat, dann nimmt es früher oder später die Form der notwendigen Gleichung an, deren Aufgabe es in unserem Fall ist, herauszufinden, wie sehr Ihnen diese oder jene Show wirklich gefallen hat (oder gefallen wird) “, sagt Hamon.
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Der Forscher berichtet, dass es umfangreiche statistische Analysen gibt, weigert sich jedoch, Einzelheiten darüber anzugeben, welche Gleichung er zur Berechnung verwendet, was darauf hinweist, dass er auf diese Weise versucht, die "geheime Zutat" seines Programms zu schützen.
Außerhalb der Unterhaltungsindustrie
Die hohe Leistung von AI bei der Vorhersage menschlicher Vorlieben veranlasste Hamon, andere Bereiche zu erkunden, in denen sein Programm wirksam sein könnte. Zum Beispiel bei der Bestimmung, ob eine Person die Wahrheit sagt oder nicht. Wie ein Polygraph könnte AI Daten, die auf stressige Bedingungen hinweisen, mit einem Referenzwertsatz vergleichen und auf dieser Grundlage bestimmen, ob eine Person lügt oder nicht. Um diese Idee zu testen, verwendete Hamon einen KI-Algorithmus, um eine Aufgabe zur Identifizierung von Emotionen beim Menschen basierend auf Videos von relativ geringer Qualität auszuführen. Für die Recherche verwendete er Videos der Nachrichtenagentur CSPAN sowie Filmmaterial von Dreharbeiten auf den Pressekonferenzen von Präsident Donald Trump.
In einer Zeit, in der die Wahrheit in Frage gestellt werden kann, kann es entscheidend sein, die Wahrheit von der Falschheit zu trennen. Das System kann jedoch auch in Situationen eingesetzt werden, in denen es buchstäblich um Leben und Tod geht. Zum Beispiel in der Medizin, wo es notwendig sein kann, das Schmerzniveau einer Person genau zu bestimmen, damit Ärzte effektivere Behandlungen wählen können.
Hamon merkt an, dass das System beispielsweise in Situationen nützlich sein kann, in denen ein Schlaganfall identifiziert werden muss. Trotz der Tatsache, dass medizinisches Personal in der Regel die erforderliche Schulung erhält, um die Anzeichen eines Schlaganfalls erkennen zu können, kommt es häufig vor, dass sogenannte Mikro-Schlaganfälle (oder vorübergehende ischämische Anfälle, wenn wissenschaftlich gesehen) übersehen werden, denen sehr häufig großflächige Schlaganfälle folgen, die einen großen Bereich betreffen. Gehirn. KI-Computer-Vision könnte diese Mikrozeichen eines Schlaganfalls oder sogar Symptome oder Hinweise auf eine bevorstehende Krankheit erkennen, noch bevor sie tatsächlich beim Patienten auftreten. In diesem Fall könnte das medizinische Personal rechtzeitig auf die Situation reagieren und möglicherweise sogar Maßnahmen ergreifen, um die weitere Entwicklung eines schwereren Schlaganfalls zu vermeiden.
Aber wird das tatsächlich funktionieren? Jamon hält es für möglich. Der Forscher ist zuversichtlich, dass KIs so empfindlich werden können, dass sie solche subtilen und vorübergehenden Veränderungen in der Körperarbeit erkennen können. Wenn das System in verschiedenen Zielgruppen getestet wurde, mussten die Forscher berücksichtigen, dass einige Personen verschriebene Medikamente einnahmen, von denen einige beispielsweise Nebenwirkungen in Form von Bluthochdruck oder subtilen Muskelkrämpfen haben. Möglicherweise kann eine Person diese Veränderungen bei einer anderen Person nicht bemerken, die KI kann sie jedoch leicht erkennen, gleichzeitig kann sie die Wirkung der Einnahme des Arzneimittels mit der Manifestation stressiger Anzeichen verwechseln. Dies muss ebenfalls berücksichtigt werden.
Leistungsfähiges Werkzeug
Viele Menschen denken, dass intelligente Maschinen frei von Vorurteilen sein werden, aber wir sollten nicht vergessen, dass diese Maschinen von Menschen geschaffen werden und diese Menschen, die sich entwickeln und mit KI interagieren, ihnen unbewusst ihre eigenen Vorurteile geben können. Mit der Entwicklung der KI werden die Folgen der Anhäufung dieser Verzerrungen deutlicher und können letztendlich verschiedene Informationsverarbeitungsprozesse beeinflussen, beispielsweise bei der Identifizierung einer bestimmten Person oder beim Sammeln sozialer Daten einer Person, die in den Netzwerken öffentlicher Dienste enthalten sind.
Da Gesichtserkennungstechnologien bereits beginnen, unser persönliches Leben zu infiltrieren, beginnen viele, ethische Fragen zu reflektieren und ihnen mehr Aufmerksamkeit zu schenken, und äußern Bedenken hinsichtlich der wahrscheinlichen voreingenommenen Arbeit solcher Algorithmen. Die gleiche Idee, dass Technologie ohne jegliche Verzerrung existieren kann, ist höchst umstritten. Es wird nur durch ein einziges Argument ernsthaft in Frage gestellt: Die Effizienz der KI hängt von den darin eingebetteten Daten ab, und diese Daten können Informationen enthalten, die ursprünglich durch die Vorurteile der Person, die dieses System erstellt hat, gefärbt wurden. Mit dem Fortschritt der KI-Entwicklung und der Schaffung von Maschinen, die tatsächlich lernen können, müssen wir restriktive Maßnahmen entwickeln, die uns vor Situationen schützen können.wenn diese Maschinen viel mehr von uns lernen können, als wir ihnen beibringen wollten.
Trotzdem ist sich derselbe Hamon sicher, dass sein Algorithmus zumindest so weit wie möglich völlig unparteiisch ist. Sein Computersystem interpretiert nur Anzeichen menschlichen Verhaltens, unabhängig davon, welche Art von Gesicht oder Körper sich in seinem Sichtfeld befindet.
„Ich bin ein amerikanischer Ureinwohner und ich muss zugeben, dass hier manchmal Dinge passieren, die die Umwelt entzünden können. Zum Beispiel könnten Sie nervös werden, wenn die Bullen hinter Ihrem Rücken erscheinen. Ich glaube jedoch, dass solche Technologien in Zukunft diesen Faktor der Nervosität vollständig beseitigen können. Wenn Sie nichts falsch machen, wird der Computer den Polizisten sicher darüber informieren, dass Sie nichts falsch machen. Persönlich werde ich in diesem Fall ein höheres Maß an Sicherheit und Schutz vor Polizeibrutalität verspüren, da ich weiß, dass der Computer in der Lage sein wird, eine ähnliche Bedrohungsbewertung durchzuführen.
In jedem Fall kümmert sich Hamon überhaupt nicht darum, die Datenanalyseergebnisse mit dem von ihm erstellten Algorithmus zu interpretieren. Gleichzeitig erkennt er, obwohl er sich seines Algorithmus sicher ist, dessen Grenzen an. Wenn wir also über die Schlussfolgerungen aus der Analyse sprechen, ist es nach Ansicht des Forschers besser, diese Entscheidung den Experten des Strafverfolgungssystems, der Medizin und der Psychiatrie zu überlassen.
Die Zukunft von Hamons Entwicklung bei Silver Logic Labs steht erst am Anfang. Und die Möglichkeiten für die Anwendungsbereiche der von ihr geschaffenen KI sind nur durch die menschliche Vorstellungskraft begrenzt. Hamon selbst möchte, dass sein Tool wirklich universell wird und zur Lösung einer Vielzahl von Problemen verwendet wird. Auf die eine oder andere Weise zieht es den Forscher jedoch dahin, wo alles begann: hochwertige Unterhaltungsinhalte zu erstellen.
"Das Geschichtenerzählen ist Teil der menschlichen Kultur", sagt Hamon.
Durch seine Arbeit entdeckte er mindestens ein nicht messbares Element, das der Schlüssel zum Medienerfolg ist.
„Man sieht wirklich gerne zu, wie eine Person mit anderen interagiert. Dies ist eines der Dinge, die die Erfolgsformel ausmachen “, fügt der Forscher hinzu.
Trotz der Tatsache, dass die Gesellschaft vielleicht die Transformationen, die die KI verspricht, negativ in unser Leben zu bringen, wahrnehmen kann, kann man in Hamons Vision sicherlich einen sehr positiven Moment finden. Früher oder später wird künstliche Intelligenz, basierend auf allen gesammelten Daten, eines Tages dazu führen, dass wir unser Verständnis davon überdenken, was es wirklich bedeutet, ein Mensch zu sein. Vielleicht kann er in uns sehen, was wir noch nie in anderen oder in uns selbst gesehen haben.
Nikolay Khizhnyak
