Perché dovresti preoccuparti delle macchine che leggono le tue emozioni

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Leggere le emozioni è simile alla frenologia o leggere i dossi sulla testa per prevedere i tratti mentali. Entrambi si basano su ipotesi semplicistiche e errate che potrebbero falsare una persona per tutta la vita. ⁃ Editor TN

Un programma potrebbe rilevare potenziali terroristi leggendo le loro espressioni facciali e il loro comportamento? Questa è stata l'ipotesi messa alla prova dalla US Transportation Security Administration (TSA) in 2003, poiché ha iniziato a testare un nuovo programma di sorveglianza chiamato Screening of Passengers by Observation Techniques, o Spot in breve.

Durante lo sviluppo del programma, hanno consultato Paul Ekman, professore emerito di psicologia all'Università della California, San Francisco. Decenni prima, Ekman aveva sviluppato un metodo per identificare le piccole espressioni facciali e mapparle sulle emozioni corrispondenti. Questo metodo è stato utilizzato per addestrare gli "ufficiali di rilevamento del comportamento" a scansionare i volti alla ricerca di segni di inganno.

Ma quando il programma è stato implementato in 2007, era pieno di problemi. Gli ufficiali erano riferendosi i passeggeri per un interrogatorio più o meno a caso, e il piccolo numero di arresti avvenuti erano con accuse non correlate al terrorismo. Ancora più preoccupante era il fatto che il programma era presumibilmente utilizzato per giustificare la profilazione razziale.

Ekman cercò di distanziarsi da Spot, sostenendo che il suo metodo non era stato applicato correttamente. Ma altri hanno suggerito che il fallimento del programma era dovuto a una teoria scientifica obsoleta che era alla base del metodo di Ekman; vale a dire che le emozioni possono essere dedotte obiettivamente attraverso l'analisi del viso.

Negli ultimi anni, le aziende tecnologiche hanno iniziato a utilizzare il metodo Ekman per addestrare algoritmi per rilevare le emozioni dalle espressioni facciali. Alcuni sviluppatori affermano che i sistemi di rilevamento automatico delle emozioni non solo saranno migliori degli umani nel scoprire le emozioni vere analizzando il viso, ma che questi algoritmi si sintonizzeranno con i nostri sentimenti più intimi, migliorando notevolmente l'interazione con i nostri dispositivi.

Ma molti esperti che studiano la scienza delle emozioni sono preoccupati che questi algoritmi falliranno ancora una volta, prendendo decisioni di alto livello sulla nostra vita basate su una scienza difettosa.

La tecnologia di rilevamento delle emozioni richiede due tecniche: la visione computerizzata, per identificare con precisione le espressioni facciali e gli algoritmi di apprendimento automatico per analizzare e interpretare il contenuto emotivo di tali caratteristiche facciali.

Tipicamente, il secondo passo utilizza una tecnica chiamata apprendimento supervisionato, un processo attraverso il quale un algoritmo viene addestrato per riconoscere le cose che ha visto prima. L'idea di base è che se mostri l'algoritmo migliaia e migliaia di immagini di volti felici con l'etichetta "felice" quando vede una nuova immagine di un volto felice, lo identificherà di nuovo come "felice".

Una studentessa laureata, Rana el Kaliouby, è stata una delle prime persone a iniziare a sperimentare questo approccio. In 2001, dopo essersi trasferita dall'Egitto all'Università di Cambridge per intraprendere un dottorato in informatica, ha scoperto di trascorrere più tempo con il suo computer che con altre persone. Immaginava che se potesse insegnare al computer a riconoscere e reagire al suo stato emotivo, il suo tempo trascorso lontano dalla famiglia e dagli amici sarebbe meno solitario.

Kaliouby ha dedicato il resto dei suoi studi di dottorato a lavorare su questo problema, sviluppando infine un dispositivo che ha aiutato i bambini con sindrome di Asperger a leggere e rispondere alle espressioni facciali. Lo chiamava "apparecchio acustico emotivo".

In 2006, Kaliouby si è unita al laboratorio di calcolo affettivo presso il Massachusetts Institute of Technology, dove insieme al direttore del laboratorio, Rosalind Picard, ha continuato a migliorare e perfezionare la tecnologia. Quindi, in 2009, loro co-fondatore una startup chiamata Affectiva, la prima azienda a commercializzare "intelligenza emotiva artificiale".

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Samson Bandy

Il più grande terrorista è il governo
Dove la scansione del viso per loro?