コンピューターはユーザーの感情を理解できますか？

私は感情に訴えるコンピューティングを研究しています。特に、私は感情認識の部分、つまりユーザー/被験者が感じている感情を認識する作業を研究しています。たとえば、afectivaはこの目的に使用できます。私はこれらのモデルの妥当性ではなく、モデルで何をするのかについて懸念を持っています。

感情への対応についてはどうですか？コンピューターはユーザーの感情を本当に理解できるでしょうか？

コンピューターはユーザーの感情を理解できますか？

理解という用語は多次元であるため、理解の度合いを特徴付けること（感情的であろうとなかろうと）は、滑りやすい作業です。それでも、AIにはいくつかの形の感情的な理解が可能です。

興味深い単純なケース

ベロシティセンシティブな音楽キーボードの組み込みプログラムでさえ、原始的なレベルで感情的に気づいています。キーを押す速度を使用して、アタック、音色、および音量のノートパラメーターを駆動することで、熟練したユーザーの感情がソフトウェアを通過して音楽の感情的なコンテンツに移ることができます。自然。

より高度な感情的機能

もう1つの極端なのは、人間のさまざまな感情的能力です。1つの例は、カウンセリング専門家の典型的なリスニングスキルセットの下にある複雑な認識機能のセットです。

質問には感情的コンピューティングという用語が言及されました。カウンセラーは、カウンセルされた声の読みのトーン、表情シーケンス、およびボディランゲージの影響に注意することができます。これにより、カウンセリングされた内面の感情状態をより明確に理解することができます。これらの認識能力と分析能力は、機能的MRIの巧みな分析や血中の神経化学的代謝産物の検出よりも正確かつ包括的に対象の内部の感情状態を判断できます。

コンピュータがカウンセラーのスキルセットのフロントエンドをマスターすること、感情の認識がコード化された一連の影響を生成することを制限する理論的な原理はないようです。ソフトウェアが一連の影響を解釈し（同時自然言語表現と組み合わせて）、人間の感情的状態（および潜在的な市場指向の意思決定パターン）を決定できる程度はまだ決定されていません。

感情的な認識と解釈のスキルを超える他の感情的な能力があります。思いやりは、主に、感情的な認識と解釈の結果を伴う自己中心的な動機がない場合の倫理の論理的な統合です。感情的な模倣の追加は共感を生みます。

オートマトンでのこのような機能の開発は、eコマースの浅い、したがって近視的な動機よりも重要です。技術社会の冷え込みが高まる中、おもちゃ、教育、エンターテインメント、治療法のアプリケーションがあるかもしれません。（これについては、以下でさらに説明します。）

認識、解釈、これらの解釈への倫理的ドメインのルールまたはメタルールの適用、および模倣の機能は、デジタルシステムの機能の範囲内にある可能性があります。

アイザックアシモフは、人間の心とオートマトンの両方の機能セットにテレパシーの可能性を導入しました。テレパシーはフィクションの領域に限定されているように見えるかもしれませんが、絵文字は笑顔などの感情の構成要素のテレフォームである場合があります。このように、コンセンサスなテクノロジーを利用したテレパシーは、実際に当たり前になっています。

市民の増加するセグメントによるデジタルシステムとの相互作用の増加を伴う文化におけるプライバシーの侵食により、あまり合意されていないテレパシー技術が開発および習得される可能性があります。

質問のより深い側面

疑問は、人間の魂またはその他の自律的で非決定的な側面の存在にあります。これらの存在、およびそれらのシミュレーションをチューリングマシンで実行して、フォンノイマンアーキテクチャまたはそれらのコレクションに実際に展開できるかどうかは、正式には証明も証明もされていません。自律的で非決定的な要素が人に存在する場合、たとえそれらをシミュレーションすることができたとしても、それらが独立した自律として実現できると推測することはできません。

MITの造語であるMeat Machineの意味に異議を唱え、人間がフィアットによって意図することができるという考えは反証されませんが、純粋なチューリングマシンは明らかにそのように意図することはできません。

コンピュータが欲求不満をシミュレートできるのは、人生の条件によって意図が妨害された場合に限られるため、これは質問のコンテキストでは重要です。実際の欲求不満は不可能かもしれません。

現在の公に経験した進歩

人間の感情の領域へのコンピュータサイエンスの興味深いエントリポイントの1つは、1990年代にイェールUのロジャーシャンクによって主張されたストーリーベースの記憶および推論モデルです。アマゾンが使用する、購入者固有の方法で映画を推奨する絶え間なく向上する能力のもとで使用されている機械は、アマゾンにとって社外秘ですが、不思議に思う必要があります。

eコマースでは、本や映画に関するユーザープロファイリングを作成して、ストーリープロットや主人公の感情的発達の弧を理解できますか？ユーザーの表示や購入を他の製品と一致させるのに十分にできるでしょうか？それはアマゾンがし始めていることですか？非倫理的なアマゾンの従業員がいなければ、私たちは推測しかできません。確かに、最先端のeコマースで起こっていることは、特定の著者、脚本家、監督、プロデューサー、スターへの興味や言葉の一致や追跡を超えています。

ロジャーシャンクのストーリーベースの記憶と推論がe-Commerseに浸透した場合、ストーリープロットと主人公の発生弧はクライマックスに結びついてクライマックスを設定するため、感情的な状態に関連しているため、一般の人々の感情分析が進んでいます。そうでない場合、広報機能がエンタープライズITシステムの役割に入って以来、一般市民のグループの感情分析が行われています。（私はそのようなことが数十年前に起こったことを知っています。）

Facebook、Google、Amazonなどがリアルタイムで個人の感情状態をさまざまな方法で近似しようとしている場合でも、主人公弧の映画プロットのマッチングとそのようなパターンマッチングと素朴な分類は、優れたカウンセラーや自己実現した友人や家族がそうするかもしれません。

一般に公開されているコンピュータシステムは、まだ購入者の感情を正確に理解しているようには見えません。それは、最も進歩的なインターフェースでさえまだ恥ずかしがり屋の1つの領域です。さらに、コンピューターのインターフェイス自体は、20世紀後半と同じくらいまだ乾燥しています。

機密性の違反がなければ、感情を認識、比較、分析、またはシミュレートするための機能が独自のラボに存在する可能性があるのは、単なる推測の問題です。

暖かいインターフェース

技術社会におけるサイバネティックインターフェースの一般的な寒さの問題に戻ると、コンピューターサイエンスコミュニティは学ぶべきことがたくさんあります。1つには、実際の技術者のソフトスキルは多くの場合望まれないことが多いため、コールド開発チームから文化的に進歩的でウォームなチームへの文化的なシフトが必要になる場合があります。

さらに、Siri、Googleアシスタント、Alexa、Cortana、MicrosoftのOffice Assistant、ClippyなどのさまざまなPaaS（サービスとしてのパーソナリティ）デバイスを使用したことがある人は、Clippyのペーパークリップのパーソナリティがリストの中から温かくなるかもしれません。おそらく、スプレッドシートのセルのグリッドの冷たさとアニメートされたキャラクターの暖かさの試みとの間の差異が多すぎたため、クリッピーはより高いレベルの受け入れを認めなかったでしょう、そして小さな男は邪魔する傾向があります面倒なインターフェイスの一部。（概念の統合は不十分でした。）

それにもかかわらず、クリッピーのアニメーションスタイルは、素晴らしい漫画のキャラクターとの精神的な関連付けを作成することを目的としています。漫画のキャラクターデザインとコミックや漫画のメディアを介したストーリーテリングは、インテリジェントアシスタントが登場するずっと前にコンピュータが生み出した暖かさを習得していた技術の創造的な領域です。

インテリジェントアシスタントの履歴を一般的に調査すると、システムが人間になろうとすればするほど、人間は少なくなると考えるのは仕方がありません。サイバネティックインターフェイスの感情的なコンテンツに対する人間の反応は、カラーマッチングや合成楽器の反応に似ています。合成しようとしている場合、合成は適切でなければなりません。十分に説得力がない場合は、現実のものになりすましていないものを発明することの信頼性が高まります。実生活のオブジェクト（スポンジボブやロードランナーなど）の似顔絵は、実生活の模倣で許容できないエラーの範囲を公開することを避けます。^[1]

この領域での私たちの感受性は非常に鋭いので、顧客サービス部門で働いている実際の人があまりにも機械的に行動して、人間と話しているのかどうかについて少しでも疑問がある場合、印象は否定的であり、電話を切って、会社のWebサイトで開始したい機能を探します。

人々がマシンの歯車のようになる傾向があるのか​​、それとも使用パターンが企業にユーザーインターフェースを設計させ、その背後にあるメカニズムがホスピタリティや相性のようなものを醸し出すのかは不明です。Jaques Ellulは、テクノロジーがずっと以前から人類を動かしてきたという提案では正しいようですが、人間の精神のDNAの性質はおそらく人類を著しく人間のままにさせるでしょう。したがって、サイバネティックインターフェースの専門家の進化は、暖かさの意味とシミュレーションの追求を続ける可能性があります。

チューリングテストの問題の多い、議論の余地があり、やや奇妙な追跡はおそらく続くでしょう。

感情モデリングの使用に関する懸念

感情認識、モデリング、分析、比較スイート、明らかに強力なツールセットが人類の改善に使用されるのか、それともその害は、他の強力なツールセットの問題と同様の問題です。集団心理学、核科学、統計学、遺伝学には、共通して、大いなる善悪の可能性があります。

この質問の文脈では、放送またはより的を絞った情報発信は、必ずしも危険ではないかもしれない宣伝として特徴付けることができます。プロパガンダは女性の参政権のために、そしてヨーロッパからのアメリカの独立の道に沿って使用されました。放送と対象を絞った制御の要素により、地政学的な問題が多く発生しました。これは、このソーシャルネットワークの範囲外のトピックですが、関連性があり、ある程度明白であるため、これ以上の説明は不要です。

個々のプロファイリングも非常に役立ちます。これは、借りたり、レンタルしたり、購入したりするための娯楽や個人的な表現の情報やアイテムを探すときに、知識豊富な司書と組み合わされた古い図書館の主題索引付きデューイ10進数カードの組み合わせのようなものです。

もちろん、統計と組み合わせてプロファイリングを行うと、企業の利益を最大化するためだけでなく、大多数の人々をひそかに管理することができます。適切に自己欺瞞的な巨人狂信者またはある種の秘密結社におけるそれらのコレクションは、感情的パワーの信念システムを注入するために、国または世界の人口の大規模なサンプルに対して感情モデリングおよび包括的なユーザープロファイリングを使用できます。そのような人やグループは、理論的には一種の仮想権威主義独裁への自由の秘密かつ体系的な昇華に成功する可能性があります。

テクノロジーの使用方法は常に問題です。透明性と説明責任は社会の必須の特徴です。

上記の他の科学技術分野と同様に、これらのシステムを社会の説明責任メカニズム内でインテリジェントかつアクティブな要素として実現するのに十分なスキルを持つのは私たち次第です。企業や政府機関が人類を破滅へと導いているかどうかは、就職活動や最初の就労期間中に判断できる項目です。

ノート

[1]

これはおそらく、チューリングのイミテーションゲームの哲学の最も強力な批評です。漫画、コミック、SFの生き物は、知性のある生き物と人間を区別できるかどうかを人々が気にしていないように見えることを示しており、人間の知性が知性の唯一のまたは最良の例であるという証拠はありません。

これらの同じ線に沿って、英雄は、これらの主人公のように実際に純粋な形で実際に発生しない人類の一部の側面を表すインテリジェントな行動の表現です。それでも俳優は、この素朴な性格表現のため、スターとしてブランド化され、販売されています。人間は人間の知性があまり好きではなく、常にフィクションを通してそれを超越しようとするかもしれませんが、人類学的ファンタジー以上のことではないいくつかの公衆の意識だけをもたらします。

AIも模倣ゲームではありません。超絶ゲームです。このため、チューリングテストの価値は限られています。

私は大学生の研究者でした-私と私のチームはタッチスクリーンから人間の感情を検出するアルゴリズムを開発しました-これは私のガイドのPHD学者によってさらに改善と開発が進められています。

文献を研究することから、逆は難しい仕事であると言うことができます-感情の検出。重いソリューションや有線ハードウェアを使用せずに、軽量ソリューションで人間の感情を検出することはさらに困難です。-これは時間の必要性です。

それが完了すると、多数のアプリケーションがあります-焦点を絞った広告マーケティング、ユーザーエクスペリエンスの向上、ゲーム開発など。