Квинн В. Прикладная психология.
Категория: Библиотека » Психология | Просмотров: 315944
Возможно, что функциональная асимметрия левого и правого полушарий является признаком, позволяющим судить о темпераменте человека. Дэвидсон и его коллеги поставили серию экспериментов, которые дали следующие результаты: у детей, склонных к сильному расстройству при разлуке с матерью, а также у людей с пессимистическими взглядами на жизнь обнаруживалась повышенная активность лобной доли правого полушария. Активность лобной доли левого полушария у людей, когда-либо в жизни перенесших сильную депрессию, повышена по сравнению с ее активностью у тех, кто никогда не испытывал депрессии.
Источник: Goode, Е. Е., with Schrof, J.M. & Burke, S. (1991, June 24). Where emotions come from. U.S. News & World Report. 54—60, 62.
Упражнение 8.4
Ответьте на приведенные ниже вопросы, которые касаются человека, изображенного на рис. 8.3.
а. Предположим, что мистер Херкимер переживает какие-то сильные эмоции. Перечислите три возможные физиологические реакции на эти эмоции.
б. В какой зоне его мозга возможно возрастание электрической активности?
Проверьте себя по разделу «Ответы», помещенному в конце главы.
Рис.8.3
Влияние физиологии на эмоции: доводы «за» и «против»
Как правило, физиологические реакции организма на стресс положительно влияют на его деятельность. Многие процессы активизируются, в результате чего организм подготавливается к чрезвычайной ситуации. Улучшение кровообращения и повышение содержания адреналина в крови дают человеку дополнительные силы. Он может бежать быстрее, и у него появляется больше энергии. Возможно, вы слышали рассказы о хрупких старушках, которым удавалось поднимать автомобили для спасения жизни своих близких. Быть может, вы и сами ощущали прилив энергии в моменты эмоционального стресса. Случается, что тонущий человек собирает последние силы, и ему удается выплыть. Точно так же на больших соревнованиях спортсмены часто показывают результаты, превосходящие все их прежние достижения. Важность происходящего вызывает у них интенсивные эмоции. Помните зимние Олимпийские игры 1980 года? Никто не мог даже предположить, что у американской сборной по хоккею есть шансы выиграть!
К сожалению, эмоции не всегда вызывают физиологические реакции, оказывающие положительное влияние на организм. Длительный стресс, например, приводит к повышению вероятности возникновения болезней. В результате длительного изменения физиологических параметров деятельности организма может появиться сухой кашель, язвенная болезнь, головная боль, повышение артериального давления, случиться инсульт или сердечный приступ. Зелигман (Seligman 1974), исследовавший случаи смерти, наступившей в результате воздействия шаманов, установил, что человек может умереть просто от страха. А тот, кто верит в возможность колдовства, несомненно будет испытывать сильный страх. Сильный страх вызывает значительное увеличение частоты сердечных сокращений. Когда сердце в течение долгого времени работает в усиленном режиме, затем наступает так называемая компенсация и ритм сердца замедляется. Иногда такая компенсация бывает чрезмерной и сердце вообще останавливается, что приводит к смерти.
Упражнение 8.5
Приведите один пример положительного и два примера отрицательного влияния физиологических реакций организма, вызванных эмоциями.
а. Положительное влияние: __________________________
б. Отрицательное влияние: ___________________________
Проверьте себя по разделу «Ответы», помещенному в конце главы.
Измерение физиологических реакции, связанных с эмоциями
Наиболее распространенным прибором для измерения физиологических реакций, вызванных эмоциями, является полиграф, который в русскоязычной литературе чаще называют «детектором лжи», поскольку его часто применяют для проверки правдивости показаний. Детектор лжи — это прибор, измеряющий частоту сердцебиения и дыхания, артериальное давление, активность органов пищеварения и кожно-гальваническую реакцию. К различным участкам тела испытуемого подсоединяются электроды. Затем эти электроды присоединяются к прибору, который регистрирует физиологические параметры и записывает их с помощью самописца. Действие прибора основано на предположении, что ложь вызывает сильные эмоции. Поскольку интенсивные эмоции сопровождаются изменением физиологических параметров, прибор должен зарегистрировать заметные колебания параметров всякий раз, когда испытуемый солжет. Если испытуемый говорит правду, то физиологические параметры должны оставаться почти постоянными.
Представьте себе, что вас испытывают с помощью детектора лжи. Согласно обычной процедуре испытания, сначала вам будут задавать нейтральные вопросы, которые не должны вызывать у вас никаких эмоций, например, «Как вас зовут?» или «Что вы ели сегодня на завтрак?». Поскольку подобные вопросы обычно не вызывают эмоций, предполагается, что частота сердечных сокращений, артериальное давление и другие физиологические показатели будут соответствовать норме. Их нормальный уровень будет записан в качестве базисной линии. Затем вам будут заданы критические вопросы, например: «Встречались ли вы в ночь убийства с Льюисом?» или «Где вы спрятали угнанную машину?» Если во время ваших ответов прибор зарегистрирует заметные отклонения, показателей от базовой линии, то следователь сделает вывод, что вы пришли в состояние эмоционального возбуждения.
Детектор лжи (полиграф): прибор, измеряющий изменения частоты сердцебиения и дыхания, артериального давления, активности пищеварительных органов и кожно-гальваническую реакцию.
Но означает ли это, что вы солгали? Достоверность результатов, полученных при использовании полиграфа в качестве детектора лжи, подвергается сомнениям. Если человек подвергается допросу, да еще и будучи опутан всевозможными проводами, это само по себе уже может возбуждать у него эмоции. Кроме того, существуют значительные индивидуальные различия в степени эмоционального возбуждения, связанного с ложью. Некоторые лгут с легкостью, а другие ощущают сильные эмоции, даже если просто не уверены в ответе. Нередко испытуемые жульничают при проверке на детекторе. Испытуемый может специально напрягать мышцы и думать о чем-нибудь неприятном, когда ему задают нейтральные вопросы. Поскольку физическая боль вызывает такие же физиологические изменения, как эмоциональный стресс, то обманщик может прикусить кончик языка или наступить пяткой на гвоздь в своем ботинке во время ответов на нейтральные вопросы. В результате прибор зарегистрирует базовую линию, которая на самом деле будет соответствовать повышенному уровню показателей. Поэтому во время ответов на критические вопросы не будет замечено почти никаких изменений. К сожалению, испытания с помощью детектора лжи иногда приводили к ошибкам, и за решетку попадали невинные люди!
Психологи единодушно считают, что невозможно эффективно оценить эмоции с помощью одного метода. Даже при одновременном использовании показаний детектора, словесных описаний и наблюдений за мимикой и жестикуляцией не всегда можно получить достоверные результаты. Более новые методы, основанные на исследовании изменения электрических и химических показателей, обходятся очень дорого, но тоже не дают точных результатов. Тем не менее при параллельном применении нескольких способов вероятность ошибок уменьшается.
Контрольные вопросы
Пользуясь следующими вопросами, проверьте, насколько хорошо вы усвоили материал данного раздела главы. Найдите и отметьте единственный правильный ответ на каждый вопрос.
1. Представьте себе, что вы хотите выяснить, какие эмоции испытывает другой человек. Этот человек дает вам словесное описание переживаемых им чувств. Какие сведения наиболее полезны для определения типа его эмоций?
а. Сведения о привычках этого человека
б. Сведения о причинах разочарования этого человека
в. Сведения о ситуации, которая вызвала появление данных эмоций
г. Сведения о людях, которые присутствовали при ситуации, вызвавшей данные эмоции
2. С какой целью проводится тренинг сензитивности?
а. Чтобы люди смогли понять, какими физиологическими изменениями сопровождаются эмоции
б. Чтобы люди научились объяснять мимику и жестикуляцию других в. Чтобы люди научились изменять выражение своего лица с помощью упражнений перед зеркалом
г. Чтобы люди научились понимать собственные эмоции и открыто их выражать
3. Какой из следующих факторов сильнее всего зависит от культурной принадлежности человека?
а. Мимика
б. Жестикуляция
в. Физиологические реакции
г. Внутренние чувства
4. Какие из перечисленных факторов чаще всего являются причиной стресса?
а. Страх и гнев
б. Умеренные чувства или эмоции
в. Интенсивные эмоции
г. Неприятные переживания
5. Во многих научных работах производились попытки установить взаимосвязи между конкретными эмоциями и определенными физиологическими реакциями. Какой вывод можно сделать из этих исследований?
а. Эмоции не вызывают никаких физиологических реакций.
б. Все эмоции вызывают одинаковые физиологические реакции.
в. Единственной эмоцией, которая вызывает физиологические реакции, является страх.
г. Существуют факты, свидетельствующие о том, что каждая эмоция может вызывать специфическую физиологическую реакцию, но эти факты требуют дальнейшего научного исследования.
6. Как во время стресса изменяется энергетический уровень?
а. Остается обычным
б. Количество энергии возрастает
в. Количество энергии уменьшается
г. Количество энергии сначала уменьшается, а потом возрастает
7. Что Зелигман считает причиной смерти «от шаманства»?
а. Затруднения при выражении эмоций
б. Непонимание мимики
в. Неправильная жестикуляция
г. Физиологическая реакция на страх
8. Для чего предназначен полиграф?
а. Для определения типа эмоций, испытываемых человеком
б. Для определения причин лжи
в. Для измерения физиологических реакций
г. Для выявления преступных наклонностей человека
9. Почему детектор лжи может обнаружить обман далеко не всегда?
а. Частоту сердечных сокращений и артериальное давление трудно измерить.
б. Сильные эмоции не сопровождаются физиологическими реакциями.
в. Эмоции могут возникнуть по причинам, не связанным с ложью.
г. Прибор не может измерять физиологические реакции.
10. Какой из методов распознавания эмоций является самым лучшим?
а. По словесному описанию
б. По мимике и жестикуляции
в. С помощью полиграфа
г. С помощью применения всех вышеперечисленных методов
Проверьте себя по разделу «Ответы», помещенному в конце главы. Если, отвечая на эти вопросы, вы испытывали затруднения, перечитайте текст еще раз. Если же ни один из этих вопросов не вызвал у вас никаких затруднений, вы вполне готовы перейти к чтению следующих разделов этой главы.
Разместите, пожалуйста, ссылку на эту страницу на своём веб-сайте:
Код для вставки на сайт или в блог:
Код для вставки в форум (BBCode):
Прямая ссылка на эту публикацию:
Источник
Рынок систем детекции и распознавания: Эмоции и «эмоциональные вычисления»
В наши дни технологии по распознаванию перестают быть недосягаемыми. Распознавание эмоций и «эмоциональные вычисления» являются частью большого пласта науки, также включающего такие основополагающие понятия, как распознавание образов и обработка визуальной информации. Этим постом мы хотим открыть наш блог на Хабре и провести небольшой обзор решений, представленных на рынке систем распознавания эмоций — взглянем, какие компании работают в этом сегменте и чем конкретно они занимаются.
Системы распознавания эмоций (EDRS)
Рынок систем детекции и распознавания эмоций (EDRS) активно развивается. По оценкам ряда экспертов, он продемонстрирует среднегодовой рост в 27,4% и достигнет планки 29,1 млрд долларов к 2022 году. Такие цифры вполне оправданны, поскольку программное обеспечение для распознавания эмоций уже позволяет определять состояние пользователя в произвольный момент времени при помощи веб-камеры или специализированного оборудования, параллельно анализируя поведенческие паттерны, физиологические параметры и изменения настроения пользователя.
Системы, считывающие, транслирующие и распознающие данные эмоциональной природы, можно разбить на группы по типу определения реакций: по физиологическим показателям, мимике, языку тела и движениям, а также по голосу [о последних двух вариантах определения реакций мы более подробно поговорим в последующих материалах].
К физиологии как источнику информации об эмоциях человека нередко прибегают в клинических испытаниях. Например, этот способ детекции эмоций был встроен в метод БОС (биологической обратной связи), когда пациенту на экран монитора компьютера «возвращаются» текущие значения его физиологических показателей, определяемых клиническим протоколом: кардиограмма, частота сердечных сокращений, электрическая активность кожи (ЭАК) и др.
Подобные приемы нашли применение и в других сферах. Например, определение эмоций по физиологическим данным является ключевой функцией устройства MindWave Mobile от NeuroSky, которое надевается на голову и запускает встроенный датчик мозговой активности. Он фиксирует степень концентрации, расслабления либо беспокойства человека, оценивая ее по шкале от 1 до 100. MindWave Mobile адаптирует способ регистрации ЭЭГ, принятый в научных исследованиях. Только в этом случае система оснащена всего одним электродом, в отличие от лабораторных установок, где их количество превышает десять.
Примером детекции эмоциональных реакций по мимике может служить сервис FaceReader нидерландской компании Noldus Information Technology. Программа способна интерпретировать микроэкспрессии лица, распределяя их по семи основным категориям: радость, грусть, гнев, удивление, страх, отвращение и нейтральная (neutral). Кроме того, FaceReader умеет с достаточно высокой точностью определять по лицам возраст и пол человека.
Принципы работы программы базируются на технологиях компьютерного зрения. В частности, речь идет о методе Active Template, заключающемся в наложении на изображение лица деформируемого шаблона, и методе Active Appearance Model, позволяющем создавать искусственную модель лица по контрольным точкам с учетом деталей поверхности. По словам разработчиков, классификация происходит посредством нейронных сетей с тренировочным корпусом в 10 тыс. фотографий.
В этой области заявили о себе и крупные корпорации. Например, компания Microsoft занимается развитием собственного проекта под названием Project Oxford — набора готовых REST API, реализующих алгоритмы машинного зрения (и не только). Программное обеспечение умеет различать по фотографии такие эмоции, как гнев, презрение, отвращение, страх, счастье, грусть и удивление, а также сообщать пользователю об отсутствии каких-либо зримо выраженных эмоций.
Важно отметить тот факт, что над системами распознавания эмоций работают и российские компании. Например, на рынке представлена EDR-система EmoDetect. Программное обеспечение решения способно определять психоэмоциональное состояние человека по выборке изображений (или видео). Классификатор выявляет шесть базовых эмоций — уже упомянутые выше радость, удивление, грусть, злость, страх и отвращение.
Распознавание ведется на основе 20 информативных локальных признаков лица, характеризующих психоэмоциональное состояние человека (ASM). Также производятся расчет двигательных единиц и их классификация по системе кодирования лицевых движений П. Экмана (FACS Action Units). Помимо этого, решение строит графики динамического изменения интенсивности эмоций испытуемого во времени и формирует отчеты о результатах обработки видео.
Кроме того, в рамках этого поста нельзя обойти стороной и тему отслеживания эмоций по данным движений глаз, основные параметры которых — это фиксации и саккады. Наиболее распространенный метод их регистрации носит название видеоокулография (или айтрекинг, более привычная калька с английского термина), принцип которой заключается в записи видео движения глаза с высокой частотой. В видеоокулографии имеется и свой инструментарий — айтрекеры, задействованные в экспериментальных исследованиях разного типа.
Так, компания Neurodata Lab совместно с командой разработчиков из Ocutri создала прототип софтового айтрекера Eye Catcher 0.1, позволяющего извлекать данные движений глаз и головы из видеофайлов, записанных на обычную камеру. Эта технология открывает новые горизонты в изучении движений глаз человека в естественных условиях и ощутимо расширяет исследовательские возможности. Помимо этого, линейки айтрекинговых устройств выпускают такие компании глобального значения, как SR Research (EyeLink), Tobii, SMI (приобретенная на днях корпорацией Apple), а также GazeTracker, Eyezag, Sticky и др. Основным рабочим инструментом последних тоже является веб-камера.
К сегодняшнему дню видеоокулография применяется как в науке, так и в игровой индустрии и онлайн-маркетинге (нейромаркетинге). Решающее значение при покупке в онлайн-магазине играет месторасположение информации о продукте, способствующей конверсии. Требуется и досконально учитывать позиции баннеров и прочей визуальной рекламы.
Например, Google работает над оформлением поверхностей отображения на странице выдачи с использованием айтрекинга, чтобы генерировать максимально эффективные предложения для рекламодателей. Окулография предлагает обоснованный, корректный метод анализа, оказывающий значительную практическую помощь веб-дизайнерам и способствующий тому, чтобы информация above the fold лучше воспринималась пользователями.
Affective computing — «эмоциональные вычисления»
Ключевой вектор развития внедряемых в жизнь человека новых информационных технологий — это улучшение человеко-машинного взаимодействия — human-computer interaction (HCI). Появление EDR-систем привело к возникновению такого понятия, как эмоциональные вычисления, или же по устоявшейся англоязычной терминологии — affective computing. Affective computing — это вид HCI, при котором устройство способно детектировать и соответствующим образом реагировать на чувства и эмоции пользователя, определяемые по мимике, позе, жестам, речевым характеристикам и даже температуре тела. Любопытны в связи с этим и решения, обращающиеся к подкожному кровотоку (как это делает канадский стартап NuraLogix).
Количество проводимых исследований и объемы финансирования говорят о том, что это направление является чрезвычайно перспективным. По данным marketsandmarkets.com, рынок affective computing вырастет с 12,2 млрд долларов в 2016 году до 54 млрд долларов к 2021 году при среднегодовом темпе роста 34,7%, хотя львиная его доля, как и ранее, останется за ведущими игроками рынка (Apple, IBM, Google, Facebook, Microsoft и др.).
Признание статуса эмоциональных вычислений как самостоятельной научно-исследовательской ниши и рост публичного интереса к этой сфере наблюдается приблизительно с 2000 года, когда Розалинд Пикард (Rosalind Picard) опубликовала свою книгу под знаковым названием «Affective Computing» — именно эта монография положила начало профильным исследованиям в MIT. Позднее к ним подключились ученые и из других стран.
Информация в нашем мозгу эмоционально предопределена, и мы часто принимаем решения просто под воздействием того или иного эмоционального импульса. Именно поэтому Пикард в своей книге представила идею конструирования машин, которые были бы непосредственно связаны с человеческими эмоциями и даже способны оказывать на них воздействие.
Наиболее обсуждаемым и распространенным подходом к созданию приложений affective computing является построение когнитивной модели эмоций. Система генерирует эмоциональные состояния и соответствующие им экспрессии на основании набора принципов [формирования эмоции], вместо строгого набора пар «сигнал — эмоция». Её также часто объединяют с технологией распознавания эмоциональных состояний, которая ориентируется на признаки и сигналы, проявляющиеся на нашем лице, теле, коже и т. д. На изображении ниже представлены несколько эмоций, классифицируемых по мимическому каналу:
Эмоции: злость, страх, отвращение, удивление, счастье и грусть (источник)
Эмоции считаются определяемыми процессами. Поэтому задачей affective computing становится достижение взаимодействия с пользователем в манере, приближенной к обыденному человеческому общению — машина должна подстраиваться под эмоциональное состояние пользователя и влиять на него. Для такого подхода были даже придуманы правила, сформулированные американскими исследователями Ортони, Клором и Коллинзом (Ortony, Clore and Collins).
Среди релевантных примеров систем «эмоциональных вычислений» стоит выделить работу Розалинд Пикард и её коллег. С целью повышения результативности обучения студентов учеными была предложена оригинальная эмоциональная модель, построенная на базе циклической модели Рассела. В конечном счете они хотели создать электронного компаньона, отслеживающего эмоциональное состояние студента и определяющего, необходима ли ему помощь в процессе освоения новых знаний.
Циклическая модель Рассела (источник)
Интересным применением программных решений, разрабатываемых группой Пикард в MIT, является обучение детей, страдающих аутизмом, определению собственных эмоций и эмоциональных состояний окружающих людей. Все это послужило стимулом к возникновению компании Empatica, которая предлагает потребителям (в том числе больным эпилепсией) носимые браслеты под брендом Embrace, регистрирующие кожно-гальванический рефлекс (GSR) и позволяющие в реальном времени мониторить качество сна, а также уровни стресса и физической активности.
Еще одна компания, у истоков которой стояли Розалинд Пикард и её аспирантка из MIT Рана Эль Калибу (Rana el Kaliouby), носит название Affectiva. Разработчики компании выложили свой SDK на платформе Unity, открыв доступ сторонним разработчикам для экспериментов, тестов и реализации всевозможных микропроектов. В активе у компании на текущий момент крупнейшая в мире база проанализированных лиц — более пяти миллионов экземпляров, а также опыт первопроходца в ряде индустрий, где до того технология распознавания эмоций практически не принималась в расчет, однако анализ по-прежнему ведется только в пределах шести базовых эмоций и одного канала (микроэкспрессии лица).
В этом русле в наши дни развиваются многие лаборатории и стартапы. Например, Sentio Solutions разрабатывает браслет Feel, отслеживающий, распознающий и собирающий данные об испытываемых человеком эмоциях в течение дня. Одновременно мобильное приложение предлагает рекомендации, которые должны сформировать у пользователя положительные, с эмоциональной точки зрения, привычки. Встроенные в браслет сенсоры мониторят сразу несколько физиологических сигналов, таких как пульс, кожно-гальванические реакции, температуру кожи, а алгоритмы системы переводят биологические сигналы на «язык» эмоций.
Стоит упомянуть и компанию Emteq. Их платформа Faceteq не только способна отслеживать состояние водителя автомобиля [усталость], но и используется в медицинских целях — специальное приложение оказывает практическое содействие людям, страдающим от паралича лицевого нерва. Ведутся работы и по внедрению решения в сферу виртуальной реальности, что позволит VR-шлему проецировать эмоциональные реакции пользователя на аватар.
Будущее
Сегодня, в 2017 году, стратегической целью исследований в области «эмоциональных вычислений» и EDRS является выход за пределы узких рамок моно- или биканальной логики, что позволит приблизиться к реальным, а не сугубо декларируемым (положим, механически объединяющим микроэкспрессии с носимыми биодатчиками или айтрекингом), сложным мультимодальным технологиям и методам распознавания эмоциональных состояний.
Компания Neurodata Lab как раз и специализируется на разработке высокоинтеллектуальных технологических решений по распознаванию эмоций и внедрении технологий EDRS в различные отрасли экономики: масс-маркетные проекты, интернет вещей (IoT), робототехнику, индустрию развлечений, интеллектуальные транспортные системы и цифровую медицину.
При этом наблюдается плавный переход от анализа статических фотографий и изображений к динамике аудиовидеопотока и коммуникативной среды в разнообразных её проявлениях. Все это задачи нетривиальные, решающие многие узловые проблемы отрасли и требующие проведения углубленных исследований, сбора огромных массивов данных и комплексной интерпретации реакций человеческого тела (вербальных и невербальных).
Людям неинтересно общаться с неэмоциональными агентами, со стороны которых нет никакой эмоциональной отдачи, никакого отклика. Ученые прикладывают значительные силы, чтобы кардинально изменить ситуацию, однако они сталкиваются с определёнными сложностями. Одна из них — отсутствие в вычислительных системах нейронов. Внутри таких систем имеются только алгоритмы, и это объективная данность.
Человечество пытается понять, каким образом формируются те или иные психологические феномены, чтобы воспроизвести их внутри вычислительных систем. Например, этим занимается правительство США, разрабатывая архитектуру TrueNorth, в основе которой лежат нейробиологические принципы. Процессор имеет неклассическую архитектуру, то есть не придерживается архитектуры фон Неймана, а вдохновлен некоторыми моделями работы неокортекса (о чем подробно рассказывает в своих текстах Курцвейл).
В будущем [а оно может оказаться и не столь далеким, как кажется на первый взгляд] прогресс подобных технологий даст возможность сконструировать самообучающиеся системы, не нуждающиеся в программировании. К ним придется применять совершенно иные техники обучения. И нельзя исключать того, что в результате развитие вычислительной техники пойдет совсем в другую сторону.
Источник