היכולת ליצור ולפרש את הבעות הפנים ממלאת תפקיד מרכזי בהיותו אנושי. כפי שניסח זאת צוות מחקר, "הפנים הם איתות גלוי לכוונותיהם והמוטיבציות החברתיות של אחרים. הבעת הפנים ממשיכה להיות משתנה קריטי באינטראקציה חברתית." זו הסיבה שמפתיע לגלות שלא רק שאנחנו מחורבנים לפרש ביטויים נכונים, אלא שמחשבים טובים יותר באופן משמעותי.
תוכן קשור
- גלאי שקר לא עובדים כפי שפורסמו והם מעולם לא עשו זאת
במחקר חדש, חוקרים מאוניברסיטת קליפורניה בסן דייגו יצרו תוכנית המאפשרת למחשבים לפרש ביטויים של כאב בסרטוני פנים של אנשים, כך מדווח הניו יורק טיימס . חוקרים כבר ידעו שאנשים נוטים לבצע ביצועים גרועים בקביעת אם מישהו משקר להם או מרמה אותם. בכדי להעמיד את המחשב למבחן, גייסו החוקרים מתנדבים וצילמו את הבעות הפנים שלהם כשעברו שתי משימות שונות: האחת שבה תקעו את היד שלהם באמבט קרח למשך דקה (כואבת) ואחרת בה הם שקועים את היד שלהם פנימה מים מרגיעים של מים חמים תוך הפקת ביטויי הכאב הטובים ביותר שלהם.
לאחר מכן, הם ביקשו מתנדבים אנושיים אחרים להציץ ב -50 מאותם סרטונים ולקבוע אילו מהם מייצגים את הביטוי האמיתי של כאב, טוענת הטיימס . המחשב גם ניתח את הסרטונים האלה. החוקרים גילו כי השופטים האנושיים חשבו נכון בדיוק כמחצית מהזמן. אפילו עם שעה של אימונים מיוחדים, בני האדם עדיין שיפרו בקושי את יכולתם לזהות את המזויף - ביצעו בערך 55 אחוז דיוק. (אתה יכול להגמיש את כישורי קריאת הכאב שלך על ידי בחינת החידון המקוון של טיימס ).
המחשב, בינתיים, קלע ברמת דיוק של 85 אחוזים בהערכת אותן הקלטות. התוכנה של המקין הסירה את זה על ידי מדידת "הנוכחות, ההיעדרות והתדירות של 20 תנועות שרירי פנים בכל אחד מ -1, 800 המסגרות של קטעי וידיאו של דקה", מתאר טיימס .
זו הפעם הראשונה שמחשבים ביצאו ביצועים טובים מהבני אדם בקריאת הבעות פנים. אבל אם מחשבים ימצאו מספיק טובים במשימות קריאת ביטוי כאלה, מציין טיימס, בסופו של דבר הם יכולים להיות פרוסים לביצוע משימות החל מגילוי שקר ועד ראיונות עבודה וכלה באבחון רפואי.
