В новом исследовании британские ученые выяснили, сможет ли искусственный интеллект распознать эмоции точнее, чем человек. В топ умных алгоритмов вошли технологии стартапов из США и Нидерландов, а тройку лучших замкнула российская компания Neurodata Lab.
И алгоритмы, и люди должны были определять шесть эмоций по выражению лица: радость, грусть, удивление, злость, страх и отвращение. Разработки тестировали на 938 видеозаписях, которые затем также показывали людям. Часть эмоций на видео была сыгранной, остальные эмоциональные проявления были спонтанными.
Оказалось, что средняя точность распознавания эмоций по лицу человеком не превышает 73%. Для сравнения, средняя точность технологии Neurodata Lab для семи классов эмоций составила 57% (вероятность случайного угадывания для шести эмоциональных классов - около 16%). При этом некоторые алгоритмы распознают радостные и грустные выражения лиц даже лучше или также хорошо, как и люди. Сыгранные эмоции и искусственному интеллекту, и людям было распознать проще, чем спонтанные.
Георгий Плиев, основатель и управляющий партнер компании Neurodata Lab:
“На самом деле в мире не существует “эталонного” выражения той или иной эмоции. Кому-то ваша улыбка покажется радостной, а кто-то примет ее за проявление вежливости. Поэтому даже среди людей есть несогласованность в том, какую эмоцию они видят на видео. Наши технологии показали себя очень хорошо, нам удалось обойти крупные корпорации и компании, которые присутствуют на рынке уже больше 10 лет”.
Алгоритмы для распознавания эмоций и других поведенческих характеристик человека компания использует для анализа клиентского сервиса, массового рекрутмента и цифровой медицины. Neurodata Lab известна своими проектами с робототехнической компанией Promobot, а также продуктами для клиентской аналитики в контактном центре Росбанка.
Помимо анализа эмоций, Neurodata Lab разрабатывает системы для комплексной аналитики данных о человеке. В частности, системы для распознавания сложных когнитивных состояний по видео и аудио, бесконтактные методы определения пульса, дыхания и других физиологических параметров, сбора и анализа аффективных данных.
