Startup får computere til at læse ansigter, søger formål ud over annoncer

Sidste år satte mere end 1.000 mennesker i fire lande sig ned og så 115 tv-reklamer, såsom en med antropomorfiserede M&M-slik, der boogyede i en bar. Alt imens pegede webcams på deres ansigter og streamede billeder af deres udtryk til en server i Waltham, Massachusetts.

Ansigtskode : Ved hjælp af billeder taget fra simple webcams sporer Affectivas software bevægelsen af ​​muskler i læberne, øjenbrynene og andre dele af ansigtet for at bestemme en persons følelsesmæssige tilstand.

I Waltham udførte en algoritme udviklet af et startup-firma kaldet Affectiva, hvad der er kendt som ansigtskodning: den sporede paneldeltagernes løftede øjenbryn, rynkede bryn, smil, halvsmi, panderynker og smil. (Se en video af teknologien i aktion under denne historie eller her .) Da disse ansigtsdata senere blev slået sammen med salgsdata fra den virkelige verden, viste det sig, at ansigtsmålingerne kunne bruges til at forudsige med 75 procents nøjagtighed, om salget af annoncerede produkter ville stige, falde eller forblive de samme, efter at reklamerne blev sendt. Til sammenligning kunne undersøgelser af paneldeltageres følelser omkring annoncerne forudsige produkternes salg med 70 procent nøjagtighed.

Selvom dette var en trinvis forbedring statistisk set, afspejlede det en milepæl inden for affektiv databehandling. Mens folk notorisk har svært ved at formulere, hvordan de har det, er det nu klart, at maskiner ikke kun kan læse nogle af deres følelser, men også gå et skridt længere og forudsige den statistiske sandsynlighed for senere adfærd.

I betragtning af at markedet for tv-reklamer i USA alene overstiger 70 milliarder dollars, er indsigt fra ansigtskodning en stor ting for forretningsfolk, siger Rosalind Picard, der leder den affektive computergruppe på MITs Media Lab og var med til at stifte virksomheden; hun forlod virksomheden tidligere i år, men er stadig investor.

Alligevel har ansigtskodning endnu ikke leveret de bredere, mere altruistiske visioner fra dens skabere. At hjælpe med at sælge mere chokolade er fantastisk, men hvornår vil ansigtskodning hjælpe mennesker med autisme med at læse sociale signaler, øge lærernes evne til at se, hvilke elever der kæmper, eller gøre computere empatiske?

Svarene kan begynde at komme i næste måned, når Affectiva lancerer et softwareudviklingskit, der vil lade sin platform bruges til godkendte apps. Håbet, siger Rana el Kaliouby, virksomhedens chief science officer og den anden medstifter (se Innovators Under 35: Rana el Kaliouby), er at sprede teknologien ud over markedsføring. Selvom hun ikke ville nævne de faktiske eller potentielle partnere, sagde hun, at virksomheder kan bruge vores teknologi til alt fra spil og underholdning til uddannelses- og læringsmiljøer.

Applikationer såsom pædagogisk assistance - at informere lærere, når eleverne er forvirrede, eller at hjælpe autistiske børn med at læse følelser på andres ansigter - stod stærkt i virksomhedens opfattelse. Affectiva, som blev lanceret for fire år siden og nu har 35 ansatte og 20 millioner dollars i venturefinansiering, voksede ud af Picard-laboratoriets manifest erklærer, at computere ville gøre samfundet en tjeneste, hvis de kunne genkende og reagere på menneskelige følelser.

Gennem årene hånede laboratoriet prototypeteknologier. Disse omfattede en trykfølende mus, der kunne føle, når din hånd knyttede sig i uro; en robot kaldet Kismet, der kunne smile og løfte øjenbrynene; Galvactivatoren, en hudledningsevnesensor til at måle hjerteslag og svedtendens; og ansigtskodningssystemet, udviklet og forfinet af el Kaliouby.

Affectiva satsede på to indledende produkter: en håndledsbåret gadget kaldet Q-sensoren, der kunne måle hudens ledningsevne, temperatur og aktivitetsniveauer (som kan være indikatorer for stress, angst, søvnproblemer, anfald og nogle andre medicinske tilstande); og Affdex, ansigtskodningssoftwaren. Men mens Q-sensoren så ud til at vise et tidligt løfte (se Håndledssensoren fortæller dig, hvor stresset du er, og sensoren registrerer følelser gennem huden), stoppede virksomheden i april med produktet, da det så lidt potentielt marked ud over forskere, der arbejder med applikationer som f.eks. fysiologiske tegn, der varsler anfald. Det efterlader virksomheden med Affdex, som hovedsageligt bruges af markedsundersøgelsesvirksomheder, herunder Insight Express og Millward Brown, og forbrugerproduktvirksomheder som Unilever og Mars.

Nu, da virksomheden forbereder sit udviklingssæt, kan markedsundersøgelsesarbejdet give en indirekte gevinst. Efter at have brugt tre år på at indkalde webcam-baserede paneler rundt om i verden, har Affectiva samlet en database med mere end en milliard ansigtsreaktioner. Systemets nøjagtighed kunne bane vejen for applikationer, der læser følelserne på folks ansigter ved hjælp af almindelige hjemmecomputere og bærbare enheder. Affectiva tackler et enormt vanskeligt problem, ansigtsudtryksanalyse i vanskelige og ubegrænsede miljøer, som en stor del af det akademiske samfund har undgået, siger Tadas Baltrusaitis, doktorand ved University of Cambridge, som har skrevet adskillige artikler om ansigtskodning. .

Hvad mere er, ved at bruge paneldeltagere fra 52 lande har Affectiva drillet lektioner, der er specifikke for køn, kultur og emne. Ansigtskodning har særlig værdi, når folk er uvillige til selv at rapportere deres følelser. For eksempel siger el Kaliouby, da indiske kvinder fik vist en annonce for hudlotion, smilede hver eneste af dem, da en mand rørte ved sin kones mellemgulv – men ingen af ​​kvinderne ville senere anerkende eller nævne den scene, end mindre indrømme at have nydt det.

Uddannelse kan være moden til teknologien. Et væld af undersøgelser har vist potentialet; en af ​​forskere ved University of California, San Diego - som har grundlagt en konkurrerende startup kaldet følelsesmæssig — viste, at ansigtsudtryk forudsagde den oplevede sværhedsgrad ved en videoforelæsning og den studerendes foretrukne seerhastighed. En anden viste, at ansigtskodning kunne måle elevernes engagement under en iPad-baseret vejledningssession, og at disse mål for engagement til gengæld forudsagde, hvordan eleverne senere ville klare sig på tests.

Sådanne teknologier kan være særligt nyttige for studerende med indlæringsvanskeligheder, siger Winslow Burleson, en assisterende professor ved Arizona State University, forfatter til en papir beskriver disse potentielle anvendelser af ansigtskodning og andre teknologier. På samme måde kan teknologien hjælpe klinikere med at fortælle, om en patient forstår instruktionerne. Eller det kunne forbedre computerspil ved at opdage spillernes følelser og bruge denne feedback til at ændre spillet eller forbedre en virtuel karakter.

Samlet set tyder indsigten fra mange sådanne undersøgelser på en rolle for Affdex i online klasseværelser, siger Picard. I et rigtigt klasseværelse har man en fornemmelse af, om eleverne er aktivt opmærksomme, siger hun. Når du går til online læring, ved du ikke engang, om de er der. Nu kan du måle, ikke bare om de er nærværende og opmærksomme, men hvis du taler – hvis du laver en joke, smiler eller griner de så?

Ikke desto mindre siger Baltrusaitis, at der er mange spørgsmål tilbage om, hvilke følelsesmæssige tilstande hos elever der er relevante, og hvad der skal gøres, når disse tilstande opdages. Jeg tror, ​​at feltet skal udvikle sig lidt yderligere, før vi ser det her blive rullet ud i klasseværelser eller onlinekurser, siger han.

Det kommende år skulle afsløre en hel del om, hvorvidt ansigtskodning kan have fordele ud over tv-reklamer. Affdex møder konkurrence fra andre apps og startups og endda nogle marketingfolk forblive skeptisk at ansigtskodning er bedre end traditionelle metoder til at teste annoncer. Ikke alle reaktioner kommer til udtryk i ansigtet, og mange andre måleværktøjer hævder at læse folks følelser, siger Ilya Vedrashko, der leder en forskningsgruppe for forbrugerintelligens hos Hill Holliday, et reklamebureau i Boston.

Men med hvert nyt ansigt bliver teknologien stærkere. Derfor mener el Kaliouby, at den er klar til at påtage sig større problemer. Vi ønsker at gøre ansigtskodningsteknologi allestedsnærværende, siger hun.

skjule