Ученые изучают, как сделать сотрудничество между людьми и компьютерами более социальным, эффективным и гибким. Ученые-компьютерщики из Саарбрюккена и Штутгарта вместе с психологами из Австралии в настоящее время разработали систему программного обеспечения, которая обрабатывает движения глаз человека, чтобы определить, являются ли они общительными, терпимыми, уязвимыми, добросовестными или любопытными.
Глаза предают, кто мы
«Своими глазами мы не только постигаем окружающую среду, они также являются окном в нашу душу. Потому что они раскрывают, кто мы, как мы себя чувствуем и что делаем », - объясняет Андреас Буллинг, возглавляющий исследовательскую группу« Перцептивные пользовательские интерфейсы »в Институте компьютерных наук Макса Планка в Саарбрюккене и в Кластере передового опыта в Саарском университете. Вместе с учеными из Штутгарта и Австралии Буллинг обучил свою собственную систему программного обеспечения, чтобы он мог оценивать движения глаз и использовать их для определения черт характера человека. Исследовательская группа использовала специальные компьютерные методы для машинного обучения.
робототехника
Эти роботы формируют наше будущее
Серводвигатель
Первый автономный робот с ИИ в космосе
Исследователи анализируют движения глаз
Чтобы получить данные для обучения и оценки, 50 студентов, в том числе 42 женщины и восемь мужчин, приняли участие в университете Флиндерс в Австралии со средним возрастом 22 года. По прибытии в лабораторию исследователи снабдили студентов «глазным трекером». Последний снимал движения глаз испытуемых, когда они прогуливались по кампусу около десяти минут и покупали кофе или другие предметы в магазине кампуса. Затем студенты сняли очки и заполнили специальные анкеты. Личность и степень любопытства испытуемого определяли общепринятым способом.
Программная система надежно распознает черты
«Чтобы анализировать записанные данные глаза независимо от продолжительности записи, мы работали со смещаемым временным окном, поскольку это не ослабляет никаких характеристик», - объясняет Буллинг. Исследователи получили 207 характеристик из каждого из полученных временных окон. Они включали статистику по фиксации взгляда, а также по частоте мигания. Основываясь на этом и на информации из вопросников, исследователи объединили около 100 деревьев решений по признаку личности в классификатор и обучили их.
Результат: в последующем тесте с ранее неиспользованным материалом данных они смогли доказать, что система программного обеспечения надежно распознает такие черты, как эмоциональная нестабильность, коммуникабельность, терпимость и добросовестность.
Роботы могут вести себя как люди
«Мы также можем передать полученные таким образом знания о невербальном поведении роботам, чтобы они вели себя как люди. Такие системы будут затем взаимодействовать с людьми гораздо более естественным образом и, следовательно, будут более эффективными и гибкими в использовании », - объясняет Буллинг преимущества результатов исследования.
Вместе с Сабриной Хоппе из Университета Штутгарта, Тобиасом Лоушером из Университета Южной Австралии в Аделаиде, Австралия и Стефани Морей из Университета Флиндерс, также в Аделаиде, Андреас Буллинг получил результаты в эссе «Глазные движения во время повседневного поведения предсказывают черты личности» Обсуждается, что исследователи опубликовали в журнале «Границы человеческой нейронауки».