Apakah Anda akan mempercayai robot jika itu adalah dokter Anda? Mesin cerdas emosional mungkin tidak sejauh kelihatannya dari kita. Selama beberapa dekade terakhir, kecerdasan buatan telah secara dramatis meningkatkan kemampuan membaca respons emosional orang.
Tetapi membaca emosi tidak berarti memahaminya. Jika AI sendiri tidak dapat mengalaminya, akankah ia dapat sepenuhnya memahami kita? Dan jika tidak, apakah kita berisiko menghubungkan properti ke robot yang tidak mereka miliki?
Generasi terbaru dari kecerdasan buatan sudah berterima kasih kepada kami atas pertumbuhan jumlah data yang dapat dipelajari komputer, serta untuk peningkatan daya pemrosesan. Mesin ini secara bertahap ditingkatkan dalam hal-hal yang biasanya kami berikan secara eksklusif kepada orang-orang untuk dieksekusi.
Saat ini, kecerdasan buatan dapat, antara lain, mengenali wajah, mengubah sketsa wajah menjadi foto, mengenali ucapan, dan memainkan Go.
Mengidentifikasi penjahat
Belum lama ini, para ilmuwan mengembangkan kecerdasan buatan yang dapat mengetahui apakah seseorang adalah penjahat hanya dengan melihat fitur wajah mereka. Sistem dievaluasi menggunakan database foto-foto Cina dan hasilnya sangat menakjubkan. AI secara keliru mengklasifikasikan orang yang tidak bersalah sebagai penjahat hanya dalam 6% kasus dan berhasil mengidentifikasi 83% penjahat. Akurasi keseluruhan hampir 90%.
Video promosi:
Sistem ini didasarkan pada pendekatan yang disebut "pembelajaran dalam" yang telah terbukti berhasil, misalnya, pengenalan wajah. Pembelajaran mendalam yang dikombinasikan dengan "model rotasi wajah" memungkinkan kecerdasan buatan untuk menentukan apakah dua foto mewakili wajah orang yang sama, meskipun pencahayaan atau sudutnya berubah.
Pembelajaran mendalam menciptakan "jaringan saraf" yang didasarkan pada perkiraan otak manusia. Ini terdiri dari ratusan ribu neuron yang diatur dalam lapisan yang berbeda. Setiap lapisan mengambil data masukan, seperti gambar wajah, ke tingkat abstraksi yang lebih tinggi, seperti sekumpulan tepi dalam arah dan lokasi tertentu. Dan secara otomatis menyoroti fitur yang paling relevan dengan kinerja tugas tertentu.
Mengingat keberhasilan deep learning, tidak mengherankan jika jaringan saraf tiruan dapat membedakan penjahat dari yang tidak bersalah - jika memang ada fitur wajah yang membedakan keduanya. Studi tersebut memungkinkan untuk membedakan tiga fitur. Salah satunya adalah sudut antara ujung hidung dan sudut mulut, yang rata-rata 19,6% lebih kecil untuk penjahat. Lengkungan bibir atas juga rata-rata 23,4% lebih besar untuk penjahat, dan jarak antara sudut mata bagian dalam rata-rata 5,6% lebih sempit.
Sekilas, analisis ini menunjukkan bahwa pandangan kuno bahwa penjahat dapat diidentifikasi dengan atribut fisik tidaklah terlalu salah. Namun, ini bukanlah keseluruhan cerita. Hebatnya, dua fitur paling relevan dikaitkan dengan bibir, dan ini adalah fitur wajah kami yang paling ekspresif. Foto-foto para penjahat yang digunakan dalam penelitian ini membutuhkan ekspresi wajah yang netral, tetapi AI masih berhasil menemukan emosi yang tersembunyi dalam foto-foto tersebut. Mungkin sangat tidak signifikan sehingga orang tidak dapat mendeteksinya.
Sulit untuk menahan godaan untuk melihat sendiri contoh foto - ini dia. Dokumen tersebut masih dalam proses peninjauan. Pemeriksaan yang cermat memang menunjukkan sedikit senyuman di foto-foto orang yang tidak bersalah. Tetapi tidak banyak foto dalam sampel, jadi tidak mungkin untuk menarik kesimpulan tentang keseluruhan database.
Kekuatan komputasi afektif
Ini bukan pertama kalinya komputer dapat mengenali emosi manusia. Area yang disebut "komputasi afektif" atau "komputasi emosional" telah ada sejak lama. Diyakini bahwa jika kita ingin hidup nyaman dan berinteraksi dengan robot, mesin-mesin ini harus dapat memahami dan merespons emosi manusia secara memadai. Kemungkinan di area ini cukup luas.
Misalnya, peneliti menggunakan analisis wajah untuk mengidentifikasi siswa yang mengalami kesulitan dengan pembelajaran berbasis komputer. AI telah diajarkan untuk mengenali berbagai tingkat keterlibatan dan frustrasi sehingga sistem dapat memahami ketika siswa menemukan pekerjaan terlalu mudah atau terlalu rumit. Teknologi ini dapat bermanfaat untuk meningkatkan pengalaman belajar di platform online.
Sony sedang mencoba mengembangkan robot yang dapat membentuk ikatan emosional dengan manusia. Belum sepenuhnya jelas bagaimana dia akan mencapai ini atau apa sebenarnya yang akan dilakukan robot itu. Namun, perusahaan tersebut mengatakan sedang mencoba untuk "mengintegrasikan perangkat keras dan layanan untuk memberikan pengalaman yang sebanding secara emosional."
Kecerdasan buatan emosional akan memiliki sejumlah potensi keuntungan, baik itu peran lawan bicara atau pelaku - itu akan dapat mengidentifikasi penjahat dan berbicara tentang pengobatan.
Ada juga kekhawatiran dan risiko etika. Apakah benar membiarkan pasien dengan demensia mengandalkan pendamping AI dan memberi tahu mereka bahwa mereka secara emosional hidup padahal sebenarnya tidak? Bisakah Anda menempatkan seseorang di balik jeruji besi jika AI mengatakan dia bersalah? Tentu saja tidak. Kecerdasan buatan, pertama-tama, tidak akan menjadi hakim, tapi penyidik, mengidentifikasi orang yang "mencurigakan", tapi jelas bukan orang yang bersalah.
Hal-hal subyektif seperti emosi dan perasaan sulit dijelaskan dengan kecerdasan buatan, sebagian karena AI tidak memiliki akses ke data yang cukup baik untuk menganalisisnya secara objektif. Akankah AI memahami sarkasme? Satu kalimat bisa menjadi sarkastik dalam satu konteks dan sangat berbeda dalam konteks lain.
Bagaimanapun, jumlah data dan kekuatan pemrosesan terus bertambah. Dengan beberapa pengecualian, AI mungkin belajar mengenali berbagai jenis emosi dalam beberapa dekade mendatang. Tapi bisakah dia mengalaminya sendiri? Itu poin yang bisa diperdebatkan.
ILYA KHEL
