L'avvio consente ai computer di leggere i volti, cerca uno scopo oltre gli annunci

L'anno scorso più di 1.000 persone in quattro paesi si sono sedute e hanno guardato 115 spot televisivi, come uno con caramelle M&M antropomorfe che ballavano in un bar. Per tutto il tempo, le webcam puntavano sui loro volti e trasmettevano in streaming le immagini delle loro espressioni a un server a Waltham, nel Massachusetts.

Codice viso : Utilizzando immagini catturate da semplici webcam, il software Affectiva tiene traccia del movimento dei muscoli delle labbra, delle sopracciglia e di altre parti del viso per determinare lo stato emotivo di una persona.

A Waltham, un algoritmo sviluppato da una startup chiamata Affectiva ha eseguito la cosiddetta codifica facciale: ha tracciato le sopracciglia sollevate, aggrottate, sorrisi, sorrisi e smorfie dei relatori. (Guarda un video della tecnologia in azione sotto questa storia o qui.) Quando questi dati sui volti sono stati successivamente uniti ai dati sulle vendite del mondo reale, si è scoperto che le misurazioni facciali potevano essere utilizzate per prevedere con una precisione del 75% se le vendite del i prodotti pubblicizzati aumenterebbero, diminuiranno o rimarranno invariati dopo la messa in onda della pubblicità. In confronto, i sondaggi sui sentimenti dei relatori sugli annunci potrebbero prevedere le vendite dei prodotti con una precisione del 70%.

Anche se statisticamente si trattava di un miglioramento incrementale, rifletteva una pietra miliare nel campo dell'informatica affettiva. Mentre le persone notoriamente hanno difficoltà ad articolare come si sentono, ora è chiaro che le macchine non solo possono leggere alcuni dei loro sentimenti, ma anche fare un passo avanti e prevedere la probabilità statistica di comportamenti successivi.

Dato che il mercato delle pubblicità televisive nei soli Stati Uniti supera i 70 miliardi di dollari, le intuizioni della codifica facciale sono un grosso problema per gli uomini d'affari, afferma Rosalind Picard, che dirige il gruppo di informatica affettiva presso il Media Lab del MIT e ha cofondato l'azienda; ha lasciato l'azienda all'inizio di quest'anno, ma è ancora un investitore.

Anche così, la codifica facciale non ha ancora realizzato le visioni più ampie e altruistiche dei suoi creatori. Aiutare a vendere più cioccolato è fantastico, ma quando la codifica facciale aiuterà le persone con autismo a leggere i segnali sociali, aumenterà la capacità degli insegnanti di vedere quali studenti stanno lottando o renderà empatici i computer?

Le risposte potrebbero iniziare ad arrivare il mese prossimo, quando Affectiva lancerà un kit di sviluppo software che consentirà di utilizzare la sua piattaforma per le app approvate. La speranza, afferma Rana el Kaliouby, chief science officer dell'azienda e altro cofondatore (vedi Innovators Under 35: Rana el Kaliouby), è quella di diffondere la tecnologia oltre il marketing. Sebbene non abbia nominato i partner effettivi o potenziali, ha affermato che le aziende possono utilizzare la nostra tecnologia per qualsiasi cosa, dai giochi e intrattenimento all'istruzione e agli ambienti di apprendimento.

Applicazioni come l'assistenza educativa - informare gli insegnanti quando gli studenti sono confusi o aiutare i bambini autistici a leggere le emozioni sui volti di altre persone - hanno avuto un ruolo importante nella concezione dell'azienda. Affectiva, che è stata lanciata quattro anni fa e ora conta 35 dipendenti e 20 milioni di dollari in fondi di rischio, è nata dal laboratorio Picard manifesto dichiarando che i computer renderebbero un servizio alla società se potessero riconoscere e reagire alle emozioni umane.

Nel corso degli anni, il laboratorio ha simulato tecnologie prototipo. Questi includevano un mouse sensibile alla pressione che poteva sentire quando la tua mano si stringeva in agitazione; un robot chiamato Kismet che poteva sorridere e alzare le sopracciglia; il Galvactivator, un sensore di conducibilità cutanea per misurare il battito cardiaco e la sudorazione; e il sistema di codifica facciale, sviluppato e perfezionato da el Kaliouby.

Affectiva ha scommesso su due prodotti iniziali: un gadget da polso chiamato sensore Q che potrebbe misurare la conduttanza della pelle, la temperatura e i livelli di attività (che possono essere indicatori di stress, ansia, problemi di sonno, convulsioni e alcune altre condizioni mediche); e Affdex, il software di codifica facciale. Ma mentre il sensore Q sembrava mostrare le prime promesse (vedi il sensore da polso ti dice quanto sei stressato e il sensore rileva le emozioni attraverso la pelle), ad aprile l'azienda ha interrotto il prodotto, vedendo poco mercato potenziale al di là dei ricercatori che lavorano su applicazioni come la misurazione segni fisiologici che fanno presagire convulsioni. Ciò lascia l'azienda con Affdex, che viene utilizzato principalmente da società di ricerche di mercato, tra cui Insight Express e Millward Brown, e società di prodotti di consumo come Unilever e Mars.

Ora, mentre l'azienda prepara il suo kit di sviluppo, il lavoro di ricerca di mercato potrebbe fornire un profitto indiretto. Dopo aver trascorso tre anni a convocare panel basati su webcam in tutto il mondo, Affectiva ha accumulato un database di oltre un miliardo di reazioni facciali. La precisione del sistema potrebbe aprire la strada ad applicazioni che leggono le emozioni sui volti delle persone utilizzando normali computer di casa e dispositivi portatili. Affectiva sta affrontando un problema estremamente difficile, l'analisi dell'espressione facciale in ambienti difficili e non vincolati, che gran parte della comunità accademica ha evitato, afferma Tadas Baltrusaitis, studente di dottorato presso l'Università di Cambridge, che ha scritto diversi articoli sulla codifica facciale .

Inoltre, utilizzando relatori di 52 paesi, Affectiva ha tirato fuori lezioni specifiche su genere, cultura e argomento. La codifica facciale ha un valore particolare quando le persone non sono disposte a riferire autonomamente i propri sentimenti. Ad esempio, dice el Kaliouby, quando alle donne indiane veniva mostrata una pubblicità per una lozione per la pelle, ognuna di loro sorrideva quando un marito toccava l'ombelico di sua moglie, ma nessuna delle donne in seguito riconosceva o menzionava quella scena, tanto meno ammetteva di essersi divertita esso.

L'istruzione può essere matura per la tecnologia. Una serie di studi ha mostrato il potenziale; uno dai ricercatori dell'Università della California, San Diego, che hanno fondato una startup concorrente chiamata emotivo -ha mostrato che le espressioni facciali predicevano la difficoltà percepita di una video lezione e la velocità di visione preferita dello studente. Un altro ha mostrato che la codifica facciale potrebbe misurare il coinvolgimento degli studenti durante una sessione di tutoraggio basata su iPad e che queste misure di coinvolgimento, a loro volta, prevedevano come gli studenti avrebbero successivamente eseguito i test.

Tali tecnologie possono essere particolarmente utili per gli studenti con difficoltà di apprendimento, afferma Winslow Burleson, assistente professore presso l'Arizona State University, autore di un carta descrivendo questi potenziali usi della codifica facciale e di altre tecnologie. Allo stesso modo, la tecnologia potrebbe aiutare i medici a capire se un paziente comprende le istruzioni. Oppure potrebbe migliorare i giochi per computer rilevando le emozioni dei giocatori e utilizzando quel feedback per cambiare il gioco o migliorare un personaggio virtuale.

Nel loro insieme, le intuizioni di molti di questi studi suggeriscono un ruolo per Affdex nelle classi online, afferma Picard. In una vera classe si ha la sensazione che gli studenti siano attivamente attenti, dice. Mentre vai all'apprendimento online, non sai nemmeno se ci sono. Ora puoi misurare non solo se sono presenti e attenti, ma se stai parlando, se fai una battuta, sorridono o sorridono?

Tuttavia, Baltrusaitis afferma che rimangono molte domande su quali stati emotivi negli studenti sono rilevanti e cosa dovrebbe essere fatto quando vengono rilevati tali stati. Penso che il campo dovrà svilupparsi un po' di più prima di vedere questo essere implementato nelle aule o nei corsi online, dice.

Il prossimo anno dovrebbe rivelare molto sul fatto che la codifica facciale possa avere vantaggi oltre gli spot televisivi. Affdex affronta la concorrenza di altre app e startup e persino di alcuni esperti di marketing rimani scettico che la codifica facciale è migliore dei metodi tradizionali per testare gli annunci. Non tutte le reazioni sono espresse sul viso e molti altri strumenti di misurazione affermano di leggere le emozioni delle persone, afferma Ilya Vedrashko, che dirige un gruppo di ricerca sull'intelligenza dei consumatori presso Hill Holliday, un'agenzia pubblicitaria di Boston.

Eppure, con ogni nuovo volto, la tecnologia diventa più forte. Ecco perché el Kaliouby crede di essere pronto ad affrontare problemi più grandi. Vogliamo rendere onnipresente la tecnologia di codifica facciale, afferma.

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