В „плен“ на изкуствения интелект

Все повече хора се чудят как компютърът „чува“ това, за което си говорим, това, което мислим или това, за което пишем. Буквално! Защото скоро след това темата се появява на екрана ни като реклама на продукт, или като примамливо предложение.

Както се казва – внимавайте какво си мислите! Изглежда не сме далеч от времето, в което компютрите ще могат да „четат“ мислите ни. Засега се ограничават само с емоциите. Има пресни доказателства за това.

Ако си спомняте, много хора обявиха 2020-а за най-лошата година. Това изглеждаше в известна степен субективно, но всъщност не беше така. Оказа се, че този факт е измерен чрез така наречения „хедонометър“. Начинанието на Университета във Върмънт, е базирано изцяло на данни, които се обработват от изкуствен интелект.

Компютрите в университета „изстъргват“ повече от 50 000 000 туита на ден, а след това ги „разчитат“ чрез анализ на данните. Тъкмо тези данни показват, че 2020 година е най-лошата от 2008-а насам, откакто се правят тези анализи.

Принципът, използван от хедонометъра, е сравнително нов подход в изследване, върху което създателите на изкуствен интелект работят повече от 50 години – да използват умните машини, за да направят оценка на емоциите. За да създаде хедонометъра, Крис Данфорт, комптърен учен от университета във Върмънт, „обучил“ машината да разбира емоциите, които стоят зад постовете в социалната мрежа. Това е забележително постижение, като се има предвид, че дори човек не може да се справи с това.

Процесът, наречен „анализ на чувствата“, напредна значително в последните години и се използва все по-широко. Хедонометърът, който проследява чувствата, изразени в туитовете, от 2008 г. насам, е само един малък пример. Анализът се прави чрез измерването на т. нар. „емоционална температура“ по различни теми. Например, компаниите, които се интересуват от мнението на клиентите за един или друг продукт, могат да засекат техните настроения онлайн, като анализират коментарите им в някои платформи.

Други използват метода, за да измерят настроението на служителите си по време на работа, когато усилено обменят съобщения във вътрешните мрежи. Това е валидно особено сега, когато се работи дистанционно и служителите не обменят мненията си на 4 очи. Същата техника може да бъде използвана и в медицината, за да се идентифицират например хора в депресия, които се нуждаят от помощ.

„Сантименталният анализ“ в социалните мрежи позволява на учените да анализират данни, чието събиране иначе би отнело много време.

„В социалните науки обикновено измерваме неща, които са лесни – като брутния вътрешен продукт, например. Щастието е не по-малко важно, но ни е трудно да го измерим“, признава Данфорт.

Една от най-големите трудности за изкуствения интелект идва от това да успее да разбере думите. Според учените, които разбират от програмни езици обаче, има малки „жокери“ към емоциите в написания текст, които компютрите могат да разпознаят, дори когато не разбират значението на думите.

Идеята е сравнително проста – преброяване на позитивните думи и проследяване на негативните. „Чудесно“ или „отлично“ имат по-силен сантиментален заряд от „добро“. Един от проблемите обаче е, че броенето на думите игнорира реда, в който са поставени, и не отчита контекста. Например в изречението „Аз съм толкова щастлив, че моят айфон не е като стария ми грозен телефон“ има три негативни и само една позитивна дума. На компютъра това изглежда като негативно съждение, каквото в действителност не е.

За да разрешат този проблем, учените използват алгоритми, които учат компютърните програми да разпознават смислените връзки между думите. Решителен пробив в процеса беше направен през 2013 г.

През 2016 г. компютърният специалист Ник Обрадович анализирал около 2 млрд. поста във Фейсбук и 1 млрд. в Туитър. Оказало се, че сравнително слаб дъжд намалява щастието на хората с 1%. Същото било отчетено и при спадането на температурата под 0 градуса по Целзий. Обрадович и колегите му отчели, че след 5 години летни горещини, чувството за „нормално“ на потребителите в Туитър се променило и те спрели да пишат за горещините.

Използвайки подобен тип анализ учените установили, че макар думата понеделник да предизвиква най-много негативни реакции, всъщност хората се чувстват най-нещастни във вторник. И обратно – според същия анализ петък и събота са най-щастливите дни.

Най-лесно компютрите „разчитат“ така наречените неутрални думи, а най-голямо предизвикателство за тях са хуморът и сарказмът в социалните мрежи. Макар мнозина да си мислят, че емоционалният анализ е привилегия на компютърните специалисти, всъщност неговите корени са в психологията.

През далечната 1962 г. харвардският психолог Филипс Стоун създал първата комптърна програма за анализ на текст, която да се използва в психологията. По този начин например се разбира, че пациентите, диагностицирани с депресия, имат определен стил на писане. Те използват по-често думите „аз“ и „мен“, както и думи с негативен оттенък, или такива, свързани със смъртта.

Учените сега опитват да анализират постовете в социалните мрежи, за да хванат този проблем. Харвардският психолог Андрю Рееке, който анализирал постовете в Туитър на хора, преди да бъдат диагностицирани с депресия или посттравматичен стрес, открил, че сигнали на депресия се появяват поне 9 месеца по-рано.

Разбира се, възникват доста етични въпроси, свързани с достъпа до лични данни в мрежата. Но дори без използване на личните данни анализът на чувствата може да бъде използван за определяне на общото ниво на стрес сред студенти или служители, например. Учените вече обмислят как да измерят и други чувства като страх, отчаяние, оптимизъм, агресия, неудовлетворение.

Излиза, че опитите за „разчитане на чувства и мисли“ все повече набират скорост и математиците имат съществетвен принос за това. Засега все пак те признават, че броенето е лесната част. Трудната все още си остава да разберат хората.