Maszyny i Emocje: dążenie do niemożliwego czy nieuchronna koniecznośd?



Podobne dokumenty
Analiza emocji w kontekście jako jeden ze sposobów na osiągnięcie Roztropności Komputerowej

WYDZIAŁ: PSYCHOLOGIA KIERUNEK:

disruptive behavior rozumienie emocji agresywno wrogo empatia aleksytymia makiawelizm Psychologia Spo eczna 2016 tom 11 3 (38)

Activities Performed by prof. Tadeusiewicz in Books and Journals Editorial Boards

Zakopane, plan miasta: Skala ok. 1: = City map (Polish Edition)

TTIC 31210: Advanced Natural Language Processing. Kevin Gimpel Spring Lecture 9: Inference in Structured Prediction

deep learning for NLP (5 lectures)

Marzena Świgoń. Xth National Forum for Scientific and Technical Information Zakopane, September 22th-25th, 2009

Tychy, plan miasta: Skala 1: (Polish Edition)

Machine Learning for Data Science (CS4786) Lecture11. Random Projections & Canonical Correlation Analysis

GMWØJCIK Publications

TTIC 31190: Natural Language Processing

Sargent Opens Sonairte Farmers' Market

Badania w sieciach złożonych

Karpacz, plan miasta 1:10 000: Panorama Karkonoszy, mapa szlakow turystycznych (Polish Edition)

oceny moralne dylematy moralne teoria podstaw moralno ci diadyczna teoria moralno ci potocznej

ERASMUS + : Trail of extinct and active volcanoes, earthquakes through Europe. SURVEY TO STUDENTS.

Katowice, plan miasta: Skala 1: = City map = Stadtplan (Polish Edition)

MaPlan Sp. z O.O. Click here if your download doesn"t start automatically

Rada do spraw cyfryzacji Zespół: Edukacja cyfrowa

Domy inaczej pomyślane A different type of housing CEZARY SANKOWSKI

Zastosowanie sieci neuronowych w problemie klasyfikacji wielokategorialnej. Adam Żychowski

Filozofia z elementami logiki Klasyfikacja wnioskowań I część 2

Stargard Szczecinski i okolice (Polish Edition)

Zrozumieć więcej. Nauczyć łatwiej. Wyzwania współczesnego ucznia i nauczyciela w szkole średniej

Uwaga wstępna: Kognitywne Systemy Wspomagające Zarządzanie

Aktualne Problemy Biomechaniki, nr 8/

KOMUNIKACJA W ŚRODOWISKU EUROPEJSKIM

Wojewodztwo Koszalinskie: Obiekty i walory krajoznawcze (Inwentaryzacja krajoznawcza Polski) (Polish Edition)

Agnieszka Landowska, Grzegorz Brodny Politechnika Gdańska

Fig 5 Spectrograms of the original signal (top) extracted shaft-related GAD components (middle) and

HARMONOGRAM GODZINOWY ORAZ PUNKTACJA ECTS CZTEROLETNICH STUDIÓW DOKTORANCKICH

Ankiety Nowe funkcje! Pomoc Twoje konto Wyloguj. BIODIVERSITY OF RIVERS: Survey to students

Zarządzanie sieciami telekomunikacyjnymi

Wydział Informtyki i Nauki o Materiałach Kierunek Informatyka

Hard-Margin Support Vector Machines

Cel szkolenia. Konspekt

Zastosowanie sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania

TTIC 31210: Advanced Natural Language Processing. Kevin Gimpel Spring Lecture 8: Structured PredicCon 2

Polska Szkoła Weekendowa, Arklow, Co. Wicklow KWESTIONRIUSZ OSOBOWY DZIECKA CHILD RECORD FORM

An Empowered Staff. Patty Sobelman

Wojewodztwo Koszalinskie: Obiekty i walory krajoznawcze (Inwentaryzacja krajoznawcza Polski) (Polish Edition)

Wydział Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

What kind of. Data Scientist do you need?

Interfejsy człowiek komputer dla osób niepełnosprawnych i w podeszłym wieku

Ontology-based system of job offers analysis

The Overview of Civilian Applications of Airborne SAR Systems

Nazwa Wydziału Nazwa jednostki prowadzącej moduł Nazwa modułu kształcenia. Kod modułu Język kształcenia Efekty kształcenia dla modułu kształcenia

Analysis of Movie Profitability STAT 469 IN CLASS ANALYSIS #2

The mobbing and psychological terror at workplaces. The Harassed Worker, mobbing bullying agresja w pracy geneza mobbingu konsekwencje mobbingu

Auditorium classes. Lectures

Presented by. Dr. Morten Middelfart, CTO

Podstawy programowania: Python. Wprowadzenie. Jolanta Bachan

Why do I need a CSIRT?

MATLAB Neural Network Toolbox przegląd

UNIWERSALNY ELEKTRONICZNY PULPIT NASTAWCZY

OSI Network Layer. Network Fundamentals Chapter 5. Version Cisco Systems, Inc. All rights reserved. Cisco Public 1

OSI Network Layer. Network Fundamentals Chapter 5. ITE PC v4.0 Chapter Cisco Systems, Inc. All rights reserved.

Klaps za karę. Wyniki badania dotyczącego postaw i stosowania kar fizycznych. Joanna Włodarczyk

Wymiar godzin Pkt Kod Nazwa przedmiotu Egz. ECTS W C L P S P Physics I E P Mathematical analysis I P Linear algebra and analytic E 2 2 7

Sylabus. Rozproszone Systemy Poznawcze (Distributed Cognitive Systems) Dr. Leonardi Giuseppe

Work Extrinsic and Inrinsic Motivation Scale

Machine Learning for Data Science (CS4786) Lecture 11. Spectral Embedding + Clustering

Ankiety Nowe funkcje! Pomoc Twoje konto Wyloguj. BIODIVERSITY OF RIVERS: Survey to teachers

SSW1.1, HFW Fry #20, Zeno #25 Benchmark: Qtr.1. Fry #65, Zeno #67. like

DM-ML, DM-FL. Auxiliary Equipment and Accessories. Damper Drives. Dimensions. Descritpion

Network Services for Spatial Data in European Geo-Portals and their Compliance with ISO and OGC Standards

Projekty Marie Curie Actions w praktyce: EGALITE (IAPP) i ArSInformatiCa (IOF)

Weronika Mysliwiec, klasa 8W, rok szkolny 2018/2019

3.

Dlaczego my? HARMONOGRAM SZKOLEŃ październik - grudzień ACTION Centrum Edukacyjne. Autoryzowane szkolenia. Promocje

Łukasz Reszka Wiceprezes Zarządu

photo graphic Jan Witkowski Project for exhibition compositions typography colors : : janwi@janwi.com

Kierunek: Informatyka rev rev jrn Stacjonarny EN 1 / 6

ZGŁOSZENIE WSPÓLNEGO POLSKO -. PROJEKTU NA LATA: APPLICATION FOR A JOINT POLISH -... PROJECT FOR THE YEARS:.

Wojewodztwo Koszalinskie: Obiekty i walory krajoznawcze (Inwentaryzacja krajoznawcza Polski) (Polish Edition)

ANKIETA ŚWIAT BAJEK MOJEGO DZIECKA

SWPS Uniwersytet Humanistycznospołeczny. Wydział Zamiejscowy we Wrocławiu. Karolina Horodyska

Proposal of thesis topic for mgr in. (MSE) programme in Telecommunications and Computer Science

Oxford PWN Polish English Dictionary (Wielki Slownik Polsko-angielski)

archivist: Managing Data Analysis Results

Unit of Social Gerontology, Institute of Labour and Social Studies ageing and its consequences for society


Helena Boguta, klasa 8W, rok szkolny 2018/2019

Wybrzeze Baltyku, mapa turystyczna 1: (Polish Edition)

Internet of Things Devices

Zdecyduj: Czy to jest rzeczywiście prześladowanie? Czasem coś WYDAJE SIĘ złośliwe, ale wcale takie nie jest.

Cracow University of Economics Poland

Council of the European Union Brussels, 7 April 2016 (OR. en, pl)

Maszyny wektorów podpierajacych w regresji rangowej

Kształtując przyszłość, jakiej chcemy. refleksje z raportu podsumowującego Dekadę Edukacji dla Zrównoważonego Rozwoju ( ).

Konsorcjum Śląskich Uczelni Publicznych

Faculty: Management and Finance. Management

PROGRAM STAŻU. Nazwa podmiotu oferującego staż / Company name IBM Global Services Delivery Centre Sp z o.o.

IDENTYFIKACJA PARAMETRÓW CHARAKTERYZUJĄCYCH OBCIĄŻENIE SEKCJI OBUDOWY ZMECHANIZOWANEJ SPOWODOWANE DYNAMICZNYM ODDZIAŁYWANIEM GÓROTWORU

XXIII Konferencja Naukowa POJAZDY SZYNOWE 2018

Wojewodztwo Koszalinskie: Obiekty i walory krajoznawcze (Inwentaryzacja krajoznawcza Polski) (Polish Edition)

Echolokacja inaczej rozpoznawanie gestów

Nauczanie języków obcych wobec reformy podstawy programowej

(1) (2) (1) (2) (3) (B) HMD 6:9

Transkrypt:

Hokkai-Gakuen University, Japan Nicolaus Copernicus University, Torun, Poland Maszyny i Emocje: dążenie do niemożliwego czy nieuchronna koniecznośd? Machines and Emotions: Reaching the Unreachable or Inevitable Necessity? Michal E. Ptaszynski ptaszynski@ieee.org Synchronized Lectures: "When Man Meets a Machine"

O czym dzisiaj? 1. Czym są emocje? Definicje lub sposoby myślenia o emocjach 2. Różne aspekty wyrażania emocji i odbioru emocji u ludzi 3. Inteligencja Emocjonalna: coś więcej niż IQ 4. Emocje i maszyny 5. Kilka przykladów metod na wykrywanie wyrażeo emocji 6. Wykrywanie wyrażeo emocji to za mało. O potrzebie spojrzenia na kontekst emocji

Czym są emocje?

Czym są emocje? Nazewnictwo: Emocje, uczucia, afekty... W nauce mówi się o: Feelings (u/czucia) lub zmysły Emotions (emocje) Affects (afekty) Moods (nastroje)

Czym są emocje? Nazewnictwo: Emocje, uczucia, afekty... W nauce mówi się o: Feelings (u/czucia) Emotions (emocje) Affects (afekty) Moods (nastroje) krótko długo Rożni się głównie dlugością trwania

Czym są emocje? Nazewnictwo: Emocje, uczucia, afekty... W nauce mówi się o: Feelings (u/czucia) Emotions (emocje) Affects (afekty) Moods (nastroje) Siła/ Natężenia - Nagłe - Silne.... - Słabe Inne różnice Poziomy kognitywne - Prymitywne (Sensory/zmysły) - Wyższe (Wpływ na procesy kognitywne) - Wpływ na działanie. - Wpływ na procesy super-kognitywne

Czym są emocje? Emocje to: stany duchowe/umysłowe stany cielesne? stany duchowe/umysłowe i cielesne? (które bardziej?)

Czym są emocje? Typy emocji: strach, miłośd, gniew, irytacja, uspokojenie... (czy każde słowo to inna emocja?) Czy można wyróżnid grupy emocji? Przerażenie, strach, niepokój Upokorzenie, wstyd, onieśmielenie Ekscytacja, radośd, rozweselenie

Czym są emocje? Typy emocji: strach, miłośd, gniew, irytacja, uspokojenie... (czy każde słowo to inna emocja?) Czy można wyróżnid grupy emocji? Przerażenie, strach, niepokój Upokorzenie, wstyd, onieśmielenie Ekscytacja, radośd, rozweselenie Siła/Natężenia: - Nagłe... - Silne...- Słabe

Czym są emocje? Czy można podzielid emocje na pozytywne i negatywne? Miłośd Strach

Czym są emocje? Czy można podzielid emocje na pozytywne i negatywne? Miłośd (pozytywne?) Strach (negatywne?)

Czym są emocje? Czy można podzielid emocje na pozytywne i negatywne? Miłośd (negatywne?) Strach (pozytywne?)

Sposoby myślenia o emocjach

Sposoby myślenia o emocjach Uczymy się na błędach Błąd Kartezjusza: dusza ciało? William James: Pomyłka trwająca wiek Freud: Co zle zrozumiał Zyga w idei katharsis? W dobrą stronę Bob Solomon: Emocje = Strategie

Sposoby myślenia o emocjach Błąd Kartezjusza: dusza ciało?

Sposoby myślenia o emocjach Błąd Kartezjusza: dusza ciało? Dualizm (pokutuje również dzisiaj w kulturze) Człowiek jest zbudowany z ciała i umysłu-duszy (pseudonaukowy wywód stworzony pod ówczesny kościół) Emocje to przywary ciała (a umysł-dusza jest czymś wyższym, lepszym) Nie jesteśmy więc za nie odpowiedzialni (emocje nam się przytrafiają jak grypa) Kartezyjski Dualizm wywarł ogromny wpływ na nasz sposób postrzegania świata

Sposoby myślenia o emocjach Błąd Kartezjusza: dusza ciało? Są kultury, w których myślenie dualistyczne orginalnie nie występuje Chiny, Japonia: Xīn, kokoro = serce i umysł w jednym

Sposoby myślenia o emocjach Błąd Kartezjusza: dusza ciało? Antonio Damasio w badanich neurobiologicznych udowadnia, że nie da się oddzielid ciała od umysłu, lub emocji od logicznego myślenia Wniosek: logiczne myślenie jest ZAWSZE podparte emocjami Myślenie, nie: emocjonalne kontra logiczne ale np.: podekscytowane (emocja) kontra spokojne (też emocja)

Sposoby myślenia o emocjach William James: Pomyłka trwająca wiek

Sposoby myślenia o emocjach William James: Pomyłka trwająca wiek Widzę niedzwiedzia. Co się ze mną dzieje? A. Drżenie kolan B. Krew uderza do głowy C. Słabo mi, opadam z sił A + B + C = STRACH Wyrażenie powoduje emocję, lub Wyrażenie = emocja

Sposoby myślenia o emocjach William James: Pomyłka trwająca wiek Nieprawda, bo: Można udawad emocje (aktorzy) W różnych kulturach emocje wyrażane są inaczej (ergo, wyrażenie emocji nie jest reakcją ciała, uczymy się jej) A + B + C =? strach zakochanie gniew grypa Shachter i Singer udowadniają, że w zależności od okoliczności (kontekstu), ta sama reakcja ciała może towarzyszyc innej emocji.

Sposoby myślenia o emocjach Freud: Co zle zrozumiał Zyga w idei katharsis?

Sposoby myślenia o emocjach Freud: Co zle zrozumiał Zyga w idei katharsis? Katharsis po Freudowsku Jesteśmy uczestnikami Musimy przeżyd emocję sami, bezpośrednio, aby się jej pozbyd (np. strach przed lataniem) Hydrauliczny model emocji: jak się za dużo zbiera, to należy wydalid (wyrażamy), żeby nie doprowadzid do choroby Oczyszczenie = opróżnienie z nadmiaru emocji

Sposoby myślenia o emocjach Freud: Co zle zrozumiał Zyga w idei katharsis? Katharsis po grecku (Arystoteles) Jesteśmy widzami Nie przeżywamy emocji bezpośrednio, lecz uczymy się jej jako widzowie Oczyszczenie = oszlifowanie nas samych poprzez poznanie danej emocji i sposobów radzenia sobie z nią (np. naśladując bohaterów tragedii)

Sposoby myślenia o emocjach Bob Solomon: Emocje = Strategie Emocje to częśd naszej inteligencji Jesteśmy za nie odpowiedzialni Wyrażeo emocji uczymy się tak jak wszystkiego Świadomie wykonujemy nasze emocje Często sami się wpędzamy w daną emocję (np. gniew) Emocje to strategie pomagające nam żyd (dokonywad wyborów)

Inteligecnja emocjonalna Howard Gardner proponuje teorię Inteligencji Wielorakiej (lub Wielu Inteligencji) Można wyróżnid (co najmniej) osiem rodzajów inteligencji: logiczno-matematyczna, językowa, przyrodnicza, muzyczna, przestrzenna, cielesno-kinestetyczna, interpersonalna, intrapersonalna IQ to nie wszystko!

Inteligecnja emocjonalna Peter Salovey i John D. Mayer proponują teorię Inteligencji Emocjonalnej (IE) Na IE ma składad się około 16 umiejętności zebranych w 4 grupy: 1. Rozpoznawanie emocji (u siebie i innych) 2. Użycie emocji jako pomoc przy myśleniu i działaniu 3. Rozumienie emocji (m.in. przewidywanie skutkow) 4. Kontrola / zarządzanie emocjami (u siebie i innych)

Emocje i maszyny

Emocje i maszyny Cel: Stworzenie robota posiadającego Inteligencję Emocjonalną Dziedzina badao: Affective Computing (/Przetwarzanie Emocji/) Oficjalnie zapoczatkowana w 1995 przez Rosalind Picard z MIT, USA (chod pierwsze badania już w latach 60tych)

Emocje i maszyny Cel: Stworzenie robota posiadającego Inteligencję Emocjonalną Dziedzina badao: Affective Computing (/Przetwarzanie Emocji/) NIE: Maszyna, która czuje (chod są próby) TAK: Maszyna, która rozumie ludzkie uczucia i odpowiednio na nie reaguje

Emocje i maszyny Cel: Stworzenie robota posiadającego Inteligencję Emocjonalną Dziedzina badao: Affective Computing (/Przetwarzanie Emocji/) Czym to się rożni? NIE: Maszyna, która czuje (chod są próby) TAK: Maszyna, która rozumie ludzkie uczucia i odpowiednio na nie reaguje

Emocje i maszyny Emotional Intelligence Framework I Perception, appraisal, and expression of emotion Ability to recognize emotion in one's physical and psychological states, in other people and objects. Ability to discriminate between accurate and inaccurate, appropriate and inappropriate, honest and dishonest, expressions of emotions. Ability to express emotions accurately, and to express needs related to them. II Emotional facilitation of thinking Ability to redirect and prioritize one's thinking based on the feelings associated with objects, events, and other people. Ability to generate or emulate vivid emotions to facilitate judgments and memories concerning feelings. Ability to capitalize on mood swings to take multiple points of view; ability to integrate these mood-induced perspectives. Ability to use emotional states to facilitate problem solving and creativity. III Understanding and analyzing emotional information; employing emotional knowledge Ability to understand how different emotions are related. Ability to perceive the causes and consequences of emotions. Ability to interpret complex emotions, such as emotional blends and contradictory feeling states. Ability to understand and predict likely transitions between emotions. IV Regulation of emotion Ability to be open to feelings, both those that are pleasant and those that are unpleasant. Ability to monitor and reflect on emotions. Ability to engage, prolong, or detach from an emotional state, depending upon its judged informativeness or utility. Ability to manage emotion in oneself and others. 32 John D. Mayer and Peter Salovey. What is emotional intelligence?, Emotional Development and Emotional Intelligence:3-31, 1997.

I Perception, appraisal, and expression of emotion Emocje i maszyny Emotional Intelligence Framework Ability to recognize emotion in one's physical and psychological states, in other people and objects. Ability to discriminate between accurate and inaccurate, appropriate and inappropriate, honest and dishonest, expressions of emotions. Ability to express emotions accurately, and to express needs related to them. II Emotional facilitation of thinking Ability to redirect and prioritize one's thinking based on the feelings associated with objects, events, and other people. Ability to generate or emulate vivid emotions to facilitate judgments and memories concerning feelings. Ability to capitalize on mood swings to take multiple points of view; ability to integrate these mood-induced perspectives. Ability to use emotional states to facilitate problem solving and creativity. III Understanding and analyzing emotional information; employing emotional knowledge Ability to understand how different emotions are related. Ability to perceive the causes and consequences of emotions. manage Ability to interpret emotion complex emotions, in oneself such as emotional and blends and contradictory feeling states. Ability to understand and predict likely transitions between emotions. IV Regulation of emotion others. Zarządzanie emocjami to Ability to be open to feelings, both those that are pleasant and those that are unpleasant. Ability to monitor and reflect on emotions. umiejętnośd ostatnia! Ability to engage, prolong, or detach from an emotional state, depending upon its judged informativeness or utility. Ability to manage emotion in oneself and others. 33 John D. Mayer and Peter Salovey. What is emotional intelligence?, Emotional Development and Emotional Intelligence:3-31, 1997.

Emocje i maszyny Emotional Intelligence Framework I Perception, appraisal, and expression of emotion Ability to recognize emotion in one's physical and psychological states, in other people and objects. Ability to discriminate between accurate and inaccurate, appropriate Computing and inappropriate, jest wciąż honest tu!! and dishonest, expressions of emotions. Ability to express emotions accurately, and to express needs related to them. II Emotional facilitation of thinking recognize emotions Po ponad 15 latach Affective Ability to redirect and prioritize one's thinking based on the feelings associated with objects, events, and other people. Ability to generate or emulate vivid emotions to facilitate judgments and memories concerning feelings. Ability to capitalize on mood swings to take multiple points of view; ability to integrate these mood-induced perspectives. Ability to use emotional states to facilitate problem solving and creativity. III Understanding and analyzing emotional information; employing emotional knowledge Ability to understand how different emotions are related. Ability to perceive the causes and consequences of emotions. Ability to interpret complex emotions, such as emotional blends and contradictory feeling states. Ability to understand and predict likely transitions between emotions. IV Regulation of emotion Zarządzanie emocjami to Ability to be open to feelings, both those that are pleasant and those that are unpleasant. Ability to monitor and reflect on emotions. umiejętnośd ostatnia! Ability to engage, prolong, or detach from an emotional state, depending upon its judged informativeness or utility. Ability to manage emotion in oneself and others. 34 John D. Mayer and Peter Salovey. What is emotional intelligence?, Emotional Development and Emotional Intelligence:3-31, 1997.

Wykrywanie wyrażeo emocji

Wykrywanie wyrażeo emocji Wyrazy twarzy Ekspresja: Jaś płacze: (ma łzy na twarzy i prezentuje wyraz twarzy typowy dla płaczu); Założenie: Jaś jest smutny

Wykrywanie wyrażeo emocji Wyrazy twarzy Przykłady metod: 1. Wykrywanie zmian w obszarach twarzy (metoda top down / zestaw sztywnych zasad)

Wykrywanie wyrażeo emocji Wyrazy twarzy Przykłady metod: 2. Statystyczne obliczenie różnic pomiędzy poszczegolnymi typami wyrażeo emocji (metoda bottom up )

1. Z. Zeng, M. Pantic, G.I. Roisman, and T.S. Huang, A Survey of Affect Recognition Methods: Audio, Visual, and Spontaneous Examples of Emotion Recognition Areas Expressions, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 31, no. 1, pp. 39-58, Jan. 2009. 2. P. Ekman and W.V. Friesen, Unmasking the Face. Malor Books, 2003. 3. I. Arroyo, D.G. Cooper, W. Burleson, B.P. Woolf, K. Muldner, and R. Christopherson, Emotion Sensors Go to School, Proc. 14th Conf. Artificial Intelligence in Education, pp. 17-24, 2009. 4. P. Ekman, An Argument for Basic Emotions, Cognition and Emotion, vol. 6, pp. 169-200, 1992. 5. P. Ekman, Expression and the Nature of Emotion, Approaches to Emotion, K. Scherer and P. Ekman, eds., pp. 319-344, Erlbaum, 1984. 6. P. Ekman Facial and W. Friesen, expressions Facial Action Coding System: A Technique for the Measurement of Facial Movement: Investigator s Guide 2 Parts. Consulting Psychologists Press, 1978. 7. G. Donato, M.S. Bartlett, J.C. Hager, P. Ekman, and T.J. Sejnowski, Classifying Facial Actions, IEEE Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 21, no. 10, pp. 974-989, Oct. 1999. 8. A. Asthana, J. Saragih, M. Wagner, and R. Goecke, Evaluating AAM Fitting Methods for Facial Expression Recognition, Proc. 2009 Int l Conf. Affective Computing and Intelligent Interaction, 2009. 9. T. Brick, M. Hunter, and J. Cohn, Get the FACS Fast: Automated FACS Face Analysis Benefits from the Addition of Velocity, Proc. 2009 Expression: User is crying Int l Conf. Affective Computing and Intelligent Interaction, 2009. 10. M.E. Hoque, R. el Kaliouby, and R.W. Picard, When Human Coders (and Machines) Disagree on the Meaning of Facial Affect in Spontaneous Videos, Proc. Ninth Int l Conf. Intelligent Virtual Agents, 2009. 11. R. El Kaliouby and P. Robinson, Generalization of a Vision-Based Computational Model of Mind-Reading, Proc. First Int l Conf. Affective Computing and Intelligent Interaction, pp. 582-589, 2005. 12. R. El Kaliouby and P. Robinson, Real-Time Inference of Complex Mental States from Facial Expressions and Head Gestures, Proc. Int l (presence of tears and facial expression); Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 3, p. 154, 2004. 13. B. McDaniel, S. D Mello, B. King, P. Chipman, K. Tapp, and A. Graesser, Facial Features for Affective State Detection in Learning Environments, Proc. 29th Ann. Meeting of the Cognitive Science Soc., 2007. 14. H. Aviezer, R. Hassin, J. Ryan, C. Grady, J. Susskind, A. Anderson, M. Moscovitch, and S. Bentin, Angry, Disgusted, or Afraid? Studies on the Malleability of Emotion Perception, Psychological Science, vol. 19, pp. 724-732, 2008. Assumption: User is sad; 15. M.S. Bartlett, G. Littlewort, M. Frank, C. Lainscsek, I. Fasel, and J. Movellan, Fully Automatic Facial Action Recognition in Spontaneous Behaviour, Proc. Int l Conf. Automatic Face and Gesture Recognition, pp. 223-230, 2006. 16. M. Pantic and I. Patras, Dynamics of Facial Expression: Recognition of Facial Actions and Their Temporal Segments from Face Profile Image Sequences, IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, vol. 36, no. 2, pp. 433-449, Apr. 2006. 17. H. Gunes and M. Piccardi, Bi-Modal Emotion Recognition from Expressive Face and Body Gestures, J. Network and Computer Applications, vol. 30, pp. 1334-1345, 2007.

Głos Wykrywanie wyrażeo emocji Ekspresja: Małgosia mówi podniesionym głosem; Założenie: Małgosia jest zdenerwowana;

Wykrywanie wyrażeo emocji Głos Pasuje do modelu Przykłady metod: 1. Zebranie modeli emocji w głosie i porownanie, do którego modelu najbardziej pasuje input (top down)

Wykrywanie wyrażeo emocji Głos Powyżej tego miejsca - ekscytacja Przykłady metod: 2. Mierzenie siły tonu głosu i sztywne określenie, kiedy zaczyna się emocja (np. ekscytacja) (top down)

1. P.N. Juslin and K.R. Scherer, Vocal Expression of Affect, The New Handbook of Methods in Nonverbal Examples Behavior Research, of Emotion Oxford Univ. Press, Recognition 2005. Areas 2. R. Banse and K.R. Scherer, Acoustic profiles in Vocal Emotion Expression, J. Personality and Social Psychology, vol. 70, pp. 614-636, 1996. 3. C.M. Lee and S.S. Narayanan, Toward Detecting Emotions in Spoken Dialogs, IEEE Trans. Speech and signals Audio Processing, vol. 13, no. 2, pp. 293-303, Mar. 2005. 4. L. Devillers, L. Vidrascu, and L. Lamel, Challenges in Real-Life Emotion Annotation and Machine Learning Based Detection, Neural Networks, vol. 18, pp. 407-422, 2005. 5. L. Devillers and L. Vidrascu, Real-Life Emotions Detection with Lexical and Paralinguistic Cues on Human-Human Call Center Dialogs, Proc. Ninth Int l Conf. Spoken Language Expression: Processing, 2006. User speaks with a loud voice; 6. B. Schuller, J. Stadermann, and G. Rigoll, Affect-Robust Speech Recognition by Dynamic Emotional Adaptation, Proc. Speech Prosody, 2006. 7. D. Litman and K. Forbes-Riley, Predicting Student Emotions in Computer-Human Tutoring Dialogues, Proc. 42nd Ann. Meeting on Assoc. for Computational Linguistics, 2004. Assumption: User is angry; 8. B. Schuller, R.J. Villar, G. Rigoll, and M. Lang, Meta-Classifiers in Acoustic and Linguistic Feature Fusion-Based Affect Recognition, Proc. IEEE Int l Conf. Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2005. 9. R. Fernandez and R.W. Picard, Modeling Drivers Speech under Stress, Speech Comm., vol. 40, pp. 145-159, 2003.

Wykrywanie wyrażeo emocji Sygnały biologiczne Ekspresja: Krzyś ma podniesione ciśnienie krwi; Założenie: Krzyś jest podniecony;

Wykrywanie wyrażeo emocji Sygnały biologiczne Przykłady metod: 1. Mierzenie cisnienia krwi, tętna; 2. Zmiany w konduktywności skóry (pocenie się) 3. Przyspieszone oddychanie

1. F. Nasoz, K. Alvarez, C.L. Lisetti, and N. Finkelstein, Emotion Recognition from Physiological Signals Using Wireless Sensors Examples for Presence Technologies, of Cognition, Emotion Technology and Recognition Work, vol. 6, pp. 4-14, 2004. Areas 2. O. Villon and C. Lisetti, A User-Modeling Approach to Build User s Psycho-Physiological Maps of Emotions Using Bio- 3. Sensors, Proc. IEEE RO-MAN 2006, 15th IEEE Int l Symp. Robot and Human Interactive Comm., Session Emotional Cues in Human-Robot Interaction, pp. 269-276, 2006. 4. R.W. Physiological Picard, E. Vyzas, and J. Healey, signals Toward Machine Emotional Intelligence: Analysis of Affective Physiological State, IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 23, no. 10, pp. 1175-1191, Oct. 2001. 5. J. Wagner, N.J. Kim, and E. Andre, From Physiological Signals to Emotions: Implementing and Comparing Selected Methods for Feature Extraction and Classification, Proc. IEEE Int l Conf. Multimedia and Expo, pp. 940-943, 2005. 6. K. Kim, S. Bang, and S. Kim, Emotion Recognition System Using Short-Term Monitoring of Physiological Signals, Medical and Biological Eng. and Computing, vol. 42, pp. 419-427, May 2004. Expression: User has a high blood pressure; 7. R.A. Calvo, I. Brown, and S. Scheding, Effect of Experimental Factors on the Recognition of Affective Mental States through Physiological Measures, Proc. 22nd Australasian Joint Conf. Artificial Intelligence, 2009. 8. J.N. Bailenson, E.D. Pontikakis, I.B. Mauss, J.J. Gross, M.E. Jabon, C.A.C. Hutcherson, C. Nass, and O. John, Real- Time Classification of Evoked Emotions Using Facial Feature Tracking and Physiological Responses, Int l J. Human- Computer Studies, vol. 66, pp. 303-317, 2008. 9. C. Liu, Assumption: K. Conn, N. Sarkar, and W. Stone, Physiology-Based Affect Recognition for Computer-Assisted Intervention of Children with Autism Spectrum Disorder, Int l J. Human-Computer Studies, vol. 66, pp. 662-677, 2008. 10. E. Vyzas User and R.W. is Picard, excited; Affective Pattern Classification, Proc. AAAI Fall Symp. Series: Emotional and Intelligent: The Tangled Knot of Cognition, pp. 176-182, 1998. 11. A. Haag, S. Goronzy, P. Schaich, and J. Williams, Emotion Recognition Using Bio-Sensors: First Steps towards an Automatic System, Affective Dialogue Systems. pp. 36-48, Springer, 2004. 12. O. AlZoubi, R.A. Calvo, and R.H. Stevens, Classification of EEG for Emotion Recognition: An Adaptive Approach, Proc. 22nd Australasian Joint Conf. Artificial Intelligence, pp. 52-61, 2009. 13. A. Heraz and C. Frasson, Predicting the Three Major Dimensions of the Learner s Emotions from Brainwaves, World Academy of Science, Eng. and Technology, vol. 25, pp. 323-329, 2007.

Wykrywanie wyrażeo emocji Język Wyrażenie: Henia mówi cieszę się ; Założenie: Henia jest zadowolona;

Wykrywanie wyrażeo emocji Język Kilka przykladow metod: 1. Wyszukiwanie słów kluczowych na podstawie slownika słów opisujacych emocje: kocha, lubi, szanuje, duma, poniżenie,...

Wykrywanie wyrażeo emocji Język Kilka przykladow metod: 2. Wyszukiwanie słów kojarzacych się z określonymi emocjami: mama, dziecko, kochanek kat, rzeźnik, morderca

Wykrywanie wyrażeo emocji 1. C.O. Alm, D. Roth, and R. Sproat, Emotions from Text: Machine Learning for Text-Based Emotion Prediction, Proc. Conf. Human Language Technology and Empirical Methods in Natural Language Processing, pp. 347-354, 2005. 2. T. Danisman and A. Alpkocak, Feeler: Emotion Classification of Text Using Vector Space Model, Proc. AISB 2008 Language Convention, Comm., Interaction and Social Intelligence, 2008. 3. C. Strapparava and R. Mihalcea, Learning to Identify Emotions in Text, Proc. 2008 ACM Symp. Applied Computing, pp. 1556-1560, 2008. 4. S.K. D Mello, S.D. Craig, J. Sullins, and A.C. Graesser, Predicting Affective States Expressed through an Emote- Aloud Procedure from AutoTutor s Mixed-Initiative Dialogue, Int l J. Artificial Intelligence in Education, vol. 16, pp. 3-28, Expression: 2006. User has used the word "happy"; 5. S. D Mello, N. Dowell, and A. Graesser, Cohesion Relationships in Tutorial Dialogue as Predictors of Affective States, Proc. 2009 Conf. Artificial Intelligence in Education: Building Learning Systems That Care: From Knowledge Representation to Affective Modelling, 6. V. Dimitrova, R. Mizoguchi, B. du Boulay, and A.C. Graesser, eds., pp. 9-16, 2009. 7. C. Ma, Assumption: A. Osherenko, H. Prendinger, and M. Ishizuka, A Chat System Based on Emotion Estimation from Text and Embodied Conversational Messengers, Proc. 2005 Int l Conf. Active Media Technology, pp. 546-548, 2005. 8. A. Valitutti, User C. Strapparava, is happy; and O. Stock, Lexical Resources and Semantic Similarity for Affective Evaluative Expressions Generation, Proc. Int l Conf. Affective Computing and Intelligent Interaction, pp. 474-481, 2005. 9. W.H. Lin, T. Wilson, J. Wiebe, and A. Hauptmann, Which Side Are You On? Identifying Perspectives at the Document and Sentence Levels, Proc. 10th Conf. Natural Language Learning, pp. 109-116, 2006.

O potrzebie spojrzenia na kontekst emocji

O potrzebie spojrzenia na kontekst emocji Wyrazy twarzy Ekspresja: Franek ma brwi sciągnięte, usta rozwarte, palec skierowany w rozmówcę; Założenie: Franek jest rozgniewany;

O potrzebie spojrzenia na kontekst emocji Wyrazy twarzy Dobra robota koleś! W zależności Ekspresja: Franek ma od kontekstu: brwi sciągnięte, usta 1. Pochwała rozwarte, palec skierowany 2. Ostrzeżenie w rozmówcę; 3. Gniew Założenie: Franek jest rozgniewany; Nie jedz tego! Nienawidzę cię!

O potrzebie spojrzenia na kontekst emocji Wyrazy twarzy Ekspresja: Jaś płacze: (ma łzy na twarzy i prezentuje wyraz twarzy typowy dla płaczu); Założenie: Jaś jest smutny

O potrzebie spojrzenia na kontekst emocji Wyrazy twarzy Ekspresja: Jaś płacze: W innym (szerszym) kontekscie: Jaś może (ma łzy kroid na twarzy cebule i prezentuje wyraz twarzy w kuchni; typowy dla płaczu); Założenie: Jaś jest smutny

O potrzebie spojrzenia na kontekst emocji Głos Ekspresja: Małgosia mówi podniesionym głosem; Założenie: Małgosia jest zdenerwowana;

O potrzebie spojrzenia na kontekst emocji Głos Ekspresja: Małgosia mówi podniesionym kontekscie: głosem; Założenie: Małgosia jest zdenerwowana; W innym (szerszym) Małgosia słucha muzyki i zle słyszy

O potrzebie spojrzenia na kontekst emocji Sygnały biologiczne Ekspresja: Krzyś ma podniesione ciśnienie krwi; Założenie: Krzyś jest podniecony;

O potrzebie spojrzenia na kontekst emocji Sygnały biologiczne A w innym (szerszym) Ekspresja: Krzyś ma kontekscie: podniesione ciśnienie krwi; Krzyś ma Założenie: Krzyś arytmię; jest podniecony; nadciśnienie lub

O potrzebie spojrzenia na kontekst emocji Język Wyrażenie: Henia mówi cieszę się ; Założenie: Henia jest zadowolona;

O potrzebie spojrzenia na kontekst emocji Język A w szerszym kontekście: Wyrażenie: Henia mówi cieszę się ; 1. Nie cieszę się. Założenie: Henia jest zadowolona;

O potrzebie spojrzenia na kontekst emocji Język A w szerszym kontekście: Wyrażenie: Henia mówi cieszę się ; 1. Nie cieszę się. Założenie: Henia jest zadowolona; 2. Cieszę się, że ten drao wpadł pod tramwaj!

O potrzebie spojrzenia na kontekst emocji Oto, czego potrzeba: Rafael A. Calvo, and Sidney D Mello, "Affect Detection: An Interdisciplinary Review of Models, Methods, and Their Applications", IEEE Transactions on Affective Computing, Vol. 1, No. 1, January-June, 2010.

Nasze badania

Odpowiedniośd emocji do kontekstu Tak się cieszę, że zdałam ten egzamin! [joy, happiness] Oh, I m so happy (because) I passed the exam! Mam doła, od kiedy rzuciła mnie dziewczyna... [depression] Oh, I m is so depressed (because) my girlfriend left

Odpowiedniośd emocji do kontekstu Tak się cieszę, że zdałam ten egzamin! [joy, happiness] Oh, I m so happy (because) I passed the exam! Tak się cieszę, że ten drao wpadł pod samochód! [joy, happiness] Oh, I m so happy (because) that bastard was hit by a car! Mam doła, od kiedy rzuciła mnie dziewczyna... [depression] Oh, I m is so depressed (because) my girlfriend left Mam doła, bo idą Walentynki... [depression] Oh, I m so depressed (because) the Valentine s Day is coming

Odpowiedniośd emocji do kontekstu Odpowiednia Tak się cieszę, że zdałam ten egzamin! [joy, happiness] Oh, I m so happy (because) I passed the exam! Tak się cieszę, że ten drao wpadł pod samochód! [joy, happiness] Oh, I m so happy (because) that bastard was hit by a car! Mam doła, od kiedy rzuciła mnie dziewczyna... [depression] Oh, I m is so depressed (because) my girlfriend left Nieodpowiednia Odpowiednia Nieodpowiednia Mam doła, bo idą Walentynki... [depression] Oh, I m so depressed (because) the Valentine s Day is coming

Odpowiedniośd emocji do kontekstu Odpowiednia Tak się cieszę, że zdałam ten egzamin! [joy, happiness] Oh, I m so happy (because) I passed the exam! Tak się cieszę, że ten drao wpadł pod samochód! [joy, happiness] Oh, I m so happy (because) that bastard was hit by a car! Mam doła, od kiedy rzuciła mnie dziewczyna... [depression] Oh, I m is so depressed (because) my girlfriend left Nieodpowiednia Odpowiednia Nieodpowiednia Mam doła, bo idą Walentynki... [depression] Oh, I m so depressed (because) the Valentine s Day is coming

Odpowiedniośd emocji do kontekstu Szukamy w Internecie skojarzen Odpowiednia WEB Tak emocjonalnych się cieszę, że zdałam do ten obu egzamin! kontekstów [joy, happiness] MINING Oh, I m so happy (because) I passed the exam! (np. używając przeglądarki Google) Tak się cieszę, że ten drao wpadł pod samochód! [joy, happiness] Oh, I m so happy (because) that bastard was hit by a car! Mam doła, od kiedy rzuciła mnie dziewczyna... [depression] Oh, I m is so depressed (because) my girlfriend left Nieodpowiednia Odpowiednia Nieodpowiednia Mam doła, bo idą Walentynki... [depression] Oh, I m so depressed (because) the Valentine s Day is coming

Odpowiedniośd emocji do kontekstu Szukamy w Internecie skojarzen Odpowiednia WEB Tak emocjonalnych się cieszę, że zdałam do ten obu egzamin! kontekstów [joy, happiness] MINING Oh, I m so happy (because) I passed the exam! (np. używając przeglądarki Google) Tak się cieszę, że ten drao wpadł pod samochód! [joy, happiness] Oh, I m so happy (because) that bastard was hit by a car! Mam doła, od kiedy rzuciła mnie dziewczyna... [depression] Oh, I m is so depressed (because) my girlfriend left Nieodpowiednia Odpowiednia Nieodpowiednia Wychodzi, że ludzie Mam doła, bo idą Walentynki... [depression] częściej cieszą się z 1, Oh, I m so depressed (because) the Valentine s Day is coming a martwią, lub są w szoku z 2.

Odpowiedniośd emocji do kontekstu Szukamy w Internecie skojarzen Odpowiednia WEB Tak emocjonalnych się cieszę, że zdałam do ten obu egzamin! kontekstów [joy, happiness] MINING Oh, I m so happy (because) I passed the exam! (np. używając przeglądarki Google) Tak się cieszę, że ten drao wpadł pod samochód! [joy, happiness] Oh, I m so happy (because) that bastard was hit by a car! Wniosek: Mam doła, od kiedy rzuciła mnie dziewczyna... [depression] Oh, I m is so depressed (because) my girlfriend left Wyrażenie cieszę się jest: Nieodpowiednia Odpowiednia Nieodpowiednia Wychodzi, że ludzie Mam doła, bo idą Walentynki... [depression] - odpowiednie do Kontekstu 1 częściej cieszą się z 1, Oh, I m so depressed (because) the Valentine s Day is coming - nieodpowiednie do Kontekstu 2 a martwią, lub są w szoku z 2.

Odpowiedniośd emocji do kontekstu Emotional Intelligence Framework I Perception, appraisal, and expression of emotion Ability to recognize emotion in one's physical and psychological states, in other people and objects. Ability to discriminate between accurate and inaccurate, appropriate and inappropriate, honest and dishonest, expressions of emotions. Ability to express emotions accurately, and to express needs related to them. II Emotional facilitation of thinking Ability to redirect and prioritize one's thinking based on the feelings associated with objects, events, and other people. Ability to generate or emulate vivid emotions to facilitate judgments and memories concerning feelings. Ability to capitalize on mood swings to take multiple points of view; ability to integrate these mood-induced perspectives. Ability to use emotional states to facilitate problem solving and creativity. III Understanding and analyzing emotional information; employing emotional knowledge Ability to understand how different emotions are related. Ability to perceive the causes and consequences of emotions. Ability to interpret complex emotions, such as emotional blends and contradictory feeling states. Ability to understand and predict likely transitions between emotions. IV Regulation of emotion Ability to be open to feelings, both those that are pleasant and those that are unpleasant. Ability to monitor and reflect on emotions. Ability to engage, prolong, or detach from an emotional state, depending upon its judged informativeness or utility. Ability to manage emotion in oneself and others. 72 John D. Mayer and Peter Salovey. What is emotional intelligence?, Emotional Development and Emotional Intelligence:3-31, 1997.

Odpowiedniośd emocji do kontekstu Emotional Intelligence Framework I Perception, appraisal, and expression of emotion Ability to recognize emotion in one's physical and psychological states, in other people and objects. Ability to discriminate between accurate and inaccurate, appropriate and inappropriate, honest and dishonest, expressions of emotions. Ability to express emotions accurately, and to express needs related to them. II Emotional facilitation of thinking discriminate between * + Ability to redirect and prioritize one's thinking based on the feelings associated with objects, events, and other people. Ability to generate or emulate vivid emotions to facilitate judgments and memories concerning feelings. Ability appropriate to capitalize on mood and swings inappropriate to take multiple points of view; * + ability to integrate these mood-induced perspectives. Ability to use expressions emotional states to facilitate of emotions problem solving and creativity. III Understanding and analyzing emotional information; employing emotional knowledge Ability to understand how different emotions are related. Ability to perceive the causes and consequences of emotions. Ability to interpret complex emotions, such as emotional blends and contradictory feeling states. Ability to understand and predict likely transitions between emotions. IV Regulation of emotion Zarządzanie emocjami to Poszliśmy o pół kroku do przodu! Ability to be open to feelings, both those that are pleasant and those that are unpleasant. Ability to monitor and reflect on emotions. umiejętnośd ostatnia! Ability to engage, prolong, or detach from an emotional state, depending upon its judged informativeness or utility. Ability to manage emotion in oneself and others. 73 John D. Mayer and Peter Salovey. What is emotional intelligence?, Emotional Development and Emotional Intelligence:3-31, 1997.

Odpowiedniośd emocji do kontekstu Emotional Intelligence Framework I Perception, appraisal, and expression of emotion Ability to recognize emotion in one's physical and psychological states, in other people and objects. Ability to discriminate between accurate and inaccurate, appropriate and inappropriate, honest and dishonest, expressions of emotions. Ability to express emotions accurately, and to express needs related to them. II Emotional facilitation of thinking Ability to redirect and prioritize one's thinking based on the feelings associated with objects, events, and other people. Ability to generate or emulate vivid emotions to facilitate judgments and memories concerning feelings. Ability to capitalize on mood swings to take multiple points of view; ability to integrate these mood-induced perspectives. Ability to use emotional states to facilitate problem solving and creativity. III Understanding and analyzing emotional information; employing emotional knowledge Ability to understand how different emotions are related. Ability to perceive the causes and consequences of emotions. Ability to interpret complex emotions, such as emotional blends and contradictory feeling states. Ability to understand and predict likely transitions between emotions. IV Regulation of emotion Reszta należy do was! Ability to be open to feelings, both those that are pleasant and those that are unpleasant. Ability to monitor and reflect on emotions. Ability to engage, prolong, or detach from an emotional state, depending upon its judged informativeness or utility. Ability to manage emotion in oneself and others. 74 John D. Mayer and Peter Salovey. What is emotional intelligence?, Emotional Development and Emotional Intelligence:3-31, 1997.

Dziękuję za uwagę.

Hokkai-Gakuen University, Japan Nicolaus Copernicus University, Torun, Poland Maszyny i Emocje: dążenie do niemożliwego czy nieuchronna koniecznośd? Machines and Emotions: Reaching the Unreachable or Inevitable Necessity? Michal E. Ptaszynski ptaszynski@ieee.org Synchronized Lectures: "When Man Meets a Machine"