يتحدث كاميرون سكوت Cameron Scott من Singularity Hub عن هذا الاتجاه الذي تنحوه بعض الشركات اليوم.

“تطور بضعة من الشركات خوارزميات تستطيع قراءة المشاعر البشرية خلف الوجوه المختلفة والمتحركة بسرعة من أجل تضخيم فوائد الحملات الإعلانية وأبحاث السوق”.

يذكر سكوت أهم اللاعبين الكبار والشركات ذات الاهتمام الأكبر في هذا المجال

“تتضمن قائمة الشركات المطورة لخوارزميات التعرف على المشاعر شركة Emotient المؤسسَة أصلاً في كاليفورنيا والتي أصدرت منتجها Facet هذا الصيف، وأيضاً هناك شركة Affectiva المنشأة في ماساتشوستس والتي ستطلق منتجها Affdex باكراً هذا العام، بالإضافة إلى المنشأة البريطانية Realeyes والتي بدأت التحرك باتجاه التعرف على المشاعر منذ انطلاقها عام 2006 كمنتج لأبحاث تجارب المستخدم المتعلقة بحركة العين”.

كما ويناقش أيضاً الفكرة العامة وبداياتها فيقول:

“طوروا جميعاً القدرة على التعرف على المشاعر بأخذ مجموعات ضخمة من المعطيات – مقاطع فيديو لأشخاص يبدون تفاعلاً مع محتوى معين – (اعتمدت البدايات على نظام لترميز التعابير الوجهية كان قد طُوِّر في سبعينات القرن الماضي). إن تعليم الآلة هو المقاربة الأكثر مباشرة للذكاء الصنعي، ولكنها تقتصر بشكل كبير على الاستنتاج المنطقي والذي ليس من المرجح أن يقدم أي جديد للذكاء الصنعي المدروس هنا”.

أما عن الخوارزميات المستخدمة حالياً ودورها وقدراتها:

“مع ذلك، قد تكون الخوارزميات المستخدمة ذكية بما يكفي لتزويدنا بمزيد من المعلومات حول ما يفكر الناس به أكثر من أي وقت مضى وذلك بالاعتماد على القدرة على التقاط صور من الفيديوهات بالإيقاف المؤقت لها والتي قد تكون أسرع من تلاحظها العين البشرية بشكل قاطع”.

وفي تفصيل أكبر لطريقة عمل Facet:

“يصنفFacet  التعابير الوجهية إلى 44 حركة مختلفة”.

أما عن Affdex:

“يتعرف على كل من المشاعر وحدة انتباه المستخدم”.

وفي الحديث عن بدايات Affdex وانطلاقتها في هذا المجال

“أجرت Affdex التي أسستها الباحثة الأكاديمية رنا الكليوبي Rana el Kaliouby، أجرت دراسات على مرضى التوحد. لا يستطيع المصابون بالتوحد التعرف على التعابير البشرية بالسهولة التي يجدها معظم الناس، لكنها بحثت  في استخدام حواسب وسم المشاعر لمساعدة المرضى. رأى المسوقون سريعاً المنفعة التي يقدمها هذا النظام وهكذا أطلقت Kaliouby الشركة”.

أما عن Realeyes فهناك فكرة جديدة تضاف إلى ما سبق:

“تعتمد Realeyes  على خوارزميات مشابهة، ولكن توظف الشركة الزوار الذين يستهدفون نوعاً معيناً من المحتوى لتقييم هذا المحتوى”.

هناك نهاية بعض العوائق التي تعرقل مسير ونجاح هذه الفكرة:

“لا تقوم جميع كاميرات الويب بتقديم صور واضحة بشكل كافٍ لتقوم الخوارزميات بفك تشفيرها، ولكن تراهن الشركات المساهمة في هذا المجال على التطورات المستمرة والمتواصلة”.