Mana-mana kanak-kanak (atau suami) yang telah dimarahi kerana nada suaranya - seperti berteriak atau bersikap sedih - tahu bahawa cara anda bercakap dengan seseorang boleh jadi sama pentingnya dengan perkataan yang anda gunakan. Artis dan pelakon suara memanfaatkan ini - mereka mahir dalam memberi makna dalam cara mereka bercakap, kadang-kadang lebih banyak daripada kata-kata sahaja yang akan merit.

Tetapi berapa banyak maklumat yang dibawa dalam nada kita suara dan perbualan corak dan bagaimana ia memberi kesan kepada hubungan kita dengan orang lain? Sistem pengiraan sudah dapat ditentukan siapa orang dari suara mereka, jadi bolehkah mereka memberitahu kita tentang kehidupan cinta kita? Hebatnya, ia kelihatan seperti itu.

Penyelidikan baru, baru diterbitkan dalam jurnal PLOS-ONE, telah menganalisis ciri-ciri vokal pasangan 134 menjalani terapi. Penyelidik dari University of Southern California menggunakan komputer untuk mengekstrak ciri-ciri analisis pertuturan standard dari rakaman peserta sesi terapi selama dua tahun. Ciri-ciri - termasuk padang, variasi dalam padang dan intonasi - semua berkaitan dengan aspek suara seperti nada dan keamatan.

Algoritma pembelajaran komputer kemudiannya dilatih untuk mempelajari hubungan antara ciri-ciri vokal dan hasil akhirnya terapi. Ini tidak semudah mengesan suara yang menjerit atau membangkitkan suara - ia termasuk hubungan perbualan, yang bercakap kapan dan berapa lama serta suara suara. Ternyata mengabaikan apa yang dikatakan dan hanya mempertimbangkan corak bercakap ini mencukupi untuk meramalkan sama ada pasangan akan tetap bersama. Ini semata-mata didorong data, jadi ia tidak mengaitkan hasil kepada sifat suara tertentu.

Bagaimana nada suara dapat mengubah arti beberapa perkataan.

{youtube}https://youtu.be/GVqJtvRjuns{/youtube}

Menariknya, rakaman video penuh sesi terapi kemudian diberikan kepada pakar untuk mengklasifikasikannya. Tidak seperti AI, mereka membuat ramalan mereka menggunakan penilaian psikologi berdasarkan sifat vokal (dan lain-lain) - termasuk kata-kata yang dituturkan dan bahasa tubuh. Yang menghairankan, ramalan mereka tentang hasil akhirnya (mereka betul dalam 75.6% daripada kes) adalah lebih rendah daripada ramalan yang dibuat oleh AI berdasarkan hanya ciri-ciri suara (79.3%). Jelas sekali terdapat unsur-unsur yang dikodkan dalam cara kita bercakap yang bahkan tidak diketahui pakar. Tetapi hasil terbaik datang daripada menggabungkan penilaian automatik dengan penilaian ahli (79.6% betul).

Kepentingan ini tidak banyak membabitkan melibatkan AI dalam kaunseling perkahwinan atau mendapatkan pasangan untuk bercakap dengan lebih baik antara satu sama lain (bagaimanapun bersikap demikian). Pentingnya mendedahkan berapa banyak maklumat mengenai perasaan mendasari kita yang dikodkan dalam cara kita bercakap - sesetengahnya tidak diketahui sepenuhnya oleh kita.

Perkataan yang ditulis pada halaman atau skrin mempunyai makna leksikal yang diperoleh daripada definisi kamus mereka. Ini diubahsuai oleh konteks perkataan sekelilingnya. Terdapat kerumitan yang hebat secara bertulis. Tetapi apabila kata-kata dibaca dengan kuat, ia benar bahawa mereka mengambil makna tambahan yang disampaikan oleh tekanan perkataan, kelantangan, kadar pertuturan dan nada suara. Dalam perbualan yang biasa terdapat juga makna berapa panjang setiap pembicara bercakap, dan berapa cepat satu atau yang lain boleh menyuarakan.

Pertimbangkan soalan mudah "Siapa awak?". Cuba bercakap dengan tekanan pada kata-kata yang berbeza; "Siapa anda? "," Siapa adalah anda dan "yang Adakah awak?". Dengarkan ini - makna semantik boleh berubah dengan cara kita membaca walaupun kata-kata tetap sama.

Komputer membaca 'deria rasa'?

Ia adalah tidak mengejutkan bahawa perkataan menyampaikan makna yang berbeza bergantung kepada bagaimana mereka bercakap. Ia juga tidak mengejutkan bahawa komputer boleh mentafsirkan beberapa makna di sebalik bagaimana kita memilih untuk bercakap (mungkin suatu hari nanti mereka akan dapat memahami ironi).

Tetapi kajian ini mengambil perkara lebih jauh daripada hanya melihat makna yang disampaikan oleh sebuah ayat. Nampaknya mendedahkan sikap mendasar dan pemikiran yang terletak di belakang ayat-ayat. Ini adalah tahap pemahaman yang jauh lebih mendalam.

Peserta terapi tidak membaca kata-kata seperti pelakon. Mereka hanya bercakap secara semula jadi - atau secara semulajadi seperti yang mereka boleh di pejabat terapis. Namun analisis itu mendedahkan maklumat tentang perasaan bersama mereka bahawa mereka "bocor" secara tidak sengaja dalam ucapan mereka. Ini mungkin salah satu langkah pertama dalam menggunakan komputer untuk menentukan apa yang kita benar-benar berfikir atau merasa. Bayangkan sejenak bercakap dengan telefon pintar masa depan - adakah kita "bocor" maklumat yang mereka boleh ambil? Bagaimana mereka akan bertindak balas?

Bolehkah mereka menasihatkan kami tentang rakan kongsi yang berpotensi dengan mendengar kami bercakap bersama? Bolehkah mereka mengesan kecenderungan terhadap tingkah laku antisosial, keganasan, kemurungan atau keadaan lain? Ia tidak akan menjadi lonjakan imaginasi untuk membayangkannya peranti mereka sebagai ahli terapi masa depan - berinteraksi dengan kami dalam pelbagai cara untuk mengesan keberkesanan intervensi yang mereka berikan.

Jangan risau lagi kerana kami bertahun-tahun dari masa depan seperti itu, tetapi ia meningkat isu privasi, terutamanya apabila kita berinteraksi dengan lebih mendalam dengan komputer pada masa yang sama kerana mereka semakin kuat dalam menganalisis dunia di sekeliling mereka.

Apabila kita berhenti seketika untuk menimbangkan perasaan manusia yang lain selain daripada suara (ucapan); mungkin kita juga bocor maklumat melalui penglihatan (seperti bahasa badan, kemerahan), sentuhan (suhu dan pergerakan) atau juga bau (pheromones). Sekiranya peranti pintar dapat belajar dengan banyak cara dengan mendengar cara kita bercakap, seseorang bertanya-tanya berapa banyak lagi yang dapat mereka bawa dari deria lain.

Tentang Pengarang

Ian McLoughlin, Profesor Pengkomputeran, Ketua Sekolah (Medway), University of Kent

Artikel ini pada asalnya diterbitkan pada Perbualan. Membaca artikel asal.

Buku berkaitan:

at InnerSelf Market dan Amazon