Искусственный интеллект превзошел людей в распознавании эмоций

Фото из открытых источников

Искусственный интеллект оказался более точным в распознавании человеческих эмоций, чем сами люди — об этом говорится в исследовании ученых из Бернского и Женевского университетов, сообщает издание Live Science. В рамках научного эксперимента исследователи протестировали шесть передовых языковых моделей, включая ChatGPT-4, Claude 3.5 Haiku, Gemini 1.5 Flash, DeepSeek V3, Copilot 365 и ChatGPT-o1, чтобы сравнить их способности с результатами, показанными людьми в аналогичных условиях.

Для оценки использовались специально разработанные задания, направленные на измерение эмоционального интеллекта. Результаты показали, что искусственные модели продемонстрировали уровень точности 81%, в то время как у участников-людей он составил лишь 56%. Ученые пришли к выводу, что языковые модели способны не только различать эмоциональные оттенки высказываний, но и делать это значительно эффективнее человека.

Кроме того, разработчики из OpenAI предложили ChatGPT самостоятельно сформулировать аналогичные задания по определению эмоционального интеллекта. Когда эти вопросы были протестированы на выборке людей, эксперты отметили, что они оказались сопоставимы по уровню сложности с оригинальными задачами, созданными психологами. Это дало повод ученым утверждать, что языковые модели способны не только решать такие задания, но и создавать их на высоком уровне.

Однако не все специалисты согласны с выводами швейцарской исследовательской группы. Ряд независимых аналитиков отмечают, что тесты на эмоциональный интеллект не всегда адекватно отражают поведение и восприятие в реальной жизни. По их словам, даже профессиональные психологи часто ошибаются в интерпретации чувств других людей. При этом искусственный интеллект, как правило, выбирает наиболее вероятные ответы на основании огромного массива данных, а не благодаря «глубинному» пониманию человеческих эмоций.

Кроме того, эксперты подчеркивают, что ИИ достигает высокой точности в распознавании эмоционального состояния по визуальным и аудиосигналам. Так, анализируя огромное количество видеоматериалов, языковые модели улавливают интонационные нюансы и мимические особенности, которые человек может не заметить. Однако эти способности могут легко быть нарушены внешними факторами: например, ухудшение качества изображения или изменение освещения резко снижает точность результатов. Это, по мнению специалистов, ставит под сомнение универсальность и практическую применимость подобных тестов для ИИ в повседневных ситуациях.

Тем не менее исследование, проведенное при участии Бернского и Женевского университетов, показывает впечатляющий прогресс в развитии эмоционального интеллекта у искусственных систем. Хотя интерпретация этих данных вызывает споры, уровень эффективности ИИ в данной области однозначно свидетельствует о высоком потенциале подобных технологий в будущем.