TEDにて
ラナ・エル・カリウビ:顔を見るだけで感情がわかるアプリケーション?
(詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ)
感情は私たちの生活のあらゆる面に影響します。学び方やコミュニケーションの取り方、決定の仕方まで様々です。
しかし、デジタルにおいてはそれが欠けています。私たちが用いる電子機器やアプリは、私たちの感情を知りようがないのです。
科学者のラナ・エル・カリウビは、これを変えようとしています。
彼女は顔の表情を読み取って、それに対応する感情と結びつける、強力な新しいテクノロジーを実演します。
この「感情エンジン」には大きな意味があり、私たちが機械と関わる方法だけでなく、お互いに交流する方法をも変える可能性があると彼女は言います。
私たちの感情は、生活のあらゆる面に影響します。健康や学び方。ビジネスのやり方や決定の仕方まで大小様々です。感情は私たちがお互いと結びつく方法にも影響します。
今まで私たちは、このような世界に順応してきましたが、現在の世界はどんどん このようになってきています。
これは昨晩、娘から届いた携帯メールです。感情のない世界ですね。私はそれを変えるべく活動しています。デジタルでの体験に感情を取り戻したいのです。
現在のテクノロジーには、IQはあってもEQはありません。知能指数は高くても心の知能指数はないのです。そこで、私は考えました。テクノロジーが感情を感じ取れるとしたらどうだろう?
心の知能指数を持った友人のように電子機器が感情を読み取ってそれに応じて反応したらどうだろう?
これらの問いによって、私とチームは感情を読み取り、対応できるテクノロジーを開発するに至り、私たちの出発点は人間の顔でした。
人間の顔は、社会的・感情的状態を伝えるのに誰もが用いている非常に強力な手段のひとつです。喜びや驚き。共感や好奇心まで様々あります。感情科学では、顔面筋肉の動き、それぞれをアクション・ユニットと言います。
例えば、アクション・ユニット12は、ハリウッド映画のタイトルではありませんよ。これは口の端を引く動きで笑顔の主な要素です。試してみて下さい。笑顔になりますね。
もうひとつの例は、アクション・ユニット4でこれは眉をひそめる動きです。両眉をひそめると凹凸やしわができますね。好まれるものではありませんが、否定的な感情を強く示すサインです。
こうしたアクション・ユニットが45個あり、これらが組み合わさって何百もの感情を表します。こうした顔の表情をコンピューターに読み取らせるのは困難です。
では、どうすればいいでしょう?私達の開発したアルゴリズムに純粋な笑顔を見せている人々の例を何万例も与えます。人種、年齢、性別も様々です。そして、作り笑いにも同様のことを行います。
すると、ディープラーニング(深層学習)でアルゴリズムが顔面に起こる凹凸やしわや形状の変化を探し、笑顔には共通の特徴があり、作り笑いには微妙に異なる特徴があることを学習します。
以降は、未知の顔に遭遇しても基本的にこの顔が、笑顔の特徴を備えていることを認識し「あぁわかった。これは笑顔ですね」と答えを示すのです。
ここ5年間で私たちは、MITでの研究プロジェクトから企業へと変化しました。私のチームはこのテクノロジーがいわば「外の世界で」機能するよう努力してきました。
また、コンパクトにすることで感情エンジンの核となる部分が、iPadのようなカメラ付き携帯機器で使えるようにしました。
2018年のiPhoneXで似たようなテクノロジーがセキュリティのツールとして応用され搭載されています。
これまでに、120億の感情データポイントを収集しました。世界最大の感情データベースです。290万の顔の写ったビデオから 集めましたが、感情を共有することに同意した人たち。世界75か国から集まりました。
これは日々増えています。感情というごく個人的なものを、今やこれほどの規模で数量化できるなんて私の想像を超えています。
このデータは、今、どこで使われているのでしょう?メディアとの関わり方の研究。つまり、バイラリティーや投票行動などの理解やまた、能力を高めたり、感情を利用するテクノロジーにも使えます。
私が、特に大切に思う例をお話ししたいと思います。感情を理解する眼鏡型端末があれば、視覚障害者が他者の表情を読むのに役立ちます。
自閉症のスペクトラムの人が非常に苦労している感情の理解にも役立ちます。教育においては学習アプリが生徒の困惑や退屈の表情に気付き、教室で熟練の教師がするように学習のペースを調整することができるでしょう。
AppleWatchなど腕時計が、あなたの気分をモニターしたり、車があなたの疲労度合いを感知できたら?私は良いと思いますね。
情報技術の発展とインターネットで大企業の何十万、何百万単位から、facebook、Apple、Amazom、Google、Microsoftなどで数億単位で共同作業ができるようになりました。
現在、プラットフォーマー企業と呼ばれる法人は先進国の国家単位レベルに近づき欧米、日本、アジア、インドが協調すれば、中国の人口をも超越するかもしれません。
こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との
戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる?人間の限界を超えてることが前提だけど
しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください!
ヨーロッパでの一般データ保護規則(GDPR)でも言うように・・・
年収の低い個人(中央値で600万円以下)から集めたデータほど金銭同様に経済的に高い価値を持ち、独占禁止法の適用対象にしていくことで、高価格にし抑止力を持たせるアイデア。
自分自身のデータを渡す個人も各社の取引先に当たりデータに関しては優越的地位の乱用を年収の低い個人(中央値で600万円以下)に行う場合は厳しく適用していく。
キャシーオニールによると・・・
思考実験をしてみましょう。私は、思考実験が好きなので、人種を完全に隔離した社会システムがあるとします。どの街でも、どの地域でも、人種は隔離され、犯罪を見つけるために警察を送り込むのは、マイノリティーが住む地域だけです。すると、逮捕者のデータは、かなり偏ったものになるでしょう。
さらに、データサイエンティストを探してきて、報酬を払い、次の犯罪が起こる場所を予測させたらどうなるでしょう?
あら不思議。マイノリティーの地域になります。あるいは、次に犯罪を犯しそうな人を予測させたら?あらら不思議ですね。マイノリティーでしょう。データサイエンティストは、モデルの素晴らしさと正確さを自慢するでしょうし、確かにその通りでしょう。
さて、現実は、そこまで極端ではありませんが、実際に、多くの市や町で深刻な人種差別があり、警察の活動や司法制度のデータが偏っているという証拠が揃っています。実際に、ホットスポットと呼ばれる犯罪多発地域を予測しています。さらには、個々、人の犯罪傾向を実際に予測しています。
ここでおかしな現象が生じています。どうなっているのでしょう?これは「データ・ロンダリング」です。このプロセスを通して、技術者がブラックボックスのようなアルゴリズムの内部に醜い現実を隠し「客観的」とか「能力主義」と称しているんです。秘密にされている重要で破壊的なアルゴリズムを私はこんな名前で呼んでいます「大量破壊数学」です。
民間企業が、私的なアルゴリズムを私的な目的で作っているんです。そのため、影響力を持つアルゴリズムは私的な権力です。
解決策は、データ完全性チェックです。データ完全性チェックとは、ファクト(事実)を直視するという意味になるでしょう。データのファクトチェックです!
これをアルゴリズム監査と呼んでいます。
(個人的なアイデア)
重要なので、何度もいいます!
セキュリティーやプライバシーに十分配慮した2018年のiPhoneXで似たようなテクノロジーがセキュリティのツールとして応用され搭載されています。
その一方で・・・
オウム真理教の集団テロ事象の原因は開発独裁特有の当時、自民党55年体制の特権意識による負の遺産とインターネット黎明期にまだ周波数を独占的した民放テレビ局の暴走が談合を産み出し、警察機関が職権乱用して談合に便乗。監視も悪用し権力を思うままにふるまわせたことによる出来事にすぎない。
みなさん。考えてみてください!オウム真理教の集団テロ事象の後の警察権力は拡大してます!防衛庁は防衛省になりましたよね。拡大してます!スピード早くないですか?歴史的に見ると危険です。権力を思うままにふるまわせたことによる証拠です。憎しみの連鎖の起点の一つ。
テレビ潰れろ!なくせ!警察の職権乱用。警察が悪さしないようにまず監視カメラを警察内部につけろ!防衛省を防衛庁に格下げ、警察予算を削減してベーシックインカムの原資にすること。
他には・・・
オウム真理教の時代には、不可能だったディープラーニングの活用でカメラに、自動的にディープフェイクをリアルタイムの別レイヤーで人物に重ね録画していくことで、写る本人の許諾が無いと外せないようなアルゴリズムを強力に機能追加していく。
こうすれば、プライバシーの侵害にならないし、警察機関の職権濫用、監視悪用、マスメディアへの情報の無断横流し行為を予防できる可能性も高まります。他の予防方法があれば、選択肢が増えて良いかもしれません。
2020年には、新型コロナウイルスの混乱に乗じて、日本の悪徳警察は、初旬から防犯カメラやSNSの画像を顔認証システムで本人の許可なしに照合しています!!(照合するのは「裁判で有罪となった人物(影響力のある有名人は無罪でも該当)」)
要するに、影響力のある有名人は無罪でも、基本的人権を制限して警察機関が徹底追跡する方が社会システム内での善性に沿います。
顔認証システムの拡充が進んでいることと、警視庁がリアルタイムで民間の監視カメラを一元管理し、顔認証システムで識別するシステムを持っていること。今後さらに拡充されていく危険性があること。
情報公開、検証、議論なしに拡大する顔認証システムへの危険性!!!
Apple Vision Pro 2023の登場で・・・
チャットGPTが、Apple Vision Proに搭載されれば?
どうなる?
しかも、行政府や他社とは違い指紋認証や顔認証と同様に虹彩認証データはApple Vision Pro内で処理されて外部サーバーには送信されません。
パスキーにも対応しています。
あなたの許可を前提に提供してくれたデータは、現時点でAppleの場合、広告ではなくハードウェアの製品開発に使用してます。
データに向き合う別の方法として
「Appleでサインイン」
これに切り替える方法!!
Facebook、Google、Twitter、Lineのアカウント(日本他企業含む)を使って、ワンクリックでサインインできるようになる画面がよく登場します。
このソーシャルサインイン(ソーシャルログイン)方式にAppleが非常に魅力的な提案を2019の秋からしています。
Introducing Sign In with Apple - WWDC 2019 - Videos - Apple Developer
これはアプリなどからサインインする際に、ソーシャルメディアに登録しているアカウントの情報を自動的にサードパーティのサイトやサービスに提供してしまうことをコントロールする方法です。
「Appleでサインイン」(Sign In with Apple)ボタンは、アプリへの実装が義務化されて数年かけて普及してます。2021年時点ですべてに適用済み。
こちらは、Apple IDに登録しているアカウント情報からサービス側に提供する形にしてします。
使い方の簡単な説明は以下から
まずソーシャルサインインボタンから「Appleでサインイン」を選ぶ。
次に、名前とメールアドレスを登録する。ここで「メールを非公開」を選ぶと、Apple ID内に登録してるメールアドレスを公開せず、転送用のアドレスがサービス側に登録される。
最後にApple IDのパスワードを入力して登録を完了する。
次回からワンクリックで「Appleで続ける」ボタンから再ログインできるようになる。
転送用のアドレスは「設定」→「Apple ID」→「パスワードとセキュリティ」→「Appleでサインイン」から確認可能です。
他のソーシャルメディアアカウント情報から切り替えると、万が一、漏洩してもメールアドレスは非公開で保護できます。
そして
Appleは、プライバシー保護を目的とした「AppTrackingTransparency(ATT、Appのトラッキングの透明性)」を導入
高度なセキュリティーや高いプライバシーに投資を積極的に行います。
Appleはこれらの対策として提案した内容がこれ。
データミニマイゼーション!
取得する情報・できる情報を最小化する。データが���れなければ、守る必要も漏れる可能性もない!
オンデバイスでのインテリジェンス!
スマートフォンなど機器のなかで処理を完結させることでプライバシーにかかわる部分を端末内に留める。
クラウドにアップロードして、照会プロセスを最小化することで、漏洩や不適切な保存の可能性を排除する!
高い透明性とコントロール!
どんなデータを集め、送っているのか、どう使うのかを明示し、ユーザーが理解したうえで自身で選んだり変更できるようにする!
セキュリティプロテクション!
機器上などで、どうし��も発生するデータに関しては指紋認証や顔認証などを使ったセキュリティ技術で、漏えいがないようにしっかりと守るセキュリティプロテクション!
機器上などで、どうしても発生するデータに関しては指紋認証や顔認証などを使ったセキュリティ技術で、漏えいがないようにしっかりと守る
202012のApp Storeプライバシー情報セクションは、3つ目「透明性とコントロール」の取り組み。
位置情報などは自己申告だが、アップルとユーザーを欺いて不適切な利用をしていることが分かればガイドラインと契約違反になり、App Storeからの削除や開発者登録の抹消もありえます。
このプライバシー情報の開示は12月8日から、iOS、iPadOS、macOS、tvOSなどOSを問わず、新アプリの審査時または更新時に提出が求められるようになっています。
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<提供>
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