Rosalind Picard - Rosalind Picard

Rosalind Picard
Dyskusja panelowa Zbliżenie, nauka, wiara i technologia Cropped.jpg
Rosalind Picard na forum Veritas Nauka, wiara i technologia na temat „Żywe maszyny: czy roboty mogą stać się ludźmi?”
Urodzony ( 17.05.1962 ) 17 maja 1962 (wiek 58)
Alma Mater Massachusetts Institute of Technology
Georgia Institute of Technology
Kariera naukowa
Instytucje MIT Media Lab
Praca dyplomowa Modelowanie tekstury: wpływ temperatury na pola losowe Markowa / Gibbsa   (1991)
Doradca doktorancki Alex Pentland
Jae Soo Lim
Sanjoy K. Mitter
Stronie internetowej www .media .mit .edu / people / picard / overview /

Rosalind Wright Picard ( ur.17 maja 1962) to amerykańska uczona i wynalazczyni, profesor sztuki i nauk o mediach na MIT , założycielka i dyrektor Affective Computing Research Group w MIT Media Lab oraz współzałożycielka startupów Affectiva i Empatica . W 2005 roku otrzymała tytuł Fellow of the Institute of Electrical and Electronics Engineers za wkład w analizę obrazu i wideo oraz obliczenia afektywne. W 2019 roku otrzymała jedno z najwyższych odznaczeń zawodowych przyznanych inżynierowi, wybór do National Academy of Engineering za wkład w informatykę afektywną i informatykę do noszenia.

Picard przypisuje się rozpoczęcie gałęzi informatyki znanej jako komputery afektywne w swojej książce z 1997 roku pod tym samym tytułem. W tej książce opisano znaczenie emocji w inteligencji, istotną rolę komunikacji emocjonalnej człowieka w relacjach między ludźmi oraz możliwe skutki rozpoznawania emocji przez roboty i komputery do noszenia. Jej praca w tej dziedzinie doprowadziła do rozszerzenia badań nad autyzmem i opracowania urządzeń, które mogą pomóc ludziom rozpoznawać niuanse ludzkich emocji.

Akademicy

Picard posiada tytuł licencjata elektrotechniki z najwyższym wyróżnieniem oraz dyplom z inżynierii komputerowej Georgia Institute of Technology (1984), a także tytuły magisterskie (1986) i doktoranckie (1991), zarówno w dziedzinie elektrotechniki, jak i informatyki , uzyskane na MIT . Jej praca magisterska nosiła tytuł Modelowanie tekstury: wpływ temperatury na pola losowe Markova / Gibbsa . Od 1991 roku jest członkiem wydziału w MIT Media Laboratory , od 1998 roku, a od 2005 roku jest profesorem zwyczajnym.

Picard jest badaczem w dziedzinie obliczeń afektywnych oraz założycielem i dyrektorem Affective Computing Research Group w MIT Media Lab . Grupa Affective Computing Research Group opracowuje narzędzia, techniki i urządzenia do wykrywania, interpretowania i przetwarzania sygnałów emocji , które napędzają najnowocześniejsze systemy inteligentnie reagujące na ludzkie stany emocjonalne. Zastosowania ich badań obejmują ulepszone systemy nauczania i technologie wspomagające do wykorzystania w rozwiązywaniu problemów z komunikacją werbalną, których doświadczają osoby z autyzmem.

Współpracuje również z Sherry Turkle i Cynthią Breazeal w dziedzinie robotów społecznościowych i opublikowała znaczące prace w obszarach cyfrowego przetwarzania obrazu , rozpoznawania wzorców i komputerów do noszenia . Do byłych uczniów Picarda należy Steve Mann , profesor i badacz komputerów do noszenia.

Picard jest przewodniczącym wydziału MIT MindHandHeart Initiative, „koalicji studentów, wykładowców i pracowników [...] pracujących wspólnie i strategicznie w celu wzmocnienia struktury społeczności [...] MIT”.

Obliczenia afektywne

Pracując w dziedzinie komputerów afektywnych, Picard opublikował Affective Computing . W komunikacie prasowym MIT dla podręcznika Picarda czytamy: „Według Rosalind Picard, jeśli chcemy, aby komputery były naprawdę inteligentne i naturalnie z nami współdziałały, musimy dać komputerom zdolność rozpoznawania, rozumienia, a nawet wyrażania i wyrażania emocji”.

Picard wyjaśnia potrzebę monitorowania sygnałów emocjonalnych i jak to jest obecne u ludzi, kiedy stwierdza:

„Niezależnie od swojej strategii, dobry nauczyciel wykrywa ważne sygnały uczuciowe od ucznia i reaguje w różny sposób z ich powodu. Na przykład nauczyciel może pozostawić subtelne wskazówki lub wskazówki do odkrycia przez ucznia, zachowując w ten sposób poczucie samodzielnego odkrywania. Niezależnie od tego, czy przedmiot dotyczy celowej ekspresji emocjonalnej, jak w przypadku muzyki, czy jest tematem „nieemocjonalnym”, takim jak nauka, nauczyciel, który zajmuje się zainteresowaniem, przyjemnością i niepokojem ucznia, jest postrzegany jako bardziej skuteczny niż nauczyciel, który postępuje bezdusznie. Najlepsi nauczyciele wiedzą, że frustracja zwykle poprzedza rzucenie palenia, i wiedzą, jak w takich momentach przekierować lub zmotywować ucznia. Poznają swojego ucznia, w tym, ile stresu może on znieść, zanim nauka się załamie ”.

Ale takie emocjonalne bodźce nie są częścią inteligencji robotów.

Aby zobrazować, jak takie rozpoznanie wpłynęłoby na interakcje z robotami, Picard podał przykładową sytuację:

Wyobraź sobie, że Twój robot wchodzi do kuchni, gdy przygotowujesz śniadanie dla gości. Robot wygląda na szczęśliwego, że cię widzi i wita cię radosnym „Dzień dobry”. Mamroczesz coś, czego nie rozumie. Zauważa twoją twarz, ton głosu, dym nad piecem i twoje trzaskanie garnkiem do zlewu, i wnioskuje, że nie wydaje się, że masz dzień dobry. Natychmiast dostosowuje swój stan wewnętrzny do „przytłumionego”, co skutkuje obniżeniem wysokości i amplitudy głosu, eliminacją wesołych zachowań i tłumieniem niepotrzebnych rozmów. Przypuśćmy, że zawołasz „Ow !!” wyrywając dłoń z gorącego pieca, pędząc palcami pod zimną wodą i dodając „Nie mogę uwierzyć, że zepsułem sos”. Chociaż system rozpoznawania mowy robota może nie mieć dużej pewności, że dokładnie rozpoznał wszystkie twoje słowa, jego ocena twojego uczucia i działań wskazuje na duże prawdopodobieństwo, że jesteś zdenerwowany, a może zraniony.

W takiej sytuacji konieczne jest, aby roboty rozumiały emocjonalne aspekty ludzi, aby lepiej spełniały swoje zamierzone cele.

Jej praca wywarła wpływ na wiele dziedzin poza informatyką, od gier wideo po prawo. Jeden z krytyków, Aaron Sloman , opisał książkę jako mającą „odważną wizję”, która może zainspirować niektórych, a innych zirytować. Inni krytycy podkreślają wagę pracy, ponieważ ustanawia ona ważne ramy dla całej dziedziny. Picard odpowiedział na recenzję Slomana, mówiąc: „Nie sądzę, aby recenzja oddawała smak książki. Jednak podnosi interesujące punkty, a także potencjalne nieporozumienia, za które jestem wdzięczny za możliwość skomentowania” .

W 2009 roku Picard był współzałożycielem Affectiva wraz z Rana el Kaliouby i został głównym naukowcem firmy na następne cztery lata. Firma została oparta na technologiach, które zaczęli rozwijać w Affective Computing Research Group w ramach MIT Media Lab . W kwietniu 2014 r. Picard był współzałożycielem Empatica , Inc, firmy tworzącej nadające się do noszenia czujniki i narzędzia analityczne, aby pomóc ludziom zrozumieć i komunikować fizjologiczne zmiany związane z emocjami. Jej zespół wykazał, że fizjologiczne zmiany w układzie emocji mogą pomóc w identyfikacji napadów, które mogą zagrażać życiu.

Badania nad autyzmem

Oprócz badania inteligencji robotycznej Picard prowadził badania w dziedzinie autyzmu . Jej zespół stworzył „protezę inteligencji emocjonalno-społecznej” (ESP), która umożliwiała osobie, u której zdiagnozowano autyzm, monitorowanie własnych reakcji mimicznych, aby uczyć ją o sygnałach społecznych innych. To urządzenie miało 65% dokładność odczytu jednego z ośmiu stanów emocjonalnych z wyrazu twarzy i ruchów głowy danej osoby. Ujawniła części tej technologii na 11. dorocznym międzynarodowym sympozjum nt. Komputerów do noszenia.

Badania emocji

Picard przedstawił teorie mające na celu usprawnienie badań emocji poprzez wdrożenie nowych technologii, skupiających się na gromadzeniu informacji emocjonalnych poza laboratorium. Dzięki urządzeniom, które mogą mierzyć tętno, aktywność elektrodermalną i inne zmiany fizjologiczne, które nie są uciążliwe i łatwe w noszeniu (Picard używa przykładu czujnika iCalm), reakcje emocjonalne można dokładniej obserwować w prawdziwym życiu. Opiera się również przeciwko nomotetycznym badaniom nad idiograficznymi badaniami emocji, twierdząc, że zindywidualizowane podejście byłoby bardziej owocne niż zwykłe wyrzucanie danych, gdy nie zostanie znaleziona korelacja grupowa. W ten sposób dane od osób nadal mogły być przechowywane i analizowane, a następnie parowane (nie uśredniane) z podobnymi grupami danych.

Religia i nauka

Picard został wychowany jako ateista , ale jako młody dorosły nawrócił się na chrześcijaństwo . Jest praktykującą chrześcijanką i nie wierzy, że istnieje oddzielenie „materialnego ciała i niematerialnego ducha”, ale jest „coś jeszcze, czego jeszcze nie odkryliśmy” i wierzy, że „naukowcy nie mogą zakładać, że nic nie istnieje poza tym, co mogą mierzyć ”. Uważa za prawdopodobne, że w życiu jest „jeszcze coś”, poza tym, co odkryliśmy, i uważa, że DNA jest zbyt złożone, aby mogło powstać w „czysto przypadkowych procesach”. Dla niej złożoność życia ukazuje „znamię interwencji” i „znacznie większy umysł, znacznie większy naukowiec, znacznie większy inżynier, który stoi za tym, kim jesteśmy”. Uważa, że ​​jej przekonania religijne odgrywają rolę w jej pracy związanej z komputerami afektywnymi i wyjaśnia, że ​​kiedy „Zagłębiając się w modele działania emocji, czuję jeszcze większy podziw i wdzięczność za sposób, w jaki jesteśmy stworzeni, a zatem za Twórca, który to spowodował ”.

Picard jest jednym z sygnatariuszy Discovery Institute 's A Scientific Dissent From Darwinism , petycji, którą ruch inteligentnego projektu użył, próbując poddać w wątpliwość ewolucję jako wystarczającą do wyjaśnienia złożoności życia i mówiąc, że badanie dowodów powinno być zachęcony. Chociaż jej pogląd na złożoność DNA „brzmi podobnie do debaty o inteligentnym projekcie”, reporter Mirko Petricevic pisze: „Picard ma pewne zastrzeżenia co do inteligentnego projektu, mówiąc, że nie jest on wystarczająco kwestionowany przez chrześcijan i innych wierzących”. Twierdzi, że media stworzyły fałszywy dylemat , dzieląc wszystkich na dwie grupy, zwolenników inteligentnego projektu lub ewolucji. „Po prostu umieszczenie większości z nas w jednym obozie, cały stan wiedzy szkodzi”.

Nagrody

  • Georgia Engineering Foundation Fellowship (s) 1980, 81, 82, 83
  • Stowarzyszenie Kobiet Inżynierów: „Wybitna studentka inżynierii” 1981, 82, 83, 84
  • Stypendysta National Science Foundation 1984
  • Stypendysta AT&T Bell Laboratories „Rok w kampusie” 1984
  • Nagroda Wydziału Elektrycznego Georgia Institute of Technology 1984
  • W 1984 roku uznany za „Lidera Roku” Omicron Delta Kappa , Georgia Tech i południowo-wschodnich Stanów Zjednoczonych
  • AAUW „Wybitna absolwentka Georgia Institute of Technology” 1984
  • Nagroda IAPR Pattern Recognition Society za najlepszy papier (z Tomem Minką) 1991
  • GA Tech College of Engineering „Nagroda dla wybitnych młodych absolwentów inżynierii” 1995
  • NEC Career Development Chair in Computers and Communications 1992, 96
  • Doc. of American Publishers, Inc. Computer Science Book Award (wyróżnienie) 1997
  • Starszy członek IEEE 2000
  • ICALT 2001 Best Theory Paper Prize (z Robem Reilly i Barrym Kortem) 2001
  • Creapole's Committee of Honor (Paryż) 2002
  • Stypendysta IEEE 2005
  • Chamblee High School Hall of Fame 2005
  • Groden Network Distinguished Honorees, nagroda naukowa 2008
  • „Najlepsze pomysły roku” New York Timesa (w / el Kaliouby) 2006
  • Dziesięć najpopularniejszych wynalazków popularnonaukowych 2011: Lustro, które odczytuje parametry życiowe 2011 (z Ming-Zher Poh i Danem McDuffem)
  • Najlepszy artykuł dekady, 2000-2009 IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (z Jennifer Healey) 2013
  • Sigma Xi 2014 Walston Chubb Award for Innovation 2014
  • Epilepsy Foundation Innovation Seal of Excellence (z Empatica) 2015
  • Siedmiu technologicznych superbohaterów CNN do obejrzenia w 2015 roku
  • 30 najbardziej innowacyjnych kobiet profesorów 2016
  • Nagroda Red Dot, Product Design, Life Science and Medicine (z Empatica) 2016
  • Association for Psychological Science Fellow 2017
  • National Academy of Engineering 2019

Bibliografia

  • Picard, Rosalind W. (1997). Obliczenia afektywne . Cambridge, Massachusetts: MIT Press. ISBN   9780262161701 .
  • RW Picard, F. Liu, R. Zabih, G. Healey i M. Swain (red.) „Content-Based Access of Image and Video Libraries”, Proceedings of IEEE Workshop , IEEE Computer Society. 1997.
  • J. Tao, T. Tan i RW Picard (red.), Affective Computing and Intelligent Interaction 2005, Lecture Notes in Computer Science 3784, 2005 . Springer-Verlag, Berlin Heidelberg 2005.
  • A. Paiva, R. Prada i RW Picard (red.), Affective Computing and Intelligent Interaction 2007, Lecture Notes in Computer Science 4738 , 2007. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg 2007.

Wybitne artykuły

  • TP Minka i RW Picard (1997), „Interactive Learning Using a 'Society of Models',” Pattern Recognition, tom 30, nr 4, str. 565–581, 1997. (Zwycięzca nagrody Stowarzyszenia Rozpoznawania Wzorców z 1997 r.)
  • RW Picard, E. Vyzas i J. Healey, (2001), „Toward machine emocjonalna inteligencja: analiza afektywnego stanu fizjologicznego”, IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, (10), 1175-1191.
  • B. Kort, R. Reilly i RW Picard (2001), „An Affective Model of Interplay Between Emotions and Learning: Reengineering Educational Pedagogy-Building a Learning Companion”, In Proceedings of International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT 2001), sierpień 2001, Madison, WI. (Zwycięzca nagrody za najlepszy papier).
  • J. Healey i RW Picard (2005), „Wykrywanie stresu podczas rzeczywistych zadań podczas jazdy przy użyciu czujników fizjologicznych”, IEEE Trans. on Intelligent Transportation Systems, tom 6, nr 2, czerwiec 2005, s. 156–166. (Uznano za „10 najlepszych artykułów dekady 2000-2009” dla IEEE T. w sprawie inteligentnych systemów transportowych)
  • ME Hoque, M. Courgeon, J.-C. Martin, B. Mutlu, RW Picard, „MACH: My Automated Conversation coacH”, 15th International Conference on Ubiquitous Computing (Ubicomp), 8–12 września 2013 r. (Zwycięzca nagrody Best Ubiquitous Computing Paper Award)
  • Picard, Rosalind W., Matteo Migliorini, Chiara Caborni, Francesco Onorati, Giulia Regalia, Daniel Friedman i Orrin Devinsky. „Czujnik nadgarstkowy ujawnia współczulną nadpobudliwość i hipowentylację przed prawdopodobnym SUDEP”. Neurology 89, nie. 6 (2017): 633-635.
  • Onorati, Francesco, Giulia Regalia, Chiara Caborni, Matteo Migliorini, Daniel Bender, Ming ‐ Zher Poh, Cherise Frazier i wsp. „Wieloośrodkowa ocena kliniczna ulepszonych przenośnych multimodalnych konwulsyjnych detektorów napadów”. Epilepsia 58, nie. 11 (2017): 1870-1879.

Patenty

  • „Metoda i aparatura do tworzenia relacji i łączenia wielu obrazów tej samej sceny lub obiektu (ów)” Patent US 5,706,416 . Wydany 6 stycznia 1998 r. (Ze Stevem Mannem).
  • „Wykrywanie i wyświetlanie przewodnictwa skóry” Patent US 6,415,176 . Wydany 2 lipca 2002 r. (Z Jocelyn Scheirer , Nancy Tilbury i Jonathan Farringdon.)
  • „System i metoda określania poziomu obciążenia sterownika” Patent USA 7,428,449 . Wydany 23 września 2008 (wspólnie z Fehr, Gardner i Hansman).
  • „ Nadający się do prania bioczujnik do noszenia”, patent US 8,140,143 . Wydany 20 marca 2012 r. (Z Williams, Fletcher, Eydgahi, Poh, Wilder-Smith, Kim, Dobson, Lee).
  • „Metody i aparatura do monitorowania pacjentów i dostarczania bodźców terapeutycznych” Patent USA 8,655,441, wydany 18 lutego 2014 r. (Z Fletcher, Eydgani i Williams).
  • „Rekomendacja wideo oparta na wpływie” Patent USA 9,106,958 . Wydany 11 sierpnia 2015 r. (Z Kaliouby, Bahgat, Sadowsky i Wilder-Smith).
  • „Używanie afektu w kontekście gier” Patent USA 9,247,903 . Wydany 2 lutego 2016 r. (Z Bender, Kaliouby, Picard, Sadowsky, Turcot, Wilder-Smith).
  • „Methods and Apparatus for Conversation Coach” US Patent 9 691 296. Wydany 27 czerwca 2017 (razem z Hoque).
  • „Metody i aparatura do pomiarów fizjologicznych z wykorzystaniem czujnika fotopletyzmograficznego w paśmie barwnym” Patent US 10,028,669 . Wydany 24 lipca 2018 r. (Razem z Gontarkiem i McDuffem).

Zobacz też

Bibliografia

Linki zewnętrzne