Saturday, August 15, 2020

Membaca Emosi Manusia melalui Teknologi Facial AI

Film Transcendence, dalam sekuel ceritanya bercerita tentang seorang Doktor  bernama Will Caster yang diperankan oleh Johnny Depp ingin menciptakan komputer super canggih. Hanya saja niatan itu gagal terwujud karena ia keburu ditembak oleh kelompok anti teknologi (RIFT).

Di tengah masa sekaratnya, istrinya Evelyn Caster yang diperankan oleh Rebecca Hall. Ia kemudian berhasil mengupload seluruh pikiran suaminya ke ranah internet. Will memang akhirnya mati, tapi emosi, pikiran, dan segala pengetahuannya hidup di dalam komputer.

Dalam satu scene, terdapat di mana Will berhasil membaca isi hati, emosi, hingga apa saja yang ingin diucapkan oleh istrinya. Seakan tidak ada batas lagi dan di luar kuasa manusia, bahkan Will dengan kecerdasannya mampu mengontrol iklim.
Sesuatu yang digambarkan di dalam film Sci-fi Hollywood memang berlebihan. Hanya saja di dalam scene tersebut ada sejumlah teknologi yang kini makin nyata. Teknologi itu bernama Facial AI, kemampuan membaca mimik wajah dan emosi sebagai bentuk representasi diri.

Kini ada banyak perusahaan teknologi terkemuka di dunia seperti Amazon, Microsoft hingga IBM sedang getolnya mengembangkan algoritma Emotion Regocnition. Mengajak para ilmuwan dalam memecahkan representasi wajah manusia yang diterapkan pada teknologi.

Nah, yang menjadi landasan utama dari ilmu ini yaitu penerapan pada sistem Facial Action Coding. Bukan hal yang baru, karena landasan ini dibangun oleh psikolog kenamaan Paul Ekman. Dalam riset panjang yang ia lakukan hingga akhirnya ia dikenal sebagai psikolog berpengaruh abad 21 versi majalah Time.

Ekman membagi emosi dasar manusia dalam enam bagian ekspresi wajah, yaitu: Bahagia (Joy), Sedih (Sadness), Marah (Anger), Takut (Fear), Kaget (Surprise), dan tentu saja jijik (Disgust).
Nah.. dari situ setiap mimik wajah ini bisa menggambarkan pola dasar manusia, misalnya saja saat ia bahagia ia akan tersenyum dan saat ia marah, target akan cemberut. Secara sekilas terlihat mudah dan itu semua coba dikembangkan dalam sistem Facial AI.

Saat inilah AI terlihat rumit, khususnya dalam membaca air muka dari seseorang yang sifatnya bias. Apalagi sifat wajah yang tak sepenuhnya menggambarkan suasana hati dan keadaan sebenarnya.

Potensi Besar Facial AI di Masa Depan
Bisnis pendeteksian wajah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir. Bahkan di tahun 2023, nilai valuasi pasarnya diperkirakan hingga US$ 20 miliar.

Potensi Facial AI mulai terkemuka saat sensor wajah dan iris mata mulai kembangkan pada perangkat teknologi yang erat pada manusia yaitu ponsel dan komputer.
Dulunya, sistem ini digunakan dalam mendeteksi data seseorang khususnya yang mencurigakan saat melewati bandara atau tempat transit di sebuah negara. Orang yang mencurigakan atau punya catatan hitam di kepolisian akan dengan mudah terdeteksi.

Semenjak itu, sistem Facial Regocnition berkembang pesat khususnya sebagai sistem keamanan tambahan yang lebih sederhana dan aman dibandingkan dengan sidik jari.

Ada begitu banyak tempat dan lokasi yang menerapkan Facial AI. Mulai dari bandara internasional, sistem perangkat di gadget, tempat kerja, ruang kelas hingga akses sosial media.

Artinya perusahaan yang bergerak di bidang tersebut akan kebanjiran pesanan dalam pengembangan Facial AI. Itu belum lagi perangkat yang dibutuhkan terus meningkat sesuai dengan kebutuhan.

Itulah mengapa banyak perusahaan teknologi yang melihat potensi besar ini. Riset dan pengembangannya akan terus bertambah sering dengan berjalannya waktu. Apalagi Facial AI termasuk dalam cabang ilmu Deep Learning.

Salah satunya adalah startup asal Spanyol yang begitu getol dalam mengembangkan Facial AI secara mandiri yaitu Emotion Research Lab. Ada berbagai data yang mereka miliki dari berbagai negara, ini untuk mengetahui mimik wajah dari setiap etnis.

Landasan ini bisa mengurangi bias akan emosi dari setiap negara. Emotion Research Lab sebagai startup Facial AI tak hanya mengukur emosi saja. Ada 17 parameter lainnya yang mereka ukur, sebut saja: deteksi emosi, deteksi wajah, pelacakan mata, usia, jenis kelamin hingga etnis.
Cukup lengkap bukan, selain itu ada begitu banyak data tambahan yang mereka dapatkan dari internet sebagai memperkaya proses Facial AI. Ini berguna dalam mengembangkan Facial AI jadi lebih akurat. Jangan heran, nantinya Emotion Research Lab diakuisisi oleh perusahaan teknologi terkemuka dunia.

Masalah yang Mendera Facial AI
Apa yang dilihat mesin tidaklah sama dengan
dirasakan oleh naluri manusia,...

Gambaran itulah yang membuat banyak orang pesimistis akan Facial AI dalam memprediksi secara akurat. Alasan mendasarkan karena AI menganalisis data perasaan seseorang yang bekerja secara analisis intuisi dan subjektif semata.

Kembali lagi ke sistem AI, kinerja yang digunakannya bermodalkan pada data. Khususnya konsep dasarnya dalam mengenali 6 kondisi wajah manusia. Artinya bukan kesalahan dari Facial AI dalam membaca mimik wajah, tetapi wajah dianggap bukan cerminan emosi yang akurat.
Orang yang deteksi tersenyum lebar, belum tentu 100% bahagia atau bahkan mereka yang sedih bukan berarti sepenuhnya bersedih. Sifat bias ini seakan menjadi masalah utama dalam pengembangan Facial AI.

Namun bukan berarti Facial AI tidak sepenuhnya tak berguna, di dalam cabang AI ada istilah Deep Learning. Kemampuan belajar dari sebuah mesin khususnya dalam mempelajari kebiasaan manusia.

Apalagi didukung dengan data yang semakin banyak dari waktu ke waktu. Kombinasi AI dan Big Data mungkin menjadi jawaban akan Facial AI berkembang lebih baik.
Saat ini data dalam Facial AI masih terbatas, makin banyak database yang tersedia dan diperbanyak. Otomatis AI akan semakin kaya daya dan semakin mudah dalam mendeteksi berbagai kondisi mimik wajah dan bahkan perasaan seseorang.

Mengapa ini dilakukan?
Tujuan utamanya adalah mengurangi bias yang selama ini jadi kendala besar dari Facial AI. Makin banyak data, otomatis bias yang dihasilkan makin kecil. Meskipun margin error tetap ada, tapi AI bisa belajar banyak dalam menganalisis data tersebut.

Mempelajari Mimik Wajah saja Tak Cukup
Data yang banyak dari mimik wajah orang di dunia atau orang tertentu saja tak cukup. Ada namanya data seimbang yang mencakup berbagai faktor di dalamnya. Paling berpengaruh adalah etnis, ini punya pengaruh besar dalam merespons emosi.

Watak sebuah etnis jadi sebuah data besar yang dimanfaatkan dalam membaca air muka. Pada etnis tertentu sangat mudah meluapkan emosi tapi sulit meluapkan hal sebaliknya. Sedangkan pada etnis lainnya sangat murah senyum dan sangat sulit meluapkan rasa amarah.

Sebagai contoh, dalam setiap frame mimik wajah seseorang. AI akan membaginya dalam 25 frame berbeda dalam satu detik dan 1500 gambar dalam satu menit. Data sebanyak ini digunakan dalam mereka ekspresi wajah manusia yang cenderung fluktuatif.
Di dalam ilmu tersebut, dasarnya ada pada Face Recognition. Kita semua pasti mengenal orang terdekat kita salah satunya dari wajah. Alasannya kita sudah berinteraksi sejak dulu, mulai dari bentuk hidung, kontur muka, kedalaman rongga mata hingga bentuk alis.

Cara itulah yang coba AI pelajari, ia akan mengumpulkan berbagai jenis wajah di dalam databasenya. Data tersebut disimpan dan bisa diakses kapan saja.

Proses identifikasi dimulai dari gambar yang diambil dari sebuah foto atau video. Wajahnya tersebut didapatkan resolusi tinggi, apakah di kerumunan atau saat target sendiri. Posisinya dari depan supaya mudah dalam proses identifikasi.

Langkah lanjutan proses pengenalan wajah, kunci paling utama adalah jarak antara mata, dagu, dan dahi. Perangkat Facial AI akan mengidentifikasi setiap kontur wajah.

Dalam hal ini juga dilakukan proses membedakan wajah antara satu orang dengan lainnya. Setiap perbedaan mampu dibedakan sesuai dengan database. Ia tidak mencakup aspek tambahan seperti warna rambut, alis dan sebagainya. Ini sifatnya bias dan bisa berubah-ubah.
Tahapan akhir adalah proses pencocokan wajah, bisa dibilang AI punya identifikasi dengan cepat dan akurat. Memang tetap ada error yang disebabkan terbatasnya data, tapi dengan makin beragamnya data otomatis error itu terus berkurang.

Tahapan lanjutan adalah mengetahui ekspresi, ini memang cukup sulit karena butuh video atau foto dari berbagai kondisi target. Kita bisa menilai apa yang ia sampaikan mengandung unsur apa saja, sesuai dari enam parameter emosi.

Facial AI dalam Membaca Mimik Perkataan Pejabat Publik
Teknologi nyatanya sangat membantu dalam berbagai hal, termasuk dalam membaca wajah para politisi. Selama ini politisi memang sangat pandai bersilat lidah, air mata buaya atau aksi teatrikal.

Facial AI punya cara sendiri dalam melakukan hal tersebut, mereka akan mengumpulkan data mimik wajah tersebut. Menciptakan diagram dan kondisi dari enam mimik wajah, apakah benar atau hanya sandiwara biasa.
Salah satu yang patut dicoba adalah pada para pejabat publik, mereka sering tampil di muka umum dengan berbagai tampilan wajah. Facial AI bisa mendeteksi air muka wajah tersebut, apakah sesuai dengan ucapan atau hanya sandiwara belaka.

Facial AI seakan lebih modern dibandingkan Lie Detector yang selama ini digunakan di persidangan. Artinya AI lebih maju dan lebih akurat dalam mendeteksi siapa ucapan dan tentu saja wajah. Masyarakat tinggal menentukan, apakah politisi itu layak dipilih atau tidak.

Facial AI nantinya bisa mengetahui mana yang sebenarnya benaran marah atau hanya bersandiwara untuk mencari atensi masyarakat. Pada tahapan ini, AI sudah cukup membantu begitu banyak masyarakat dalam mengetahui karakter pemimpinnya.

Keamanan Data Wajah yang Makin Bias
Pada sejumlah negara yang punya kontrol penuh terhadap masyarakat. Face Recognition punya peran penting, termasuk mengawasi tindak tanduk masyarakatnya di tempat umum.

Setiap masyarakat diberikan semacam skor atas segala tindakannya. Bila saja melanggar atau pernah melakukan tindakan kriminal menurut negara. Otomatis akan diberikan skors berupa tidak bisa menggunakan akses sejumlah transportasi umum, kesehatan hingga pendidikan yang layak.
Facial AI juga mengawasi segala tindak-tanduk yang berakibat pada tindakan salah tangkap. Apalagi bila AI salah mendeteksi mimik wajah warganya. Alhasil ini dianggap cara negeri komunis dalam menangkap masyarakatnya yang dianggap mencurigakan.

Bahkan di USA, wajah digunakan sebagai akses dalam membuat SIM dan berbagai akses lainnya. Itu semua menjadi akses data. Jepang dalam akses dalam proses menarik uang di ATM.

Itu baru negara, bagaimana jadinya bila Facial AI jatuh pada orang tak bertanggung jawab. Data keamanan wajah disimpan dan dikumpulkan tanpa izin. Apalagi bila wajah jadi akses dalam berbagai lokasi penting.
Baca Juga: Eksistensi Manusia dan Gebrakan AI
Aksi penipuan juga bisa saja terjadi, Facial AI sebenarnya sudah berkembang pesat saat sosial media eksis.

Ada begitu banyak orang menjadi korban penipuan dari foto pengguna. Bermodalkan foto yang curian pada sosial media, kemudian digunakan untuk menipu dan memeras orang lain. Bahkan Facial AI bisa mengenali wajah seseorang di tempat umum.

Ada beragam ekspresi wajah dari berbagai belahan dunia dan etnis yang menjadi sampel. Makin banyak makin baik, tapi ada sesuatu yang perlu disadari: PRIVASI.
Masalah ini dianggap cukup serius, berhubungan dengan wajah seseorang otomatis berhubungan dengan privasi. Akses wajah kini banyak digunakan sebagai pengganti sidik jari atau sidik mata dalam akses.

Dari wajah pun, ada banyak akses dari perangkat penggunanya. Bagaimana bila saja data privasi yang niat awalnya sebagai Facial AI. Malah jatuh ke pihak yang salah, digunakan untuk akses meretas data pengguna.

Facial AI punya segudang manfaat tapi juga punya sisi lainnya yang berbahaya bagi penggunanya. Bijak menggunakannya dan dikelola dengan orang yang benar akan menggunakan.

Bahkan startup yang membangun sistem dari Facial AI akan kebanjiran uang segar dari investor dan pengguna setia di masa depan. Sebut saja apa yang Emotion Research Lab dan startup serupa di belahan dunia lakukan saat ini.
Saat ini masih dalam proses pengembangan khususnya dalam memperkaya data. Kita tunggu saja sepak terjang selanjutnya. Semoga postingan ini memberikan pencerahan untuk kita semua, akhir kata: Have a Nice Days.

Share:

0 komentar:

Post a Comment

Kenalan Blogger

My photo
Blogger & Part Time Writer EDM Observer