寻找模式,渴望情境

我们人类喜欢模式,我们的大脑喜欢将每个新体验映射到我们已经拥有的现有旧体验。 并提出关于接下来将要发生的事情的预测。 我的大脑无法孤立地理解事物。 这就是为什么当我看到一个新人时,我会立即开始将该人的脸部,肤色,性格与我已经认识的具有类似属性的人进行匹配,然后我的大脑喜欢根据它刚好拥有的模式来预测该人的行为匹配。 我的大脑之所以这样做,是因为它渴望在每种情况下,在每种通信中都需要上下文。 如果有人突然在街上走近我,并发起一场关于“生活,爱以及阳光下的一切”的谈话,我会大吃一惊。 有一阵子我不确定该如何应对,而我常常问的第一件事就是那个人“你到底是谁? 为什么要跟我说话?”。 我很困惑,因为在这种情况下没有存储任何模式。 此对话没有上下文。 另一方面,如果一个随机的人走上街头,问我去往一个受欢迎的古迹的方向或他的住址,我更有可能做出适当的回应并带他去目的地。 这里有一个模式,我的过去经验是我的大脑从中汲取经验,它知道如何在这种情况下做出响应,并且成功地做到了。 这种模式匹配行为导致我们厌恶新体验和新人。 每当我们被迫进入新的生活时,我们就很难摆脱过去的环境。 这是我们所有偏见的基础,也是我们对同胞施加的所有偏见的基础。 无论是我们对种姓,信条,肤色或宗教信仰的倾向。 甚至在与人交谈之前,我们都根据我们过去已经制定的这些标准来判断他。 现在,无论从他嘴里出来什么,他带来什么想法,那个人有什么独立想法都没有关系。…

阅读微观表达的危险

我们是否真的希望人们学习如何发现微面部表情? 2017年6月27日 从定义上讲,微生物会泄露人们不希望别人知道自己正在感受的情绪。 有时,即使是显示微信的人也没有意识到泄漏出来的情绪。 我的微表情训练工具 (METT)使那些研究它的人能够从试图掩饰自己情绪的人那里获取这些信息(从某种意义上说,他们是在窃取这些信息)。 谁有权这样做,以揭开窗帘的伪装? 当然,执法人员(LEO),尽管我已经(有点言辞地指出)认为,经过培训可以发现微型物体的LEO应该为他们交谈的人戴上口罩或面罩的机会。 《宪法》第五修正案保护我们免受自我追究,但微观组织可能会向接受我们培训的执法官(LEO)提供如此令人信服的信息-正是那些不由自主展示微观组织的人不希望LEO知道什么。 LEO学会了如何发现微型计算机,以至少告知他们采访的人他们经过专门培训以获取此信息的特殊技能-擅自侵犯隐私,这是否符合LEO第五修正案的精神? 他们是否应向犯罪嫌疑人提供戴口罩的权利,以保持对第五修正案的保护? 现在,许多利益(律师,业务运营商,销售人员)的兴趣并不总是与他们学习发现微观知识的人一样,现在可以(无预警)入侵隐私,未经允许即获取信息,而提供商则不希望他们拥有。 在开发METT时,我从未考虑过这些问题,但是我认识到,我的培训课程可以入侵人们生活的一个非常私人的领域:他们不希望所有人(有时没有人)知道自己正在经历的感觉。 但是,这种侵犯隐私的行为可以为公共利益服务。 它可以帮助医疗保健提供者(医生,护士或其他护理人员)进行调教,因此可以更好地提供帮助。 我曾经以为我可以控制其他人也可以使用METT,但是我从国防部的同事那里得知,没有办法这样做。 一旦创建并可以在Internet上访问的工具,所有支付名义价格的人都可以使用。 我的国防部同事建议,我所能希望的是,它将更多地用于我认为是有益的,帮助人民而不是伤害或剥削人民。…

为健康设计—使用技术改善学生的生活

今天的学生在日常生活中面临无数的问题和压力,这些问题通常会因技术而加剧。 在许多情况下,用户可能无法及时处理笨拙的用户界面,从而使自己无法很好地完成当前的任务。 这通常会引起愤怒或不满。 通常,我们还面临冗长的论文和繁重的工作量,需要我们牺牲心理健康才能完成这些工作。 在“福祉设计”模块中,我们小组研究了与Affectiva有关的所有这些问题,Affectiva是一个可以从浏览器中的面部跟踪进行情绪检测的库。 每个小组成员决定使用不同的应用程序处理不同的情感,这些应用程序都捆绑在同一个网页上,即学生中心。 在提出各种想法时,我们首先决定看一下Affectiva的网站,然后看一下当时有哪些情感。 Affectiva总共支持7种情绪:愤怒,蔑视,厌恶,恐惧,喜悦,悲伤和惊奇。我们还惊奇地发现可以测量面部表情的各个组成部分,包括闭眼的数量。 然后,我们写下了各种想法,其中一些最终被整合到了我们不同的应用程序设计中。 因为这将是一个繁重的代码项目,所以我们所有人都决定一开始使用相同的IDE,并将我们的代码存储在Github存储库中。 由于Pycharm和Intellij在其他项目上的大量使用,我们最好的选择可能是Webstorm,因为这三个应用程序都是由同一开发人员制作的。 在第一个演示阶段的大部分时间里,我们都使用javascript中的示例进行操作,试图使用Affectiva库,但缺少该库的文档。 我个人最终使用了Affectiva的C ++库,并尝试通过各种示例将其javascript拼凑在一起。 这不是唯一的问题,因为尽管我们都有使用Git开发的经验,但事实证明,携手合作以使存储库正常工作仍然具有挑战性。 回想起来,最好进行一次与我在软件工程课程中进行的回购测试类似的回购测试,在该测试中,每个团队成员都必须克隆存储库并将提交推送到另一个分支。 如果学生在深夜写论文并且开始入睡,我的申请应该可以唤醒他们。 通过浏览器播放音频时遇到很多问题。…