Новости

М.Розова: “Компьютерное зрение и психологические тесты”

Мария Сергеевна Розова - победитель конкурса творческих проектов программы Intel® AI for Youth “Технологии ИИ для каждого” среди преподавателей. Ее кейс “Разработка автоматизированной системы интерпретации проективной методики исследования личности с использованием компьютерного зрения” создан в рамках исследований Центра компетенций ФГБОУ ВО “Новосибирский государственный педагогический университет”. Работа с учебным кейсом поможет в развитии навыков применения библиотеки компьютерного зрения OpenCV для поиска контуров и распознавания геометрических форм в проектной деятельности.

Мария Сергеевна, расскажите, пожалуйста, почему Вы выбрали тему по психологии?

  • Непосредственно темой обработки психологических тестов в рамках профессиональной деятельности я не занимаюсь, но на выбор темы обработки результатов рисуночных тестов повлияли 2 фактора: во-первых, интерес к проективным методикам в студенческие годы в педагогическом университете; во-вторых, тесное сотрудничество кафедры, сотрудником которой являюсь (кафедра информационных  систем и цифрового образования), с кафедрой педагогики и психологии нашего института. Захотелось попробовать применить технологии компьютерного зрения в направлении психологии, а обработка больших объемов данных в проективных методиках - реальная проблема, с которой сталкиваются исследователи. Поэтому можно сказать, что сама тема интересует давно, но заниматься напрямую обработкой тестов до конкурса не приходилось.

  • Я выбрала относительно несложный и частично поддающийся автоматизации психографический тест Либиных – конструктивный рисунок человека из геометрических форм. В процессе тестирования участник строит 5 изображений: 4 изображения человека и 1 изображение лица, используя только треугольники, круги и квадраты установленного для каждого рисунка количества. Затем психолог проводит интерпретацию результатов на нескольких уровнях. Требуется разработать программу на языке Python 3 для интерпретации результатов психографического теста Либиных на первых двух уровнях: предпочтение семантики геометрических форм и определение ведущего типа и подтипа личности. Программа должна осуществлять перебор каталогов с рисунками нескольких участников тестирования; для каждого участника выполнять интерпретацию результатов по 5 рисункам и формировать отчет в виде документа, содержащего рисунки с выделенными на них геометрическими фигурами и тексты интерпретаций. Кейс направлен на формирование представления у обучающихся о том, каким образом технологии искусственного интеллекта, в частности, компьютерного зрения, могут быть применены в психолого-педагогической сфере. 

Что по такому тесту можно в принципе узнать о человеке?

  • Тест выделяет формально-обобщенные психологические характеристики личности: склонность к определенной деятельности, некоторые ярко выраженные потребности, преобладающие модели поведения и др. 
Это то, что можно автоматизировать по четким инструкциям определения результата на основе определенных характеристик рисунка. Однако тест имеет разные уровни. Подробный психологический анализ изображения тела и отдельных его элементов (шеи, рук, ног, прически и т.д.) позволяет выявить страхи человека, скрытую агрессию, детали характера и т.д. 

Тестируемый проходит тест на компьютере или может рисовать от руки? Сможет ли правильно распознать углы и линии ИИ с рисунка?

  • Тестируемый проходит тест на компьютере. ИИ сможет распознать рисунок с листа при условии полностью закрашенных фигур.

Есть ли детали, которые не может интерпретировать ИИ в тестах Либиных? Или ИИ может все)?

  • Проективные методики подвергаются критике за отсутствие четких критериев оценки и опору на личный опыт психолога. В связи с тем, что даже разные психологи (естественный интеллект) могут интерпретировать рисунки по разному и быть по-своему правы,  формализовать интерпретацию многих элементов для реализации алгоритмов ИИ, на данный момент, не представляется возможным. Для теста Либиных, например, на мой взгляд, крайне сложно или пока невозможно реализовать средствами ИИ анализ и интерпретацию отдельных деталей рисунков - односложность/многосложность отдельных частей тела, наличие движения на рисунке, наличие половых признаков и т.п. Возможно, большие наборы размеченных данных для обучения нейронных сетей могли бы способствовать решению проблемы, и ИИ действительно мог полноценно решать задачи интерпретации результатов для конкретного теста. Но это очень трудоемко, при этом не гарантирует качественный результат в сравнении с работой профессионального опытного психолога, а различных рисуночных методик много. Поэтому здесь сложно сказать однозначно: потенциально ИИ "может всё" в какой-то определенной области, но это в будущем. Сегодня ИИ не оправдывает затраты на создание датасетов и подходящих архитектур нейронных сетей для решения задачи полноценной интерпретации проективных методик.

Расскажите, пожалуйста, про своих студентов, которые работали по Вашему кейсу. Что вызвало у них трудности, какие вопросы они задавали, как реагировали на результаты своей работы? 

  • Решение кейса было предложено студентам, которые занимаются в Центре компетенций. Основные трудности, с которыми они столкнулись: соединение отдельных компонентов, таких, как распознавание фигур и генерация текстового документа в единую систему, представление этих и других компонентов системы в виде функций, чтобы код был более устойчив к изменениям. На выполнение всех заданий кейса потребовалось около 12 академических часов. Результат удовлетворил многих, студенты с интересом экспериментировали со своими приложениями. Главный их вывод после занятия: заставить работать программную систему без ошибок сложнее, чем выполнять лабораторные работы, направленные на решение определенных задач, являющихся отдельными фрагментами системы. Однако решение подобных практико-ориентированных задач, по мнению студентов, дает хороший опыт программирования и использования технологий ИИ, позволяет почувствовать ограничения ИИ в тех или иных направлениях его возможного применения.

Как преподаватель, чему бы Вы хотели научить современных студентов больше всего?

  • Хотелось бы научить студентов всегда оставаться собой, не сравнивать себя с другими. Научить не бояться совершать ошибки, открываться новому. Познавать этот мир, чтобы найти свое место в нем. Быть решительнее, уметь сказать “нет”. 

И самое главное, хотелось бы научить студентов быть счастливыми.

Спасибо за беседу, Мария Сергеевна, и новых Вам побед!