Что обозначают термином «эмоциональные вычисления», что такое измерение эмоций и повлияет ли развитие соответствующих технологий на нашу будущую жизнь? Этой теме посвящена заметка основательницы фирмы Impact Analytix Джен Андервуд на портале InformationWeek.
Человеческие эмоции являются универсальным языком коммуникаций, и где бы вы ни путешествовали по миру, люди поймут вашу улыбку или слезы. Даже наши любимые домашние животные чувствуют эмоциональное состояние человека и зачастую реагируют на него. А что если и технология сможет распознавать ваши эмоции и реагировать на них в реальном времени в процессе ее использования? Этот вопрос является предметом дисциплины под названием affective computing (в русскоязычных источниках за этим термином в последние годы закрепился перевод «эмоциональные вычисления»), которой сегодня занимаются многочисленные группы исследователей. Потенциал применения эмоциональной аналитики поистине безграничен, и она сможет приносить пользу в таких сферах, как маркетинг, медицина, работа кадровых служб, оценки удовлетворенности пользователей сервисов и многие другие.
Поговорим об этом более конкретно. Эмоциональные вычисления гуманизируют цифровые взаимодействия путем использования эмоционально восприимчивого искусственного интеллекта. Под этим подразумевается способность компьютеров замечать, распознавать, интерпретировать, обрабатывать и моделировать эмоции человека, передаваемые через визуальную, текстовую или звуковую среду. Психоэмоциональное состояние человека должно оцениваться и измеряться в конкретном контексте путем соединения данных о выражении лица с физиологическими показателями, данными о мозговой активности, движениях глаз, интонациях речи и другой информацией. Далее получаемая эмоциональная картина должна интерпретироваться алгоритмами глубокого обучения, которые смогут регулировать реакцию систем в соответствии с тем, какие чувства в данный момент испытывает человек.
Люди уже достаточно давно взаимодействуют с технологией на базе естественного языка, используя поисковые системы, речевой ввод текста, боты и персональные цифровые помощники типа Alexa. Логическим продолжением этого тренда являются первые опыты внедрения технологических решений по распознаванию и цифровой обработке эмоций в рекламном бизнесе, маркетинге, в сфере развлечений и туризма, в деятельности организаций, заинтересованных в улучшении пользовательского опыта, а также в здравоохранении. Эмоциональная аналитика обеспечивает более глубокое, количественно измеряемое понимание того, что испытывает тот или иной человек, действуя в реальном мире. Поэтому она позволит улучшить качество цифрового пользовательского опыта. Очень важно и то, что она поможет сформировать модели наших будущих взаимоотношений с роботами, которые неизбежно будут все шире присутствовать в нашей жизни.
Пионером эмоциональных вычислений является Розалин Пикард, опубликовавшая еще в 1997 г. свою книгу под названием «Affective computing». Поднятая ею тема за прошедшие 20 лет привлекла внимание исследователей из многих стран мира, и в настоящее время выходит междисциплинарный научный журнал «IEEE Transactions on Affective Computing». В медицине эмоциональная аналитика может помогать в лечении пациентов, страдающих аутизмом, эпилепсией, депрессией, посттравматическими расстройствами психики, нарушениями сна, стрессами, деменцией и расстройствами вегетативной нервной системы. У Пикард имеются многочисленные патенты на носимые и бесконтактные датчики, алгоритмы и системы, которые могут регистрировать и распознавать изменения физиологических параметров, связанных с эмоциями, и реагировать на них для пользы человека. Сегодня технология наконец-то подошла к той точке, когда видение Пикард может воплощаться в реальность.
В области измерения человеческих эмоций работают многие вендоры и существуют RESTful API. В качестве примера можно привести разработки компаний Affectiva, Humanyze, nViso, Realeyes, Beyond Verbal, Sension, CrowdEmotion, Eyeris, Kairos, Emotient, сервис IBM Watson Tone Analyzer, AlchemyAPI и технологию Intel RealSense. Анализ эмоций на базе датчиков, изображений и текстов уже интегрируется в бизнес-приложения, системы оповещения и разного рода интеллектуальные разработки. Например, решение Affectiva вычисляет эмоции по лицевой мимике на основе специальной системы метрик, носящей название Affdex. Совокупный анализ этих метрик позволяет выявить моменты, когда конкретный субъект выражает ту или иную эмоцию, и вывести ее описание вместе со степенью достоверности результата.
Не будет преувеличением сказать, что эмоциональная аналитика открывает новый мир инсайтов и существенно улучшает взаимодействия между человеком и компьютером. Однако эта наука неизбежно сопряжена с ошибками. Ведь люди — не машины. Понимание человеческих эмоций — сложное искусство, которое дается далеко не всем людям. Зачастую человек может скрывать свои эмоции, или бывает, что эмоции вызываются посторонними факторами, не имеющими отношения к анализируемой ситуации. Многие субъекты могут изменять свое поведение, если будут знать, что их эмоции кем-то измеряются. Разве вы не измените тон своих высказываний, зная, что ваш голос записывают?
По мере дальнейшего развития аналитики эмоций нас поджидают проблемы адаптации алгоритмов к широкому разнообразию индивидуальных характеров людей и культур, от которых во многом зависит, как раскрываются, скрываются и выражаются эмоции. Можно ли все это запрограммировать? И сами процессы сбора и классифицирования эмоций также поднимают непростые вопросы этики и неприкосновенности частной жизни.
Впереди нас ждет заманчивое будущее повседневной жизни в окружении эмоционально сведущих машин. Не исключено, что эмоциональные вычисления в какой-то мере «встряхнут» человечество. Что с ним произойдет, когда машины станут эмоционально умнее? Станут ли тогда люди менее открытыми, менее искренними или более холодными? Эмоциональные вычисления, несомненно, изменят опыт взаимодействия людей и компьютеров. Не исключено, что они изменят и опыт самих людей.
