Ричард Йонк - Сердце машины. Наше будущее в эру эмоционального искусственного интеллекта

• Название: Сердце машины. Наше будущее в эру эмоционального искусственного интеллекта
• Автор: Ричард Йонк
• Жанр: Прочая научная литература
• Год: 2019
• ISBN: 978-5-04-091404-3

Футурист Ричард Йонк прогнозирует будущее, в котором люди и машины будут жить бок о бок, а сами машины станут не просто «умнее», но и «эмоциональнее». Развитие такого направления, как эмоциональное программирование, сегодня делает подобные утверждения вполне обоснованными, и будущее, о котором принято размышлять абстрактно, может наступить всего через 15 лет.

---

Позже некоторые ученые заявили о том, что базовых эмоций только четыре, но Экман на основании своего исследования выделил и классифицировал двадцать одну выраженную эмоцию.

На протяжении своей последующей карьеры как психолога, профессора, а позже главы компании, выпускающей учебные материалы по развитию эмоциональных навыков, Экман разработал множество теорий и методов работы с эмоциями. Он стал одним из самых цитируемых психологов XX века, вошел в топ-100 самых влиятельных людей по версии журнала «Time» и даже стал прототипом персонажа телесериала «Обмани меня» (Lie to Me) доктора Кэла Лайтмана (которого сыграл актер Тим Рот). Для эмоционального программирования особенно полезной оказались адаптация и популяризация системы кодирования лицевых движений (СКЛиД), таксономии выражений человеческого лица, разработанной за десятилетие до него шведским исследователем в области анатомии Карлом-Херманом Ёртье3. (Таксономия – это систематическая схема классификации.) Система позволяла разбить изображение на единицы, пригодные для процессной обработки. После этого компьютер анализировал движения отдельных лицевых мышц и подразделял на категории тем способом, который больше соответствовал машинной логике. Такая структурированная система была крайне полезна для зарождающейся области эмоционального программирования.

Позже Экман разработал еще несколько инструментов анализа выражения лица. Самые известные из них – программа MicroExpressions Training Tool, распознающая непроизвольные движения, возникающие даже тогда, когда человек пытается тщательно подавлять своим эмоции4, и Subtle Expression Training Tool, используемая для распознавания самых незаметных признаков эмоций. Позже выяснилось, что из десяти тысяч выражений человеческого лица лишь три тысячи соответствуют собственно эмоциям, и появились другие инструменты. В справочнике по интерпретации кодирования эмоциональной системы применяются те же таксономические методы, но только применительно к лицевым движениям, вызванным эмоциями5. Все эти инструменты создали основу для предварительной эмоциональной систематизации выражения лиц.

Создание систем программного обеспечения, способных понимать нас и взаимодействовать с нами более естественным образом, постоянно способствует усовершенствованию множества поддерживающих технологий.

При использовании систем типа СКЛиД Экмана стал очевиден один аспект: они основывались на статичных изображениях, их нельзя было применить к анализу видео. Но добавление в систему нелокальных пространственных структур и временной информации позволило распознавать эмоции в сменяющихся выражениях лица6. Это важно, поскольку в конечном итоге система смогла предоставлять на выходе более точные данные, чем со статичных изображений. Выражения лица не статичны, изменения происходят в реальном времени. Каждая черта, формирующая выражение, проходит стадию приложения, высвобождения и расслабления7. Таким образом, было бы проще и удобнее верно различать выражения лица, особенно микровыражения, при движении лицевых мускулов, например при общении между людьми.

Однако Пикард отмечает, что выражение лица не всегда указывает на глубинную эмоцию, благодаря которой оно появилось. Тем не менее поскольку лицо дает самое заметное визуальное представление о внутреннем эмоциональном состоянии, оно остается наилучшей отправной точкой для понимания сложных, часто скрываемых чувств.

Новая группа Междисциплинарной лаборатории делала успехи и в проектах применяла разные подходы к проблеме считывания эмоций8. Такой подход крайне важен для исследований в новой области. Лишь рассмотрев все возможности, предлагаемые эмоциональным программированием, можно было всесторонне изучить проблему.

Одна из команд разработала гальвактиватор – похожее на перчатку устройство, отслеживавшее электропроводность кожи владельца9. Гальвактиватор создали Пикард и Джоселин Шрайер, применив разработки Нэнси Тилбери и Джонатана Фаррингдона. Устройство выводило сигнал на диодный дисплей, который становился ярче, когда у пользователя повышался уровень возбуждения. Позже, в 1999 году, биологическую обратную связь использовали в компьютерной игре Quake. Когда сенсор отмечал, что игрок слишком нервничает из-за происходящего на экране, его персонаж прыгал назад. Группа разработала и другие биосенсоры, отслеживавшие специфические изменения психологического состояния пользователя. Концепция гальвактиватора нашла применение в более сложных портативных устройствах, некоторые из них пошли в серийное производство.

Среди других разработок группы был проект «Эмоция как индекс». В нем в качестве входных данных использовались физиологические показатели в группе людей. Показатели объединяли по различным демографическим параметрам и присоединяли к мультимедийному контенту10. Пользователи смогли «делиться» эмоциями, исследовать возможности и причины, по которым события по-разному влияли на их участников, и приходить к диалогу и пониманию. Другие проекты изучали динамику групп в социальных сетях. Цель проекта «Эмоция в речи» – создание базы данных с вариантами эмоций для проектов, ориентированных на автоматическое распознавание эмоций в речи11. Проект EyeJacking работает по принципу «посмотри, что я вижу». Используя такой феномен, как мудрость толпы, он позволяет «перехватить» поле зрения другого человека и определить, где он находится и что видит12. В случае с людьми, страдающими аутизмом, это позволяет их членам семьи, опекунам и сверстникам познавать их мир удаленно, получая другие данные в режиме времени, приближенном к реальному. Этот проект мог бы обеспечить возможности распознавания образов для роботов.

У многих проектов двойное назначение, они не только выполняют собственные задачи, но и могут использоваться в других проектах. Например, базу данных с вариантами интонации голоса можно использовать в программном обеспечении и устройствах с голосовым интерфейсом. Систему, собирающую настроение группы, можно задействовать в приложениях для соцсетей или в эпидемиологических исследованиях.

Одна из групп, «Эмоциональное общение при аутизме», занимается проектами, изучающими базовые проблемы в вербальном общении, в том числе расстройства аутического спектра13. Люди с такими расстройствами могут быть внешне спокойными, а внутренне находиться на грани срыва. Подобные устройства могут определить приближение опасного момента и помочь тем, кто заботится о больных аутизмом, предотвратить срыв.

Гальвактиватор, одна из первых эмоциональных технологий, вышедших из лаборатории, развивался на протяжении нескольких версий и поколений и становился все более сложным и удобным в качестве портативного устройства. Такие устройства, известные как сенсоры кожно-электрической активности, измеряют и отслеживают электропроводность кожи. (Название «гальвактиватор» произошло от более раннего термина «кожно-гальваническая реакция».) Первоначально гальвактиватор напоминал перчатку с обрезанными пальцами и проходил испытания в различных группах. В некоторых испытаниях участвовали и предоставляли свои данные более тысячи человек одновременно. Позже, в 2007 году, на основе гальвактиватора был выпущен браслет iCalm. Это бюджетное маломощное беспроводное устройство отслеживало изменения нескольких автономных процессов, таких как кожно-электрическая активность и сердцебиение. Устройство применялось для отслеживания ритма сна, снижения веса, уровня стресса, физической активности, обучения при аутизме, тестирования программных продуктов и даже интерфейсов видеоигр.

В статье для Института инженеров по электротехнике и радиоэлектронике Пикард описала случай Джоди, молодой женщины, страдающей аутизмом, которая выступала на ежегодной встрече аутистов14. Джоди, как и многие люди с расстройствами аутического спектра, испытывала сильный стресс, когда происходило что-то неожиданное, поэтому Пикард надела на нее браслет. Он отслеживал три биометрических сигнала: электропроводимость кожи, движение и температуру. Из-за изменений в расписании Джоди переволновалась. Браслет показал, что Джоди нервничает и пытается каким-то образом приспособиться к ситуации. Полученные данные позволили команде Пикард определить поведение, которое помогло Джоди избежать аутической истерики, крайне тяжелого и опасного состояния.

Группа эмоционального программирования выдвинула множество идей и создала множество проектов и изобретений, но одним из самых действительно важных результатов ее работы в лаборатории стали ее партнерские связи. В группе работало множество невероятно талантливых людей, и у многих из них сложились важные деловые отношения. В частности, одно партнерство послужило началом ряда новых технологий и коммерческих предприятий.