Технологии по распознаванию эмоций — давно уже не фантастика, а типовая задача в области искусственного интеллекта. Расскажем о том, где применяются данные инструменты и чем могут быть интересны наши эмоции.
Что мы знаем об эмоциях?
Первые шаги в изучении эмоций были сделаны в середине XIX века — французский невролог Гийом Дюшен был первым исследователем по физиологии эмоций. Его работы по стимуляции лицевых мышц человека электрическими разрядами оказали существенное влияние на появление книги «The Expression of Emotion in Man and Animals» авторства Чарльза Дарвина, который заявил, что эмоции на лице человека являются универсальными.
Спустя два столетия Рэй Бердвистел стал основоположником кинесики (науки о невербальном поведении человека). А уже наш современник Пол Экман, всемирно признанный эксперт по психологии эмоций (известен как прототип главного героя сериала «Обмани меня»), разработал критерии для описания эмоций.
Эмоции разные нужны, эмоции разные важны
По классификации Пола Экмана выделяют шесть базовых эмоций: злость, отвращение, страх, счастье, грусть, удивление. В некоторых классификациях также выделяют «презрение». При этом каждая эмоция имеет вариации — прототипы эмоций.
Человек распознает эмоции по лицу с точностью 60–70%. Понятно, что для искусственного интеллекта интерпретация эмоций еще более сложная цель, ввиду большой субъективности. Поэтому для решения данной задачи разработчики ИИ используют некие единицы лицевых движений называемые Action Units (AU). Насчитывают порядка 30 типов AU, которые в свою очередь имеют 5 градаций. При описании базовой эмоции используется одновременно несколько AU.
Как это все можно использовать?
Выделяют несколько направлений в сфере распознавания эмоций: непосредственно детекция эмоций, их анализ и воспроизведение эмоций роботами. Первые системы распознавания стали появляться в 90-е годы. Но тогда алгоритмы компьютерного зрения работали плохо — а сегодня шустрые сверточные нейросети справляются с анализом изображения так, что порой превосходят человека в распознавании лиц, способности отличить чихуахуа от маффинов и прочих сложных задачах.
Распознавание эмоций применяют в:
- маркетинге и банковской сфере — собирают данные об эмоциях потребителей на услугу/контент
- робототехнике — учат роботов лучше взаимодействовать с людьми
- образовании и HR — следят за эффективностью и внимательностью учеников и сотрудников
- игровой индустрии — меняют напряженность игрового контента в зависимости от эмоционального состояния игрока
И что, все так просто?
Окей, компании разрабатывают и применяют инструменты для распознавания эмоций. А все ли с этим хорошо?
Во-первых, есть проблема культурных различий. Одинаковые выражения лица в разных культурах могут означать противоположные эмоции. ИИ обычно обучается на датасетах, где больше всего белых европейцев или американцев и мало всех остальных — и плохо справляется с культурными особенностями, особенно когда речь идет о меньшинствах.
Также выражение лица не всегда отражает реальные чувства человека, а иногда оно заведомо ложное. В таком случае можно рассматривать не эмоции, а состояния, и при разработке ИИ использовать и другие каналы сбора информации (например жесты, информацию об артериальном давлении и вариативности сердечного ритма, направлении взгляда). Но тогда разработка решений станет сложнее, т. к. это приведет к повышению требований к качеству и разнообразию устройств получения данных, которые и сейчас достаточно высоки.
Во-вторых, компании далеко не всегда спрашивают разрешение, прежде чем использовать информацию о ваших эмоциях. Представьте ситуацию: вы листаете ленту социальной сети, просматриваете пост про темнокожих людей, алгоритм распознает некую негативную эмоцию — и на вас уже приклеили ярлык «расист».
Украсть ваши эмоции может любой
Аналогичным вопросом озадачился Ной Левенсон, который разработал приложение «Stealing Ur Feelings». Оно призвано продемонстрировать, как работает технология распознавания эмоций, и как эти данные могут быть использованы.
«Stealing Ur Feelings» показывает, сколько персональных данных о предпочтениях может вытащить о вас компания, имеющая доступ к веб-камере в вашем ноутбуке или смартфоне. От пищевых пристрастий до политических взглядов — все можно оценить, изучая ваши эмоции при потреблении той или иной информации в интернете.
Левенсон утверждает, что, собранная в процессе показа ролика информация, будет стерта при закрытии веб-страницы. Именно этого, по его убеждению, не делают техногиганты, которые запатентовали уже немало решений по сбору аналогичных данных без ведома участников.
А что же дальше?
Ниша распознавания эмоций крайне перспективна, поэтому в нее продолжат литься жирные бюджеты корпораций. Компания Gartner прогнозирует, что в ближайшее время маркетинговые стратегии будут еще в большей степени использовать ИИ при создании рекламных объявлений. Другие исследования прогнозируют рост доли рынка распознавания эмоций до 25 млрд. долл. к 2024 году.
Остается надеяться, что развиваться будут не только технологии, но и правовое регулирование соблюдения личностных границ. И что помимо увеличения продаж, технологические гиганты и стартапы будут продолжать разработку приложений, помогающих человечеству. Например, то же распознавание эмоций очень полезно в медицине — оно помогает людям с синдромом аутизма распознавать эмоции других людей и налаживать нормальную коммуникацию.
