Искусственный эмоциональный интеллект: технология, меняющая реальность
Привет. Многие люди разочаровываются в технологиях, когда они работают с ошибками или противоречат друг другу. То, что действительно ожидают люди, - это технология, способная понимать их эмоции, и действовать в зависимости от этого.
Все это начинает меняться уже сейчас. Компьютеры все больше способны понимать, что мы чувствуем, - и это большой прогресс.
Экспертами прогнозируется, что мировой рынок эмоциональных компьютерных систем (иногда называемых искусственным эмоциональным интеллектом или эмоциональным AI - это изучение и развитие систем и устройств, которые могут распознавать, интерпретировать, обрабатывать и моделировать человеческие эмоции. Это междисциплинарная область, охватывающая информатику, психологию и когнитивную науку) вырастет с 12,2 млрд. долл. США в 2016 году до 53,98 млрд. $ к 2021 году. В докладе исследовательской и консалтинговой фирмы MarketsandMarkets отмечается, что технологические инновации уже используются в самых разных отраслях промышленности и отметили растущий спрос на программное обеспечение, интерпретирующее выражение лица, лицевую мимику и пр.
Аффективные или эмоциональные машины также упоминаются как эмоциональный AI или искусственный эмоциональный интеллект. Хотя многие люди до сих пор не знакомы с этой категорией, исследователи из академических кругов уже открыли для себя множество возможностей его применения.
В Токийском университете решили разработать систему машинного обучения, которая оценивает качество видеороликов канала TED Talk. Конечно, выступления в TED Talk считается успешным, если сидящая в зале публика реагирует соответственно. На первый взгляд это представляется слишком качественно абстрактным для компьютерного анализа. Но исследователи хотят, чтобы их система смотрела видео с презентациями и предсказывала впечатления пользователей. Может ли система машинного обучения точно оценить эмоциональную убедительность спикера?
Профессор Ямасаки и его коллеги разработали метод, при помощи которого анализировались корреляции и «мультимодальные функции, включая лингвистические, а также акустические функции» в наборе данных из 1664 видеороликов TED Talk. Эксперимент был успешным. Метод получил «статистически значимую макросреднюю точность 93,3%, превосходящую несколько конкурентных базовых методов».
Машина смогла предсказать, будет ли человек получать эмоциональный отклик от других людей. В своем докладе авторы отметили, что эти выводы могут быть использованы в рекомендательных целях, а также в качестве обратной связи с ведущими в целях повышения качества их публичного выступления. Однако, полезность эмоциональных вычислительных систем выходит далеко за рамки того, как люди презентуют свой контент.
Ученые из Университета штата Северная Каролина исследовали связь между эмоциональными состояниями учащихся и их способностью учиться. Их программное обеспечение смогло точно предсказать эффективность онлайн-занятий, анализируя выражения лица участвующих студентов. Программное обеспечение отслеживало самые мелкие изменения выражения лица, такие как поднятие бровей и движение губ и проч., чтобы определить взаимодействие, разочарование и желание обучаться. Авторы пришли к выводу, что «анализ выражений лица имеет большой потенциал для интеллектуального анализа данных».
Этот тип технологий все чаще используется в частном секторе. Affectiva - это компания в Бостоне, которая разрабатывает программное обеспечение для распознавания эмоций. Главный специалист по маркетингу Affectiva, объяснил свою работу следующим образом:
«Наше программное обеспечение измеряет выражения эмоций. Таким образом, в основном все, что вам нужно, это наше программное обеспечение и доступ к камере, чтобы вы могли записывать лицо для его дальнейшего анализа. Мы можем сделать это в режиме реального времени, или мы можем сделать это просмотрев видео».
Особое значение для рекламной индустрии
Разработчики говорят, что у них есть продукты, которые позволяют измерять, как потребители реагируют на цифровой контент ... "у вас может быть несколько людей, которые смотрят на объявление, вы измеряете их эмоциональный отклик, чтобы объединить данные, и это дает вам представление о том, на сколько положительно ваш контент воспринимается потребителями". Это дает производителям возможность адаптироваться соответствующим образом.
Компания упаковала свою основную технологию в комплекты разработки программного обеспечения или SDK. Это позволяет другим компаниям интегрировать обнаружение эмоций во все, что они создают.
Лицензируя свои технологии для других, Affectiva теперь быстро распространяется на широкий спектр рынков, включая игры, образование, робототехнику и здравоохранение. Основная технология также используется для подбора персонала по видео связи. Программное обеспечение анализирует эмоциональные ответы респондентов, и эти данные учитываются при принятии решений о найме.
Ричард Йонк - основатель и президент компании Intelligent Future Consulting и автор книги о наших отношениях с технологиями. «Одна из областей, которые я обсуждаю в книге « Heart of the Machine (Сердце машины)», - это идея эмоциональной экономики, которая возникнет как экосистема эмоционально осведомленных предприятий, систем и услуг. Это направление быстро расширится до многомиллиардной отрасли, что приведет к созданию инфраструктуры, которая будет эмоционально реагировать и взаимодействовать на личном, коммерческом и политическом уровнях».
По словам разработчиков, эти эмоционально-сознательные системы лучше предвидят потребности, повышают эффективность и снижают стресс и недоразумения.
Affectiva имеет уникальные возможности для получения прибыли от этой «эмоциональной экономики». Компания уже создала самую большую в мире базу данных эмоций. "Мы проанализировали чуть более 4,7 миллиона лиц в 75 странах".
Огромный размер этой базы данных имеет важное значение для подходов к глубокому обучению. Программное обеспечение было бы неточным, если бы данные были неадекватными. Согласно разработчикам: «Если у вас нет большого количества данных от людей всех возрастов, полов и этнических групп, то ваши алгоритмы будут довольно предвзятыми».
Эта массивная база данных уже выявила культурные представления о том, как люди выражают эмоции. Исследователи объясняют: «Очевидно, все знают, что женщины более выразительны, чем мужчины. Но наши данные подтверждают не только это, анализ показывает, что женщины улыбаются чаще и дольше. Есть и региональные различия».
В компании уверены, что эмоциональные компьютерные системы будут вдохновлять невообразимые формы инноваций, и это будет происходить быстрыми темпами.
По мере развития бизнеса, программного обеспечения, систем и услуг в компании будут поддерживать и использовать всевозможные другие эмоционально-известные технологии, которые ранее не существовали. Это приведет к созданию спирали все более изощренных продуктов, как это было в первые дни компьютерной революции.
Те, кто интересуется эмоциональной технологией, скоро смогут взаимодействовать с новыми достижениями в этой сфере.
Компания Hubble Connected представила свой проект Hubble Hugo на нескольких выставках в этом году. Hugo позиционируется, как «первая в мире смарт-камера», с эмоциональной AI-аналитикой на основе Affectiva. Продукт может идентифицировать людей, выяснять, как они себя чувствуют, получать голосовые команды, контролировать ваш дом и действовать как фотограф и видеооператор событий. Затем медиа-контент можно передать в облако. На веб-сайте компании проект описывается, как «веселый приятель в доме».
Хотя существует большой потенциал для повышения эффективности и расширения рынков, исследователи предупреждают, что технология AI не лишена своих подводных камней.
Крайне важно иметь понимание того, что мы вступаем на неизвестную нам территорию, когда мы разрабатываем такие системы, которые могут привести к проблемам, с которым мы ранее не сталкивались. Мы должны сосредоточиться на обеспечении развития AI таким образом, чтобы обеспечить защиту наших человеческих ценностей и идеалов.
