Сердце машины. Наше будущее в эру эмоционального искусственного интеллекта

Йонк Ричард

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.

Рана эль Калиуби родилась и выросла в Каире, Египет, и там же получила степень бакалавра и магистра. Во время учебы в магистратуре у нее появилась идея использовать компьютеры, чтобы изменить связи людей друг с другом. Примерно в то же время ее жених Уаэль Амин, основавший технологический стартап в Каире, дал ей прочесть отзыв на знаменитую книгу Пикард 1997 года. Эль Калиуби заказала книгу и – через четыре месяца получив книгу – прочла ее. Она посчитала работу Пикард вдохновляющей, не в последнюю очередь потому, что ее написала женщина-инженер, которая стала для нее образцом для подражания, а позже учителем. Благодаря книге Пикард эль Калиуби решила, что будет заниматься разработкой систем, способных читать выражения лиц.

После магистратуры – темой диплома была система слежения за выражением лица – эль Калиуби приехала в Англию. Она собиралась получить докторскую степень в Кембриджском университете, но оказалось, что там никто не знал об эмоциональном программировании. Ее засыпали вопросами о том, почему она выбрала именно это направление. На одной из ее презентаций присутствовавший в аудитории молодой человек рассказал, что ему знакомы некоторые проблемы, возникшие перед эль Калиуби, потому что у его брата такие проблемы возникают каждый день. Его брат был аутистом.