Сердце машины. Наше будущее в эру эмоционального искусственного интеллекта - читать онлайн книгу. Автор: Ричард Йонк cтр.№ 17

Исследователи из группы по эмоциональному программированию обнаружили, что более прямые методы измерения эмоциональных изменений полезны сами по себе или в качестве дополнения к другим эмоциональным системам. Определение активных изменений с помощью отслеживания психологических сигналов позволяет сделать общее предположение о настроении тестируемого. Исследователи уже делали подобное в прошлом веке, изучая автономные сигналы, что в конечном итоге привело к созданию полиграфа и других разновидностей детектора лжи (подробнее об этом в главе 10).

Считывать выражение лица для машины намного сложнее, чем распознавать и сопоставлять визуальные структуры. Нюансы и варианты, возникающие в различных культурах, у разных людей и даже у одного человека могут быть настолько значительными, что совсем недавно специалисты считали, что проблему нельзя решить компьютерными средствами. Даже при доступных сегодня возможностях распознавания все еще актуальна проблема, как классифицировать и различить то, что компьютер распознал. Например, разница между экспрессивными и более сдержанными людьми. Как отличить искреннюю улыбку от фальшивой? Скалится ли человек от гнева или это ироническая ухмылка?

К счастью, группа по эмоциональному программированию, как и многие лаборатории, открывшиеся при институтах и на предприятиях по всему миру, знала ответ. В 1960-х годах молодой психолог Пол Экман начал исследование о том, как люди в разных культурах выражают эмоции. То есть зависит ли их проявление эмоций от места и условий, в которых человек вырос? За время исследования Экман объехал Соединенные Штаты, Бразилию, Чили и Аргентину. При помощи определенного набора изображений и вопросов он пытался определить, насколько универсальны эмоциональные проявления. Обнаружив высокую степень совпадения в разных культурах, Экман захотел исключить вероятность межкультурного влияния и отправился в Папуа – Новую Гвинею. Он хотел провести те же тесты в племенах, считавшихся самыми изолированными культурами в мире. Несмотря на изолированность, представители племен весьма точно распознавали эмоции по выражению лица². (В этом случае наиболее сложно было различить выражения страха и удивления на лицах людей с фотографий.) На основании первоначальной работы Экман предположил, что существует шесть базовых эмоций: радость, печаль, гнев, удивление, страх и отвращение.

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.

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.