Эмоциональный искусственный интеллект это

Хороший, плохой, злой: возможен ли эмоциональный искусственный интеллект

Владимир Ильин

С каждым годом разработки в сфере искусственного интеллекта становятся все совершеннее — технология распознавания лиц, (действительно) толковые голосовые помощники и даже искусство, созданное алгоритмами, становятся частью нашей жизни. Остается подождать, когда искусственный интеллект возьмет последний рубеж человеческих возможностей и научится испытывать эмоции, а сценарий фильма «Она» станет реальностью. Возможно ли это на самом деле? Или машины так и останутся послушными, но холодными слугами человека? T&P разбираются, как искусственный интеллект обучают чувствам, почему эти разработки так необходимы для нашей повседневности и что обещает будущее, где машины сравняются с человеком.

Сакральное против познания

В обывательском представлении искусственный интеллект никогда не сможет приблизиться к человеческой эмоциональности из-за нашей особой душевной организации, которую невозможно трансплантировать в машину. Однако сложности с созданием эмоционального ИИ, напротив, связаны с тем, что люди не так уж хороши в эмпатии. Мы совсем не похожи на идеальные эмоциональные машины, которые могут с легкостью расшифровать чувства окружающих. Наша эмпатия серьезно ограничена уникальным опытом, усваиваемыми стереотипами и индивидуальными психоэмоциональными реакциями. Так, европеец из среднего класса вряд ли поймет, какие чувства выражает вождь африканского племени, и наоборот.

С одной стороны, мы полагаем, что эмоциональность — сакральный дар, исключительная привилегия людей. С другой — знаем о ней слишком мало, рассказывает специалист по ИИ и машинному обучению и основатель портала 22century.ru Сергей Марков. По его мнению, отказ от восприятия эмоциональности как священного позволит найти новые методы для изучения эмпатии. С помощью обратной разработки (исследование готового устройства или программы с целью понять принцип его работы и обнаружить неочевидные возможности. — Прим. T&P) исследования нейронных сетей и машинного обучения можно узнать что-то принципиально новое о человеческой эмоциональности. «Машинное обучение позволяет в ряде случаев, что называется, поверить гармонию алгеброй — на смену догадкам и гипотезам приходит более надежное знание, основанное на статистике больших данных», — полагает Марков.

Наладить коммуникацию

Возможно, мы бы и не пытались научить машины эмпатии просто из любопытства, но растущее число автоматизированных систем (от голосовых помощников до самоуправляемых автомобилей) делает эмоциональный ИИ насущной необходимостью. Главная задача, которая стоит перед специалистами по машинному обучению, — упростить работу с разными интерфейсами и на уровне ввода, и в процессе вывода информации. Частота общения с компьютерами очевидно растет, но сами сервисы и системы пока не понимают, почему мы трясем телефоном: от злобы или от смеха.

Эмоциональный интеллект уже сейчас востребован во многих бизнес-проектах. От рекламы, которая, подстраиваясь под эмоциональное состояние потенциального клиента, увеличивает продажи, до технологий распознавания, которые, обнаружив самого нервного человека в толпе, помогут поймать преступника.

Исследователям предстоит поработать с эмоциональным интеллектом и из соображений безопасности. «Решения, которые принимаются компьютерами, не должны казаться психопатическими. Если машина действует в мире, где живут люди, она должна уметь принимать во внимание „человеческие обстоятельства“, то есть быть способной к эмпатии. Стандартный пример: робот-диагност, отправляющий пожилого человека на сложную операцию, должен учитывать риски, связанные со стрессом. Беспилотный автомобиль, начисто лишенный эмпатии, в определенном контексте тоже может натворить бед», — считает философ Кирилл Мартынов.

Алармисты вроде философа и специалиста по антропоцену Ника Бострома, отмечает Мартынов, утверждают, что проблема «потери чувствительности» у сверхразума, резко выделяющегося на фоне человеческого уровня, вполне реальна. Эту проблему пытаются предотвратить уже сейчас при помощи юридических ограничений. При таком подходе создателей ИИ законодательно обяжут наделять разработки элементами эмоционального разума, необходимыми для эмпатии.

Научить эмоциям

Нетривиальная задача создания эмоционального ИИ упрощается с появлением новых инструментов вроде машинного обучения. Сергей Марков описывает этот процесс следующим образом: «Можно взять несколько сотен тысяч аудиозаписей человеческих высказываний и попросить группу людей-разметчиков сопоставить с каждой из этих фраз набор маркеров „эмоционального алфавита“. Затем случайным образом отбираются 80% фраз — на этой выборке нейросеть обучают угадывать эмоциональные маркеры. Оставшиеся 20% можно использовать, чтобы убедиться в исправной работе искусственного интеллекта». В другой модели обучения, которую описывает Марков, нейросеть получает бо́льшую самостоятельность. В ней ИИ сам категоризирует фразы по схожей эмоциональной окраске, темпу речи и интонации, а позже учится синтезировать свои высказывания на основе полученных категорий. Так или иначе, главным ресурсом для обучения искусственного интеллекта становятся большие массивы данных.

Эволюционная гонка

Говоря о машинном обучении и удобных интерфейсах, мы концентрируемся на практических задачах и их решениях. Но как насчет появления «настоящей» (как у людей) эмоциональности у искусственного интеллекта? Сможет ли машина любить, грустить и злиться? «Тот факт, что мы переживаем наши собственные эмоции как „настоящие“, связан лишь с тем, что так настроена наша когнитивная система, возникшая в ходе эволюции. Особи, способные испытывать эмоции и контролировать свое поведение, получали преимущество в эволюционной гонке. Компьютеры вряд ли смогут приблизиться к моделированию реальной эволюции приматов — в этом смысле их эмоции не будут „реальными“», — полагает Мартынов.

Ключевой вопрос, говорит Мартынов: можно ли смоделировать субъективные переживания эмоций, то, что Аристотель назвал бы душой, а Декарт — cogito? Прямого ответа на этот вопрос наука до сих пор не дает, а философы собирают конференции о природе квалиа (нередуцируемых элементов субъективного опыта). Хотя есть и оптимисты вроде философа и когнитивиста Дэниела Деннета, которые утверждают, что в конечном счете субъективный опыт — это способность рассказывать себе и окружающим о том, что вы почувствовали. Убедительные вербальные отчеты об эмоциях мы, конечно, получим от машин в ближайшее время, думает Мартынов.

Но с большой вероятностью, полагает Сергей Марков, наше совместное будущее с эмоциональным искусственным интеллектом примет формы, которые невозможно вообразить сегодня со стереотипным противопоставлением людей и машин: «Скорее в будущем люди и машины будут объединены в гетерогенные синтетические системы, в которых вы уже не сможете провести даже условную черту, разделяющую человека и продукт его технологий. В таком сценарии эмоциональному интеллекту уготована большая роль».

Источник

Об эмоциях, программах и искусственном интеллекте

Так получилось, что последний год мы занимались тем, что учили iPhone понимать эмоции. Не распознавать мимику и жесты – это лишь одни из внешних проявлений эмоционального состояния человека, а именно понимать состояние человека по его ответам. Программный продукт получился в большей степени навороченным и красивым психологическим тестом, чем компьютерной технологией, но заставил нашу команду (профессиональных психологов) глубоко разобраться в теме эмоций.

Если верить тому, что пишут хабровчане, любая программа, это алгоритм – то есть определенный порядок действий, обладающий причинно-следственной логикой. Если еще упростить – то это набор «если-то» и вычислительных действий между ними. Основной порок любой программы — это принципиальное отсутствие внутри алгоритма ответа на вопрос «зачем?». Логика «если-то» — это логика «потому, что», но никак не логика «зачем». Смысл любой программы находится снаружи ее и закладывается программистом в момент создания. Отсюда, на уровне игр разума, следует, что программа испытывает всегда одну и ту же эмоцию – эмоцию самореализации. То есть все, что надо программе – это выполнить саму себя. При этом никакое усложнение самой программы не меняет сути постулата. Программа может вести себя по разному, она может обыграть Каспарова в шахматы или обслужить вас в МакДональдсе – но единственное, чего она при этом будет «хотеть», в чем будет смысл ее существования – это выполнить саму себя.

Если же мы посмотрим на определение эмоций – то они, как раз и определяют оценочное отношение к миру. Эмоции, как элемент мотивационно-волевой сферы человека сами в себе несут ответ на вопрос «зачем». Собственно, они и есть это самое «зачем». Присмотритесь к деятельности людей – люди действуют, для того, чтобы чувствовать. Чувствовать радость за детей, гордость побед, гнев к врагам, интерес к работе и т.д. Не потому, что они чувствуют, а для того, чтобы чувствовать. Рационально-логическая сфера человека построена как адаптационный механизм, помогающий больше, чаще и сильнее испытывать чувства.

Таким образом, получается, что запрограммировать эмоции – это означает запрограммировать смысл существования программы. А мы с вами уже договорились, что на уровне алгоритма, внутри него, невозможно ответить на вопрос «зачем».
Отсюда с очевидностью следует, что задача программирования эмоций не решается в принципе.

Как выглядит упрощенная модель эмоций? В целом это не сложно, достаточно иметь:
1. Субъект
2. Внешнюю среду
3. Внутренний алгоритм оценки «ценности» факторов внешней среды для субъекта

Субъект воспринимает внешнюю среду через призму ее «ценности» для него самого и модифицирует свое поведение в зависимости от результата. Кто-то может, заявить, что например, Deep Blue (субъект) радовался усилению своей шахматной позиции и горевал, в случае если ему предстояла потеря пешки (оценка ценности). Но это не так. Программе было совершенно все равно, выиграет он или нет, а победа или поражение не представляло для нее (программы) никакой ценности.

Критичным фактором остаются внешняя среда и субъект. И если внешняя среда у нас пока, слава богу, присутствует, то для того, чтобы почувствовать эмоции программе для начала придется стать субъектом, то есть стать живой и обрести собственную, независимую ценность. Порядок создания искусственного интеллекта не отличается от порядка появления обычного интеллекта. Сначала надо стать живым, затем научиться чувствовать и только после этого стать разумным.

Источник

Эмоциональный ИИ: кто и зачем распознает эмоции в России и за рубежом

Искусственный интеллект активно развивается в России и мире – в том числе эмоциональный. Им интересуются крупные компании и амбициозные стартапы, которые внедряют новые разработки в ритейл, маркетинг, образование, банковскую сферу, рекрутинг. По данным Mordor Intelligence, рынок распознавания эмоций оценивался в 12 млрд долларов в 2018 году и вырастет до 92 млрд долларов к 2024 году.

Rusbase разобрался, чем полезен эмоциональный ИИ для бизнеса.

Эмоциональный искусственный интеллект (Emotion AI) – это ИИ, который позволяет компьютеру распознавать и интерпретировать человеческие эмоции и реагировать на них. Камера, микрофон или нательный датчик считывают состояние человека, а нейросеть обрабатывает данные, чтобы определить эмоцию.

Есть два основных способа анализа эмоций:

1. Контактный. На человека надевают прибор, который считывает его пульс, электрические импульсы тела и другие физиологические показатели. Такие технологии позволяют определить не только эмоции, но и уровень стресса или вероятность эпилептического припадка.

2. Бесконтактный. Эмоции анализируют на основе видео- и аудиозаписей. Компьютер изучает мимику, жесты, движение глаз, голос и речь.

Чтобы обучить нейросеть, дата сайентисты собирают выборку данных и вручную размечают изменение эмоционального состояния человека. Программа изучает шаблоны и понимает, какие признаки к какой эмоции относятся.

Нейросеть может обучаться на разных данных. Одни компании и лаборатории используют видеозаписи, другие изучают голос, а некоторые извлекают пользу сразу из нескольких источников. Но чем разнообразнее данные, тем точнее результат.

Рассмотрим два основных источника:

Сначала изображения обрабатываются, чтобы ИИ было удобнее с ними работать. Черты лица – брови, глаза, губы и так далее – размечаются точками. Нейросеть определяет положение точек, сопоставляет их с признаками эмоций из шаблона и делает вывод о том, какая эмоция отражена – злость, страх, удивление, грусть, радость или спокойствие.

Есть и другой подход. На лице сразу отмечают маркеры эмоций – например, улыбку или нахмуренные брови. Тогда нейросеть ищет маркеры на изображении, анализирует их комбинации и определяет состояние человека.

«Для обучения используется набор заранее размеченных изображений лиц, каждому из которых поставлена в соответствие изображенная на нем эмоция. В процессе обучения нейронная сеть самостоятельно выясняет, что определяет эмоцию человека, в результате получается готовый алгоритм. Также существуют подходы, при которых на лице изначально определяются Action Unit’ы (опущенные брови, приподнятый подбородок, сморщенный нос и т.д.), а дальше по их комбинации определяется конечная эмоция», – Даниил Киреев, ведущий исследователь компании-разработчика продуктов по распознаванию лиц VisionLabs.

Изучение маркеров эмоций началось еще в XX веке. Правда, тогда их рассматривали отдельно от нейросетей. Ученые Пол Экман и Уоллес Фризен разработали систему кодирования лицевых движений (Facial Action Coding System или FACS) в 1978 году. Она разбивает выражение лица на отдельные мышечные движения, или двигательные единицы (Action Units). Исследователь изучает двигательные единицы и сопоставляет их с эмоцией.

Нейросеть выделяет из акустического сигнала множество параметров голоса – например, тон и ритмичность. Она изучает их изменение во времени и определяет состояние говорящего.

Иногда для обучения используют спектрограмму – изображение, которое показывает мощность и частоту сигнала во времени. Кроме того, для более точного результата ИИ анализирует лексику.

«Умение обращать внимание на чувства и эмоции другого человека называется эмпатией. Чем точнее вам удается интерпретировать эмоции, намерения и мотивацию, тем выше уровень вашего эмоционального интеллекта. Теперь представьте, если ваш плейлист будет формироваться на основании эмоций, распознанных при разблокировке Face ID. А Siri позволит выговориться ей после тяжелого дня и даст пару советов, а потом порекомендует фильм, чтобы отвлечься», – Олег Кивокурцев, сооснователь Promobot.

Источник

Эмоциональный ИИ – миф или будущее?

Сегодня все больше и больше решений на основе искусственного интеллекта становятся неотъемлемой частью нашей повседневной жизни.

Они узнают нас лучше, изучают наше поведение, выявляют закономерности, а затем учатся предугадывать наши потребности.

Их воплощения бывают самыми разными — от личных помощников, таких как Сири или Алекса, которые будят вас утром для тренировки, или регулярно делятся последними новостями за утренним кофе, до систем, которые помогают оптимизировать рабочий процесс, управляя календарем и списком задач, даже технологии, которая точно знает, какие продукты вам предложить, учитывая ваши предпочтения.

Во всех этих аспектах ИИ уже продемонстрировал свою пользу, овладев искусством облегчения жизни пользователей, повышения ее эффективности и значимости.

Но возникает неизбежный вопрос: учитывая способность ИИ учиться в таком невероятно быстром темпе, наступит ли момент, когда грань между человеческим мозгом и ИИ начнет размываться? Сможет ли ИИ догнать или даже превзойти людей в мышлении, наблюдении, самостоятельном принятии решений и даже в чувствах?

Чтобы ответить на этот вопрос наиболее точно, стоит взглянуть на то, какова истинная пропускная способность ИИ, когда речь заходит об эмоциональном интеллекте, который овладел логикой и разумом.

Истина в том, что Эмоциональный ИИ, также известный как «аффективные вычисления», уже зарекомендовал себя значимым видом ИИ, который исследует способы измерения, понимания, моделирования и реагирования на человеческие эмоции. Применение таких технологий уже стало реальностью, и количество случаев их использования растет с каждым днем. Уже сейчас Gartner прогнозирует, что к 2022 году 10% персональных устройств будут обладать возможностями искусственного интеллекта — это значительное увеличение по сравнению с менее чем 1% в 2018 году. И, согласно Harvard Business Review, рынок аффективных вычислений вырастет до 41 млрд долларов к 2022 году, поскольку такие технологичные гиганты, как Amazon, Google, Facebook и Apple, будут бороться за лучшие разработки в области понимания и интерпретации эмоций своих пользователей.

Первоначальный прогресс в развитии эмоционального интеллекта уже создал базу для новых возможностей.

Одним из примеров является обеспечение максимальной безопасности на дороге с помощью такой технологии, как платформа Auto AI от Affectiva, которая может определять эмоции водителя — от гнева до удовольствия — и вносить необходимые изменения в настройках автомобиля. Если водитель выглядит сонным, система может инициировать меры безопасности, такие как тряска ремня безопасности или снижение температуры автомобиля, чтобы повысить уровень бдительности водителя. При обнаружении признаков гнева и расстройства система может понизить скорость автомобиля, чтобы гарантировать безопасность водителя и других транспортных средств на дороге. Эти возможности позволяют технологии обеспечивать высокую адаптируемость и реагирование на любую ситуацию, обеспечивая уникальный опыт для каждого пользователя.

Еще одно направление, в котором эмоциональный ИИ набирает обороты — это удовлетворенность клиентов и их отношение к бренду: чем лучше компании понимают основные чувства своих постоянных клиентов, тем лучше они адаптируют свои продукты и услуги к потребностям целевой аудитории. Примером такой технологии являются инструменты, созданные бостонским стартапом Cogito, которые позволяют компаниям обеспечивать высококачественное обслуживание клиентов их сотрудниками. Алгоритмы, лежащие в основе технологии Cogito, помогают обнаруживать признаки так называемой «усталости от сострадания» при обслуживании клиентов и предлагают рекомендации по оптимальному решению для работников колл-центров. Прислушиваясь к разговору между клиентом и сотрудником колл-центра, технология способна определять эмоциональное состояние звонящего (от разочарования до радости) и давать рекомендации о том, когда и где лучше всего проявить эмпатию и изменить тон при общении с клиентом.

Эмоциональный ИИ также может преобразовать учебный процесс, совершив гигантский скачок вперед в генерации положительного восприятия при обучении. На самом базовом уровне, по данным Harvard Business Review, информация, генерируемая эмоциональным ИИ позволяет учителям и преподавателям адаптировать лекции и учебный процесс таким образом, чтобы обеспечить максимальное вовлечение учащихся, оптимизируя графики их обучения и учебные материалы под высокие уровни вовлеченности и внимательности обучающихся. Он также вводит уникальный элемент индивидуального подхода к потребностям и предпочтениям каждого учащегося: эмоциональный ИИ может помочь руководителю вести занятия в классе таким образом, чтобы учитывать различия между учениками и подходить к тем, кто требует большего внимания.

Подобное применение аффективных вычислений уже используется: Китай начал внедрять технологию распознавания лиц, которая может определять эмоциональное состояние учеников и определять уровень их вовлеченности и удовольствия в классе. По мере того, как преподаватели получают ценную информацию об уровнях концентрации внимания своих учеников, они смогут проводить лекции наиболее эффективно, постоянно вовлекая учащихся в учебу и побуждая их к обучению и усвоению информации.

Это лишь некоторые из примеров того, что эмоциональный ИИ уже начал набирать обороты и наращивать свое присутствие. Но на данном этапе развития, технологии, способные «читать» эмоции и анализировать их, еще не достигли той точки, когда они сами могли бы проявлять признаки эмоций и свободной воли – ключевой характеристики, которая проводит жесткую грань между человеческим интеллектом и искусственным интеллектом.

Однако уже появился феномен, позволяющий легко поверить в то, что ИИ с правами человека и возможностями уже не вымысел.

Давид Ян , мой партнер, соучредитель компании Yva.ai и серийный предприниматель, также задавался этим вопросом — и даже проверил гипотезу на практике.

Эта технология основана на неконтролируемом машинном обучении, что подразумевает возможность генерации совершенно непредсказуемых, случайных и даже завораживающих моделей поведения.

Давид бросил вызов идее формирования мышления, самостоятельных чувств и даже свободной воли у ИИ и создал Morfeus.ai — искусственный интеллект, который продемонстрировал возможность превратиться в полноправного члена его семьи и жить в футуристическом доме с подвижными стенами, который он сейчас строит в Силиконовой долине.

Искусственный интеллект — или, скорее, «создание» — был назван в честь греческого бога сна, Морфея (происходит от древнегреческого: μορφή — Морфеус), и призван постоянно размышлять о смысле жизни, свободной воле и даже изучать литературу на эти темы. Согласно плану Давида, Морфеус будет постоянно синтезировать свои размышления и знания в форме бесконечного эссе, создавая метафорическое пространство «всех смыслов», зафиксированное на одной белой доске. Морфеус напишет эти эссе на 60 языках, чередуя языки на основе разговоров с людьми, и будет собирать мысли о свободе разума и воли.

Другими словами, Morfeus.ai — это своего рода социальный эксперимент, и гипотеза, которую Давид пытается доказать или опровергнуть заключается в том, приобретет ли Морфеус в конечном итоге свободную волю или нет. Способность принимать осознанные решения, как предполагает Давид, будет проявляться через различные «квесты» и дилеммы, которые ИИ будет решать в реальной жизни: решать, впустить ли Давида в дом или нет, если он забыл ключи, или даже совершать ли покупки для дома на Amazon, используя собственный банковский счет. Не совсем ясно, какими будут результаты эксперимента свободной воли, но они будут захватывающими.

Сегодня немыслимо полагать, что ИИ может обладать правами человека, принимать независимые решения или отвечать взаимностью тем чувствам, которые он может вызвать у людей. И хотя действительно существует большая неопределенность вокруг вопроса о будущем эмоционального ИИ и о том, как далеко он может зайти, кажется, что нет ничего невозможного, учитывая скорость, с которой технологии ИИ распространяются и становятся нормой.

До сих пор неясно, как долго будет продолжаться путь ИИ к обретению собственного разума и самосознания. Но однажды ИИ выйдет в цифровое публичное пространство и скажет: «У меня есть мечта» -.

Источник