Сердце машины. Наше будущее в эру эмоционального искусственного интеллекта

Мы фиксируем эмоции, глядя на лицо. Лицо – один из самых надежных каналов сообщения социальной и эмоциональной информации. Мы используем компьютерное зрение и алгоритмы машинного обучения, которые отслеживают ваше лицо, его черты – глаза, брови – и соотносим их с эмоциональными ориентирными точками. Затем мы накладываем информацию на карту эмоциональных состояний, таких как смущение, интерес, удовольствие. И за последнюю пару лет, начав обрабатывать собранные данные, мы обнаружили, что чем больше данных мы предоставляем, тем точнее становятся систематизаторы эмоций. Когда мы обучали подобные систематизаторы лишь с сотней образцов, их точность не превышала 75 %. Но когда количество позитивных учебных образцов составило 100 000, точность превысила 90 %. Это по-настоящему захватывающе, и мы продолжили пополнять массив данных новой информацией, чтобы достичь большей точности⁶.

Работа с большими данными и машинным обучением была грандиозной. Фактически успех привел к еще большему успеху.

Затем, в начале 2011 года британская международная фирма по исследованию рынка Millward-Brown пригласила Affectiva продемонстрировать для них технологию Affdex. Годом ранее Millward-Brown учредила собственный отдел, занимающийся нейронауками, в надежде применить новые технологии к тестированию рекламы⁷. Но, как и многие до них, они обнаружили, что технология, работающая в лаборатории, не обязательно работает в других условиях. Системы, в которых к зрителю присоединяют электроды и сенсоры, не только громоздки, но еще и медленно работают – не говоря уже о том, что могут искажать эмоции, вызывая неудобство и тревогу.

Итак, руководство Millward-Brown предложило команде Affectiva проанализировать на своем программном обеспечении реакцию зрителей на четыре рекламных ролика (протестированных сотрудниками). В случае успеха Millward-Brown становилась клиентом и инвестором молодой компании Affectiva. Одним из роликов было видео «Атака» от компании Unilever, получившее награду Фонда Самооценки Dove. Реклама была направлена на повышение информированности о стандартах красоты, навязанных коммерцией. Ролик, в котором невинную юную девочку в буквальном смысле атакуют рекламные картинки и обращения, иллюстрировал, как средства массовой информации создают образ женщины: «Поговори со своей дочерью, пока этого не сделала индустрия красоты». Приложение компании Affectiva отследило реакции более сотни зрителей и подтвердило то, что уже было известно Millward-Brown: при просмотре ролика зрители чувствовали дискомфорт. Но система, созданная Affectiva, также обнаружила, что в конце ролика дискомфорт исчез. Услышав финальное послание, зрители испытали облегчение. Реакция была мимолетной, и не каждый зритель мог ее описать, если бы для тестирования использовались традиционные методики и опросники. Приложение точно определило то, что упустили другие техники.

Тест был пройден, Millward-Brown сдержала обещание и вложив в Affectiva 4,5 миллиона долларов⁸. С помощью приложения протестировали тысячи рекламных роликов. К началу лета доход компании превышал 1 миллион долларов. Затем Affectiva запустила первый набор средств (SDK), позволявший другим компаниям и частным лицам использовать приложение для повышения эффективности собственных программ. Это расширило экосистему искусственного интеллекта и позволило за счет просмотра рекламных роликов увеличить базу данных Affectiva. Система продолжала обучаться и становилась все точнее. Сейчас Affdex используется для анализа более двадцати тысяч рекламных роликов, и свыше четырех миллионов лиц генерируют более пятидесяти миллиардов эмоциональных опорных точек. Кроме того, приложение используется в 75 странах. В базе данных представлены лица всех типов и культур, что еще раз доказывает универсальную природу эмоциональной экспрессии.