Сердце машины. Наше будущее в эру эмоционального искусственного интеллекта

Десятки компаний стремятся занять свою нишу в сфере технологий распознавания голоса. Одни разрабатывают собственные продукты с нуля, другие пользуются интерфейсами программирования и наборами средств для разработки приложений от сторонних производителей.

Во время становления Affectiva как компании Дэвид Берман, на тот момент ее генеральный директор, постепенно отходил от вспомогательных технологий в более прибыльный сегмент исследования рынка. Здесь было больше возможностей для привлечения инвесторов. В результате Пикард, ориентировавшаяся на портативные устройства для отслеживания физиологических параметров, утратила авторитет. Постепенно Q Sensor отодвинули на второй план, а в апреле 2013 года компания официально прекратила его продажи. Пикард эффективно выжили из компании Affectiva, и она основала компанию Physiio. Вскоре ее новая компания объединилась с Empatica Sri, в результате чего образовалась Empatica, Inc.

На сегодняшний день Empatica продает две версии своего сенсора: Е4 для исследователей и Embrace для широкого потребления. Embrace предназначен, как и многие современные портативные устройства, для отслеживания и получения данных о разных аспектах жизни, включая уровень стресса, степень возбуждения, ритмы сна и физическую активность. Его можно использовать, чтобы распознавать эпилептические припадки и передавать сигнал тем, кто ухаживает за эпилептиком. В приборе Е4 есть функция беспроводной передачи первичных данных исследователям, которым необходимо отслеживать физиологические показатели.

Разумеется, Affectiva – далеко не единственная компания, ориентированная на эмоциональные технологии или анализ эмоций в выражении лица. Компания Emotient, главный офис которой находится в Сан-Диего, была основана до Affectiva, в 2008 году. Используя схожий подход к распознаванию лиц, Emotient вычисляет и анализирует едва уловимые выражения лица, присущие почти каждому человеку, когда он испытывает эмоции. Почему же стали появляться компании, работающие в этой сфере? Генеральный директор Emotient Кен Денман объясняет: «До сегодняшнего дня не существовало механизмов реализации. Технология камер была для нас недостаточно продвинутой, чтобы определять микровыражения лица, те бессознательные реакции, которые проявляются в виде движений лицевых мышц прежде, чем наше сознание сможет их остановить, поскольку они представляют собой импульс». Денман отмечает, что сейчас доступны вычислительные возможности для глубинного обучения нейросетей, благодаря чему развивается технология в целом.

Появляются десятки компаний, ориентированные не только на чтение лиц, но и на другие способы эмоционального взаимодействия. Компания Beyond Verbal с главным офисом в Тель-Авиве занимается анализом эмоций, распознавая интонации в человеческой речи. Их первое приложение применялось в кол-центрах и службах техподдержки и позволяло считывать эмоции и настроение клиента. На сегодняшний день Beyond Verbal расширяют рынок, особенно в области фитнеса и здоровья⁹. В течение двадцати одного года физики и нейрофизиологи компании проводили исследования и обучали свою систему: в их базе данных более 1,6 миллиона образцов голоса людей из 174 стран. Перед добавлением в учебную базу данных каждый образец анализировали трое психологов, решавших, какие эмоции он содержит. По словам сотрудников компании, приложение может не только распознавать основное и сопутствующее настроение звонящих, но и некоторые аспекты поведения и личности. Такие данные можно использовать для настройки автоматизированных систем и инструктажа обслуживающего персонала, чтобы повысить уровень удовлетворенности клиентов. Использование системы в кол-центрах позволяет эффективнее реагировать на разного рода ситуации. Например, стратегии работы с рассерженными клиентами, которым необходимо решить свою проблему, отличаются от стратегий работы с теми, кто хочет просто выплеснуть свое раздражение.