Больше никакой лжи! Искусственный интеллект вычисляет обманщиков

26 февраля в «Физтехпарке» состоялась лекция Ольги Перепелкиной, исполнительного директора Neurodata Lab – первой и самой крупной компании в России, разрабатывающей алгоритмы Affective Computing. Ольга рассказала об эмоциональном искусственном интеллекте, области его применения и назвала решения проблем, которые может предложить технология.

В какой-то момент маркетологи мира пришли к мысли, что покупатели приобретают тот или иной товар, основываясь не только на его функциональных характеристиках. Большое значение человек в момент покупки придает своему эмоциональному состоянию по отношению к продукту. В то же время, HR-специалисты стали понимать, что предвзятое восприятие и стереотипное мышление на собеседовании может оттолкнуть от подходящего кандидата и сделать выбор в пользу недобросовестного работника, но умелого лжеца.  Как же сделать так, чтобы эмоции в бизнесе – в широком понимании – работали на нас?

Все эти вопросы изучает область Affective Computing, которая специализируется на эмоциях и связанных с ними явлениях. Это и взаимоотношения с людьми, и настроение, длительные и краткосрочные эмоциональные переживания, даже личностные качества. Эту область можно определить как исследование и разработку систем, которые распознают, интерпретируют и моделируют человеческие эмоции.

Появившись более 20-ти лет назад, сегодня AC (Affective Computing сокр.) включает исследователей со всего мира: лаборатории, создающие эмоциональный искусственный интеллект, есть в крупнейших университетах (MIT, Cambridge и др.) и корпорациях (Microsoft, Apple, Amazon). В России первой и самой крупной компанией, разрабатывающей такие алгоритмы, является Neurodata Lab. В компании работают не только научные сотрудники, программисты и разработчики ПО, но и психологи, и физиологи, потому что в процессе разработки подобных систем необходимы специалисты, понимающие физический смысл эмоций.

В «Физтехпарке» Ольга Перепелкина затронула основные вопросы, которые решает (а точнее, находится в процессе решения) Affective Computing.

Как эмоции влияют на взаимодействие человека с компьютером и человека с роботом (Human Computer Interaction, Human Robot Interaction)?
Как автоматическое восприятие эмоций помогает машинам лучше понимать людей и действительно ли это нужно?
Как сделать компьютеры более человечными, чтобы взаимодействие с ними было более комфортным для нас?

«Есть несколько областей, в которых работает Affective Computing, – поделилась Ольга. – В первую очередь, это распознавание самих состояний, «эмоций». «Эмоций» в кавычках – так как это и эмоциональные качества, и личностные характеристики, и состояния, в общем все то, что есть нерационального в человеке. Также, это и генерация поведения в процессе взаимодействия машины с пользователем, то есть речь идет о каких-то виртуальных агентах, которые могут выражать эмоции в ответ на действие человека. Следующее направление – влияние на человеческие эмоции при помощи компьютера, при желании изменить состояние человека в текущий момент. Третья область AC – это психологические исследования, которые помогают описать те феномены, с которыми мы работаем. То есть, теории эмоций и как мы их можем смоделировать внутри наших систем, наших алгоритмов».

Несмотря на внушительные академические успехи, масштабных рыночных применений этих технологий пока не так много. Но алгоритмы, которые может предложить Affective Computing, решат многие человеческие проблемы, функционируя в различных областях применения.

К примеру, исследование эффективности видеорекламы, а именно – будет ли она вызывать желание приобрести товар или услугу у потенциального покупателя? Для оценки этих параметров сегодня в лабораториях собирают фокус-группы, на респондентов которых прикрепляют датчики и с помощью них отслеживают психоэмоциональное состояние человека при просмотре того или иного ролика. Это достаточной дорогой способ исследования, к тому же – времязатратный. Affective Computing может решить эту проблему, анализируя данные респондентов удаленно, не в стенах лаборатории, в гораздо более сжатые сроки и с высоким процентом эффективности.

Автоиндустрия уже активно использует результаты работы эмоционального ИИ. Сегодня автомобильная промышленность пропагандирует состояние «Машина – второй дом», где человеку должно быть максимально комфортно, уютно, безопасно. Если Affective Computing определит степень усталости водителя, его психоэмоциональное состояние – гнев, раздражение, горечь и прочие негативные эмоции, которые теоретически могут сказаться на безопасном вождении, за этим последует снижение процента аварийных ситуациях на дороге и, соответственно, смертности в автокатастрофах.

Политики будут вынуждены говорить только правду, а при приеме на работу основной упор будет ставиться на профессиональные навыки кандидата. Сегодня, сфера HR страдает от невозможности отличить правду от лжи на собеседовании. При использовании полиграфа тратятся крупные суммы из-за длительности и специфики проведения процедуры. Алгоритмы Affective Computing помогут сократить время анализа достоверности сведений кандидата, определить его психоэмоциональное состояние, возможные отклонения от нормы психического поведения, а также позволит существенно расширить воронку кандидатов.

Эти и многие другие вопросы являются основой для разработки множественных алгоритмов распознавания эмоций человека. О дальнейшем развитии этой сферы можно рассуждать бесконечно, но факт того, что подобные системы необходимы в стремительно развивающемся цифровом пространстве неоспорим. Компании всего мира думают над улучшением подобного алгоритма, а нам остается ответить на один вопрос – нужны ли роботам эмоции и чем это нам грозит.