интернет-журнал о бизнесе, карьере и образовании
3 .. 5
  • Курсы ЦБ РФ
  • $ 65.31
  • 75.37
спецпроект
Vzmakh-30

«Я знаю, что ты чувствуешь»

 

Представьте себе робота, который способен прочувствовать вашу ироничную шутку и улыбнуться в ответ  такое будущее с каждым днем приближают разработчики технологии распознавания эмоций ИИ. Среди них — компания Neurodata Lab, которая недавно задала машине задачку — расшифровать загадочную улыбку Мона Лизы. Что ответил алгоритм и научились ли машины различать ложные эмоции? Рассказала сhief Research Officer Neurodata Lab Ольга Перепелкина.

Текст: Анастасия Столбова

 

Справка: Ольга Перепелкина закончила кафедру клинической психологии МГУ, затем работала в лаборатории нейрокомпьютерных интерфейсов биологического факультета МГУ. В Neurodata Lab трудится с момента основания компании, где вместе с другими научными сотрудниками и программистами разрабатывает алгоритмы автоматического распознавания эмоций и социального поведения.

 

— Ольга, над чем Neurodata Lab работает прямо сейчас?

— Мы занимаемся исследованиями и разработкой решений на базе эмоционального искусственного интеллекта. У нас есть два основных направления: научно-исследовательское и коммерческое.

Сейчас работаем сразу над несколькими проектами для банкинга, робототехники, ритейла, цифрового HR. Все они, конечно, напрямую связаны с автоматическим распознаванием эмоций, но в приложении к специфике сферы. Для банкинга — это оценка удовлетворенности клиентов во время общения с сотрудником, как в живую, так и по телефону. Для робототехники — внедрение в робота функционала для распознавания эмоций, а также возможности менять стратегию взаимодействия в зависимости от эмоционального состояния собеседника. Для ритейла — оценка удовлетворенности продуктом, а для HR — подробная эмоциональная и поведенческая аналитика кандидатов, которые записывают видео-интервью.

 

 

По лицу, голосу, движениям тела, физиологическим сигналам мы можем получить информацию, как люди оценивают качество сервиса, будь то общение с человеком или с роботом. Это открывает очень большое поле для внедрения технологии в самые разные индустрии.

В то же время сейчас главная задача лаборатории — научиться работать со сложными эмоциями, понять, как они проявляются и как их отслеживать, учитывать контекст, анализировать взаимоотношения.

— Все ли эмоции удалось «разжевать» для машин?

— Большинство систем распознают «базовый» набор эмоций: счастье, грусть, злость, отвращение, страх, удивление и нейтральное состояние. Такие эмоции имеют довольно яркие проявления, например, радостную улыбку или громкий разгневанный голос, и проще определяются автоматически.

Другое дело — эмоции смешанные. Один из способов научить машину их распознавать — представить их как сумму простых. Яркий пример выражения смешанной эмоции — загадочная улыбка Мона Лизы. Мы обработали фотографию картины с помощью специального алгоритма и получили интересный результат: лицо Джоконды на 36,6% выражало радость и на 4,4% — грусть, но преимущественно было нейтральным.

Существуют также скрытые эмоции, которые люди испытывают, но стараются не показывать. Человек может научиться в какой-то степени контролировать свою мимику и голос, но за невербальными проявлениями уследить уже сложнее. Не говоря о физиологии: пульсе или учащенном дыхании. То есть полностью скрыть чувства достаточно сложно. Системы учатся распознавать тончайшие экспрессивные оттенки.

 

 

Наконец, есть так называемые фейковые проявления эмоций, когда одно выражение подменяется другим. Например, притворное удивление. В этих ситуациях человека может выдать нетипичное проявление эмоции, но на данном этапе развития технологий автоматически это выявить непросто.

— Подобным занимаются не только в России, но и во всем мире, есть, на кого ориентироваться?

— На Западе эти технологии существуют уже около десятилетия. Если говорить о необычных историях, есть очень интересный кейс в игровой индустрии — когда распознавание эмоций внедрили в хоррор-игру Nevermind. Сюжет подстраивается под состояние игрока — его уровень стресса и испуга, которые автоматически выявляются по видеосигналу и данным пульсометра. Еще одна игра Bring to Light также основана на подобных технологиях, степень напряженности событий в ней меняется для каждого пользователя.

Не секрет, что публикации, которые пользователи делают в соцсетях, также можно анализировать. В октябре 2018 года американские исследователи проанализировали посты 700 пользователей Facebook и выяснили, что по ним можно с высокой точностью предсказать депрессию за три месяца до постановки официального диагноза.

Другая сторона вопроса — имитация эмоций. Гиперреалистичные аватары компании Soul Machines могут очень натуралистично выражать большой спектр эмоциональных состояний, в том числе в ответ на эмоции собеседника.

— Поговорим о том, как ваши разработки могут пригодиться в повседневной жизни?

— Они имеют широкий потенциал для применения, как в бизнесе, так и в медицине и повседневной жизни. Помогают обнаружить стресс, предупредить о чрезмерном нервном напряжении на работе и необходимости отдохнуть. Уже сейчас есть браслеты, которые посылают оповещение опекунам и родным о приступах эпилепсии у владельца такого браслета. Или приложения, помогающие людям с расстройствами аутистического спектра лучше понимать эмоции собеседников.

Обобщая, можно сказать, что эмоциональные технологии будут востребованы как в индустрии развлечений, например, в игровой и AR/VR, так и в более серьезных областях, например, в системах безопасности и цифровой медицине.

 

 

Если посмотреть, что из себя представляет современный мир гаджетов, то очевиден резкий всплеск популярности устройств, собирающих информацию об активности человека. Кроме того, самый очевидный тренд — интерфейс общения человека с машиной. Siri или Алиса — дальний прообраз того, как человек будущего станет взаимодействовать с устройствами. Ассистенты лучше будут понимать пользователя, который в свою очередь сможет решать больший набор задач с их помощью. Появятся роботы, которые смогут ухаживать за пожилыми людьми и детьми. Часть бизнес-процессов станет автоматизированной, в том числе и там, где необходимы развитые коммуникативные навыки: это касается, например, центров клиентского обслуживания.

— А из каких сфер бизнеса сейчас ваши основные заказчики?

— Как мы упоминали выше, основные заказчики решений Neurodata Lab — это банки, робототехнические компании, платформы для видео-интервью. Наши технологии незаменимы в колл-центрах. С их помощью можно понять, насколько человек, обратившийся в поддержку, доволен или недоволен сервисом, и при необходимости, переключить его на живого сотрудника. В магазинах, в банках, в страховых компаниях, где высокое качество обслуживания также важно, эмоциональная аналитика позволит в режиме реального времени собирать обезличенную статистику и затем на ее основе обучать персонал.

Запрос идет в первую очередь от бизнеса, который активно внедряет сервисную робототехнику. Компаниям важно понимать, какой функционал должен выполнять робот, насколько он соответствует запросам клиентов, и как его можно улучшить. Робота-консультанта в отделении банка будут чаще всего спрашивать о каких-то услугах, и отслеживание реакции собеседника на предоставленную информацию поможет понять, полезна ли эта информация или нет. Другое важное направление для современной робототехники — это персональные роботы и роботы-ассистенты. Они обязательно должны обладать высоким эмоциональным интеллектом. Роботы, обслуживающие людей с ограниченными возможностями и пожилых людей, могут стать не просто механическими помощниками, но и выполнять социальную функцию, общаться с человеком. И, конечно, распознавание и выражение эмоций у таких роботов должно быть на очень высоком уровне.

— С какими сложностями сталкиваетесь в работе? Если говорить, например, про кадры, про материально-техническую базу?

— Нам необходима сильная техническая команда, и речь идет не просто о программистах, а о людях, обладающих знаниями и компетенциями для создания высокоточных автоматических систем и искусственного интеллекта, аналогов которым не существует в открытом доступе. Поиск кадров такого спектра — задача сложная, это известно каждому HR-специалисту. Рынок перенасыщен предложениями, а специалистов в этой области мало... и это хорошая возможность для тех, кто только выбирает профессию или нишу для развития!

Следить за комментариями этой записи   
Войдите с помощью или , чтобы оставить комментарий

Свежие статьи

Прокачай фантазию!

Прокачай фантазию!

8 креативных блокнотов для писателей, художников и других творческих личностей.

24 августа 2019 0 19
Еще попишем!

Еще попишем!

Наш корреспондент вспоминает медиасмену и рассказывает, нужна ли еще кому-то печатная журналистика?

23 августа 2019 0 14
Знаем, сколько купят

Знаем, сколько купят

Как алгоритм прогнозирует спрос и эффект от промоакций.

22 августа 2019 0 51