Искусственный интеллект будет оценивать эмоции человека в социальных сетях

Эмоциональный маркетинг в соцсетях: как сыграть на чувствах. Часть 2

Эмоциональные триггеры в объявлениях привлекают внимание и помогают установить связь между рекламодателем и потенциальными покупателями. Они воздействуют на чувства и позволяют расположить клиента к себе. С помощью триггеров можно объяснить и донести до пользователей интересы, позицию и ценности бренда.

В прошлом материале мы рассмотрели первые семь триггеров, проанализированных в блоге Kissmetrics. В этом мы разберем еще пять:

Эффект неотложности

Когда пользователю дается слишком много времени для принятия решения, он может отложить покупку или забыть о ней. Если ограничить время действия предложения, люди будут волноваться, чтобы не пропустить выгодное предложение.

Например, объявление Target вызывает чувство беспокойства не успеть, так как акция ограничена конкретной датой.

Groupon вообще добавили в объявление уточнение часового пояса, чтобы предложение смотрелось еще более неотложным:

Как передать ощущение срочности в объявлении:

  • укажите точные даты, например, «Только сегодня» или «Акция закончится через 24 часа»;
  • предлагайте значительную скидку: «Получи скидку 60% при заказе сегодня»;
  • предложение должно быть простым и коротким;
  • главное предложение разместите в заголовке или добавьте на изображение;
  • условия в объявлении и на посадочной странице должны совпадать.

Удивление

Исследование Psychology Today рассказывает, что люди чаще руководствуются эмоциями, когда дают оценку бренду. Если вы в поиске эмоции, которая привлечет внимание аудитории, создайте предложение, которое их удивит.

Простой способ удивить аудиторию — поделиться интересной статистикой, полученной в ходе опроса: 96% посетителей сайта знакомств считают, что грамотность собеседника очень важна. 

Вы также можете воспользоваться приемом «удивление и радость» («surprise and delight»). Этот подход предполагает, что пользователи получают приятные вознаграждения за взаимодействия с кампаниями бренда.

Обратите внимание

Такие сюрпризы заставляют людей чувствовать себя особенными и нужными. Тактика помогает повысить лояльность клиентов, мотивировать их участвовать в акциях и в результате приобрести постоянных покупателей.

Например, предложите бесплатный купон, чтобы получить внимание и доверие аудитории:

G2 Crowd предлагает подарочную карту на $5 в Starbucks за то, что пользователь пройдет небольшой опрос. Это сработает по двум причинам:

  • карта — приятный сюрприз;
  • отвечая на вопросы, пользователь познакомится с брендом.

Чувство принадлежности к сообществу

Источник: https://ppc.world/articles/emocionalnyy-marketing-v-socsetyah-kak-sygrat-na-chuvstvah-chast-2/

Как заработать миллионы на эмоциях

«Для того чтобы “гладкий” разговор человека и машины стал возможен, машина должна научиться понимать эмоциональный интеллект», – заявил технический директор исследовательского центра Google Грег Коррадо. По его оценке, научить искусственный интеллект распознавать человеческие эмоции будет «очень непросто». За сложную задачу с большим энтузиазмом берутся и серьезные корпорации, и «зеленые» стартапы.

© Sergey Nivens / Фотобанк Лори

«Эмоциональный» рынок начал формироваться в конце 2000-х – начале 2010-х гг. По оценке агентства MarketsandMarkets, глобальный объем рынка эмоций в 2016 году составил $6,72 млрд, и предполагается его увеличение почти в 6 раз – до $36 млрд в ближайшие 5-8 лет.

Сегодня это активно развивающееся и наукоемкое направление в рамках исследований искусственного интеллекта с двумя векторами: «эмоциональные вычисления» (affective computing), позволяющие по сути имитировать человеческие эмоции в робототехнике, индустрии Интернета вещей (IoT), AR/VR, а также системы детекции и распознавания эмоций человека (EDRS – Emotion Detection and Recognition Systems).

По глазам, по словам, по голосу…

Ставку на эмоции в бизнесе основатели стартапа Neurodata Lab сделали осознанно, потратив около года на изучение рынка. В 2015 году несколько инвесторов запустили фонд Envirtue Capital для точечной поддержки проектов в России и ЕС и США.

Тогда же фонд совместно с московским офисом PwC провел форсайтное исследование для поиска перспективных технологий и стартапов.

За несколько месяцев инвесторы посмотрели более двух сотен команд и проектов и, наконец, сформулировали для себя фокус-интерес – эмоциональные вычисления и технологии распознавания эмоций, а вот подходящих стартапов в этой области не нашли.

Инвестиции в открытие R&D лаборатории полного цикла превысили $1 млн, фазы посева, роста и начального масштабирования акционеры материнской компании закрыли сами. Средства на дальнейшее развитие рассчитывают заработать на реализации собственных продуктов, но не исключают выхода на стратегических инвесторов.

Цель Neurodata Lab была масштабная – соединить в одном контуре фундаментальную науку, прикладные исследования и логику технологического бизнеса.

Сейчас в лаборатории 14 человек, им помогают внешние научные консультанты из университетов и структур РАН, а также периодически привлекаемые аутсорсеры. «Эмоциональными исследованиями» занимается смешанная команда – специалисты в области оптики, биологии, психофизиологии и нейролингвистики, которые изучают реакцию людей на разные виды раздражителей.

Центр знаний и компетенций, точка сборки и старта остаются в России, хотя продукт ориентирован на рынки Европы и Северной Америки: для этого зарегистрировано юрлицо в США.

Важно

Neurodata Lab работает над созданием мультимодального алгоритма детекции и распознавания эмоциональных состояний. Для этого синхронно должны учитываться данные микроэкспрессии лица, движения глаз, голос, язык тела, движения, жестикуляция, физиологические параметры и поведенческие нюансы.

В компании уже собрана русскоязычная мультимодальная библиотека данных на основе анализа аудио- и видеозаписей записей 100 человек, включая актеров ВГИКа, созданы прототипы решений, в том числе высокочувствительный софтовый айтрекер, разделение аудиодорожек и послойный анализ голоса, кодификация движений с эмоциональным окрасом и др.

Потребитель эмоциональный

Первопроходцем во многих отраслях, где до того распознавание эмоций оставалось маргинальной опцией, а также популяризатором EDRS-технологий можно считать Affectiva, выросшую из «побочного» проекта одной из лабораторий при Массачусетском университете.

У Affectiva крупнейшая из числа существующих и коммерчески используемых база проанализированных лиц. С момента основания в 2009 году стартапу удалось привлечь более $30 млн венчурных инвестиций, не считая грантовых средств.

Под крылом компании, MIT и их партнеров в сентябре 2017 года состоялся первый саммит по эмоциональному искусственному интеллекту (Emotion AI).

Не меньший публичный интерес сопровождал и деятельность калифорнийской компании Emotient (научным консультантом которого числился профессор Калифорнийского университета, специалист по «распознаванию» лжи Пол Экман, также консультирующий сценаристов сериала «Обмани меня»). В январе 2016 года стартап приобрела корпорация Apple, разработанная им технология, правда, в трансформированном виде, встраивается в функционал свежих версий iPhone.

Технологии по распознаванию эмоций могут быть применимы в совершенно различных сферах, и в ряде из них уже есть успешные кейсы.

На рынке беспилотных автомобилей востребованы системы, отслеживающие, в каком состоянии пребывает водитель: бодр ли он, спокоен или возбужден… Как рассказывают в Neurodata Lab, кейсы здесь сугубо опытные, и их мало.

Так, компания Eyeris уже обкатывает свой продукт Driver Monitoring AI в рамках сотрудничества с концернами Toyota и Honda, а Affectiva небезуспешно экспериментирует с Tesla.

Определение эмоций человека в видеопотоке интересно службам безопасности.

Совет

В перспективе искусственный интеллект поймет явленные и скрытые эмоции мелькающих перед объективом всего на несколько мгновений людей, что позволит сотрудникам, обеспечивающим безопасность, действовать на опережение.

Работают в этой сфере западные компании Noldus и Sightcorp, а также российские игроки смежного рынка распознавания лиц – Vision Labs, «Вокорд», Findface.

27 оттенков настроения

В цифровой медицине говорить о прорывных продуктах преждевременно, хотя глубокий анализ изображений поможет определить микротремор рук, изменение скорости движения глаз, интонационных характеристик голоса, сокращений лицевых мышц, а значит – могут быть применимы для ранней диагностики тяжелых, социально критических заболеваний, например, болезней Паркинсона и Альцгеймера.

Источник: https://www.if24.ru/milliony-na-emotsiyah/

Выражение чувств в соцсетях: за и против

Современный мир прогрессирует с каждым годом. Высокие технологии внедрились в каждую отрасль человеческой жизни. Одним из таких явлений стали социальные сети, роль которых в современном социуме на первый взгляд не значительна, но это лишь на первый взгляд…Только задумайтесь, насколько важно общение для каждого из нас. Именно в этом аспекте социальные сети имеют власть над людьми.

При помощи собственного аккаунта в одной из сетей, каждый человек может общаться с близкими и друзьями из разного уголка планеты, где возможно подключение к интернету.

Через данные ресурсы можно вести экономическую, политическую, агитационную деятельность. Статистические данные твердят о том, что более 40 % населения Земли общается при помощи социальных сетей.

В этой статье мы рассмотрим все видимые и невидимые плюса и минуса пользования соцсетями, выражение чувств в них и многое другое.

Роль социальных сетей в современном обществе

Важность социальных сетей в обществе неуклонно возрастает. Один из явных плюсов подобных ресурсов это интерактивность и свобода, которая проявляется выражением чувств и эмоций в разной форме.

Основная функция социальных сетей — обеспечение общения между людьми, которые находятся друг от друга далеко.

Каждому человеку представлена возможность посредством социальных ресурсов общаться с коллегами, одноклассниками, просто знакомыми, кроме того осуществить поиск людей, с которыми утеряна связь общения и познакомится с незнакомыми людьми.

В настоящее время нередко случается так, что знакомство в интернете привело к образованию новой семьи.

При помощи социальных сетей можно поделиться своими фотографиями и другими медиафайлами с друзьями. Таким образом, можно показать окружающим свои интересы, мечты и достижения.

По опросу жителей 59 % молодежи не представляют жизни без социальных сетей и проводят в них более 6 часов в день.

Обратите внимание

Только на основании, этого следует сделать вывод, что подобные ресурсы играют огромную роль в жизни современной молодежи.

По результатам опроса студентов БФ УРГЭУ была выяснена общая зависимость молодых парней и девушек от социальных сетей. Более 95 % подтвердили ежедневное посещение страницы и всего 5 % заходят три раза в неделю.

Кроме того, треть опрошенных проводят в них два-три часа в сутки и четверть людей – более шести часов. В основном посещение аккаунтов приходится на дневное и вечернее время. Большая часть опрошенных доверяет полученной информации из данных ресурсов.

Также было отмечено желание специально сфотографироваться для соцсети.

Интересно знать будет, что частое посещение в интернет-ресурсах является причиной многих конфликтов между детьми и родителями.

Однако, это объясняется стремительными переменами мира, которые никак нельзя игнорировать. В прошлом людей пугали книги, за чтением которых молодые люди могли сидеть часами.

И по мере технологического прогресса – предметом ссор были фильмы, компьютеры, игры. В нынешнее время — социальные сети.

Читайте также:  Российские онкологи сверят диагнозы пациентов с рекомендациями искусственного интеллекта

Зависимость от социальных сетей можно объяснить элементарной потребностью в самовыражении, а также необходимости социального интереса, некой динамики жизни, приносящей новые впечатления.

Роль социальных сетей невозможно оценить в большую степень как негативное и позитивное явление, ввиду взаимоисключающих факторов:

• Социальные сети позволяют каждому человеку создать собственный «микромир» в виде личного аккаунта и с другой стороны потерять любую приватность и предоставить широкий доступ к личной информации огромному без ограничения количеству пользователей; • Посредством ресурсов можно удовлетворять необходимую потребность в информации о жизнедеятельности родных, коллег и просто знакомых, а также путем использования тех же сетей обычный интерес может перерасти в навязчивое любопытство с целью быть всегда в курсе всех событий конкретных пользователей; • Социальные сети способствуют выработке способностей эффективного общения с минимальным применением выразительных средств, обратная сторона — неудовлетворение от общения с человеком в реальном мире;

• Постепенное внедрение реальных отношений в виртуальную сферу из-за отсутствия желания и времени строить их традиционным путем.

Отрицательные последствия социальных сетей

Помимо множества плюсов общения через социальные сети существует один жирный минус. Общение в онлайн-режиме плохо сказывается на коммуникативных навыках людей.

Именно об этом на основании множественных исследований написана книга «Совместное одиночество» Шерри Теркл. Для написания книги были проведены опросы среди людей разных возрастных категорий.

Большинство участников подтвердили, что используют текстовый формат общения, так как это позволяет более вдумчиво подбирать выражения для донесения той или иной информации.

Важно

На основании данного опроса профессор сделала вывод об ощущении неуверенности многих пользователей сетей при разговоре в реальном мире.

В книге поднимается проблема изоляции человека от социума по причине бурного развития интернет-ресурсов.

Со слов профессора человек нашего поколения живет в виртуальном пространстве и тем самым создает иллюзию полноценного общения. Виртуальный мир представляет собой жалкое подобие реальности.

По мнению профессора, социальные сети могут приводить даже к помешательству, в тот момент когда безобидное увлечение переходит все грани.

Выражения чувств в соцсети: причины

В самом начале появления социальных сетей была возможность только переписываться через форму сообщения.

В связи со стремительным развитием интернет-ресурсов в настоящее время самые популярные сети предоставляют возможности введения мини-блога:на каждый профиль можно добавлять фотографии, аудиозаписи и другие медиафайлы в свои альбомы, кроме того у каждого есть своя стена, где пользователь или его друзья могут размещать разнообразную информацию.

Частым явлением считается выражение собственных чувств, эмоций и переживаний в интернете. Такая чрезмерная публичность стала бичем современного общества. Почему же люди так стремятся сообщить всему миру о своем счастье и горе?

Неуверенность

Первая причина выражения своих чувств в сети. Выставляя на всеобщее обозрение подарки от любимого парня или мужа, девушка пытается самоутвердиться или же убедиться в серьезных намерениях своей половинки.

Каждый лайк и бурный комментарий с восторгом увеличивает уверенность в счастливое будущее этих отношений.

Если отношения все-таки не складываются, об этом афишировать основная масса особо не желает, так как такой факт не оправдает надежды многочисленных подписчиков.

Заниженная самооценка

В этом случае пользователем движет не неуверенность в другом человеке, а не уверенность в себе. Самоутверждение — один из самых распространенных мотивов для выражения чувств в социальной сети. Многим пользователям с низкой самооценкой необходимо слышать и читать комплименты в свою сторону.

Для этого потребуется только инфоповод, к примеру, написать на стене у подруги о ней что-то хорошее и ждать подобного поста в ответ. Также пользователи самоутверждаются путем публичного оголения или размещения других фотографий личного плана. Множество лайков и восторг в комментариях обычно обеспечен.

Неумение говорить с партнером

По мнению психологов чаще всего выражают свои чувства в социальных сетях интроверты. Этим людям сложно говорить об своих чувствах с партнером, тет-а-тет. В целом интровертам трудно строить отношения.

Поэтому социальная сеть становится инструментом для решения проблемы.

Ярчайший пример выражения чувств в сети интроверта: фотографии грустных девушек, сидящих у окна, с подписью « Близкие понимают без слов» и так далее.

Отсутствие личных границ

Каждый человек имеет личные границы, за которые он пропускает только избранных для себя людей. Проблемой стремительного развития социальных сетей стало уничтожение личных границ пользователей. Личная жизнь, личное пространство – такие понятия постепенно стали забываться.

Практически все выставляется на публичное обозрение. Люди с шаткими личными границами плохо понимают себя и окружающих. В их голове настоящий хаос, они приписывают себе чужие чувства, а свои – другим людям.

Свое личное они делают достоянием социума, обсуждая то, что по существу непринято обсуждать.

Переизбыток чувств

Пожалуй, это самая хорошая и романтичная причина выражения чувств в соцсети. Когда настолько хорошо, что хочется закричать на весь мир о своих ощущениях. Написать стих или сочинить песню, устроить пиротехническое шоу.

Но шуметь после 10 вечера запрещено, а писать стихи и песни не всем дано. Поэтому обычно звонят друзьям или пишут пост в соцсети и делятся своими чувствами. Раньше, к примеру, писали мелом на асфальте «Юля, я тебя люблю».

6 доказанных факторов о соцсетях

Большое количество друзей в соцсетях – признак нарциссизма

По мнению группы психологов из Иллинойского Университета, проявления нарциссизма нередко сопровождаются массовым добавлением друзей в социальных сетях.

Люди, которым свойственно такое качество, с легкостью добавляют в друзья незнакомых людей в поиске поддержки. Но сами оказывать ее они обычно несклонны. Также такая тенденция отмечена английскими учеными.

По их наблюдениям британские студенты в последние несколько лет часто проявляют склонность к нарциссизму, и частью его является активность в соцсетях.

Иллюзия единомышленников

Специалисты сервиса Yahoo утверждают, активные пользователи фейсбука значительно преувеличивают согласие друзей по сети с их мнением. Степень сходства взглядов у так называемых виртуальных друзей намного меньше, чем кажется опрошенным. Один из авторов данного исследования продвигает такую версию происходящего: пользователи редко интересуются взглядами своих друзей по сети.

Негативное последствие соцсетей на учебу

Еще один фактор, утвержденный голландским психологом Киршнером. Большинство студентов, посещающих фейсбук во время учебных занятий, значительно хуже учатся. По его исследованию средний балл таких учащихся составлял 3, 06 в сравнении с показателем других 3, 82. Похожие результаты были получены учеными из университета Огайо в 2009 году.

По их исследованиям 80 % пользователей социальных сетей не видят взаимосвязи между пользованием интернет-ресурсов и успеваемостью. Кишнер объясняет это тем, что люди в целом с трудом выполняют несколько задач одновременно.

Асоциальное поведение как следствие высокой активности в сети

Данный фактор был исследован доктором Скоттом Фрэнком из Западного университета Кейса. Итог исследования: гиперактивность в социальных сетях (посещение ресурса более трех часов в сутки) — проявление асоциального поведения. И как подтверждение тому опрос нескольких сотен подростков:

• 60 % активных подростков имели более 3 сексуальных партнеров; • 62 % злоупотребляли курением; • 69 % злоупотребляли алкогольными напитками;

• 84 % имели опыт в употреблении наркотических веществ;

Кроме этого гиперактивность в социальных сетях коррелирует с частотой самоубийств.

Различное восприятие статуса отношений мужчинами и женщинами

В недавнее время было доказано, что женщины и мужчины по-разному воспринимают статус отношений в социальной сети. Женщины чаще всего афишируют свое семейное положение в тех, случаях, когда удовлетворены своим партнером.

Мужчины заметно реже акцентируют на этом. Исследование было проведено в университете Висконсина и на основании опроса 58 пар можно сделать вывод, что для слабого пола статус отношений в сети куда важнее, чем для сильного.

Социальные сети делают людей несчастными

Еще одно исследование, проведенное учеными Университета Долины Юты, говорит о влиянии социальных сетей на духовное самочувствие пользователей. По их данным активные пользователи сетей склонны считать, что другие намного счастливее их и что в этом смысле жизнь несправедлива. Эту склонность усугубляет наличие незнакомых людей в друзьях.

Более того данные исследования Американской Академии педиатрии подтверждают существование особого рода психического расстройства, связанного с социальными сетями.

(1

Источник: https://ninetrends.ru/vyrazhenie-chuvstv-v-sotssetyah-za-i-protiv/

Когда искусственный интеллект начнет понимать человеческие эмоции?

А вы доверились бы роботу, если бы он был вашим лечащим врачом? Эмоциональные разумные машины могут быть не так далеки от нас, как кажется. За последние несколько десятилетий, искусственный интеллект существенно прибавил в возможностях чтения эмоциональных реакций людей.

Но читать эмоции — не значит их понимать. Если сам ИИ не может их испытывать, сможет ли он когда-нибудь понять нас в полной мере? И если нет, рискуем ли мы приписывать роботам свойства, которых у них нет?

Последнее поколение искусственного интеллекта уже благодарит нас за рост числа данных, на которых компьютеры могут учиться, а также за увеличение вычислительной мощности. Эти машины постепенно совершенствуются в делах, которые мы обычно отдавали на выполнение исключительно людям.

Сегодня искусственный интеллект, среди прочего, может распознавать лица, превращать эскизы лиц в фотографии, распознавать речь и играть в го.

Идентификация преступников

Не так давно ученые разработали искусственный интеллект, который способен сказать, является ли человек преступником, просто посмотрев на его черты лица.

Систему оценивали с использованием базы данных фотографий китайцев и результаты вышли просто ошеломляющие.

Совет

ИИ ошибочно классифицировал невинных людей в качестве преступников всего в 6% случаев и успешно опознал 83% преступников. Общая точность составила почти 90%.

Эта система основана на подходе под названием «глубокое обучение», который оказался успешным, например, в распознавании лиц. Глубокое обучение в сочетании с «моделью вращения лица» позволило искусственному интеллекту определить, представляют ли две фотографии лица одного и того же человека, даже если меняется освещение или угол.

Читайте также:  Изучение искусственного интеллекта включено в программу российского вуза

Глубокое обучение создает «нейронную сеть», которая берет в свою основу приближение человеческого мозга. Она состоит из сотен тысяч нейронов, организованных в разных слоях.

Каждый слой переводит входные данные, например, изображение лица, на более высокий уровень абстракции, вроде набора ребер в определенных направлениях и расположениях.

И автоматически выделяет черты, которые наиболее актуальны для выполнения той или иной задачи.

Учитывая успех глубокого обучения, нет ничего удивительного в том, что искусственные нейронные сети могут отличать преступников от невинных — если действительно существуют черты лица, которые между ними различаются.

Исследование позволило выделить три черты. Одна — угол между кончиком носа и уголками рта, который в среднем на 19,6% меньше у преступников.

Кривизна верхней губы также в среднем на 23,4% больше для преступников, а расстояние между внутренними уголками глаз в среднем на 5,6% уже.

На первый взгляд, этот анализ позволяет предположить, что устаревшее мнение, что преступников можно определить по физическим атрибутам, не такое уж и неправильное. Тем не менее, это еще не вся история.

Обратите внимание

Что примечательно, две самых релевантных черты связаны с губами, а это наши самые выразительные черты лица.

Фотографии преступников, которые использовались в исследовании, требуют сохранять нейтральное выражение лица, но ИИ все же умудрился найти скрытые эмоции на этих фотографиях. Возможно, настолько незначительные, что люди не в силах их обнаружить.

Сложно побороть соблазн взглянуть на образцы фотографий самостоятельно — . Документ еще проходит рецензирование. Тщательное рассмотрение и правда показывает легкую улыбку на фотографиях невинных. Но в образцах не так много фотографий, поэтому сделать выводы о всей базе данных невозможно.

Сила аффективных вычислений

Это не первый раз, когда компьютер способен распознавать человеческие эмоции. Так называемая область «аффективных вычислений» или «эмоциональных вычислений» существует уже давно. Считается, что если мы хотим комфортно жить и взаимодействовать с роботами, эти машины должны уметь понимать и адекватно реагировать на человеческие эмоции. Возможности этой области довольно обширны.

Например, исследователи использовали анализ лиц, чтобы определить студентов, испытывающих трудности с компьютерными обучающими уроками. ИИ научили распознавать различные уровни вовлеченности и разочарования, чтобы система могла понять, когда студенты считают работу слишком простой или слишком сложной. Эта технология может быть полезной для улучшения процесса обучения на онлайн-платформах.

Sony и вовсе пытается разработать робота, способного формировать эмоциональные связи с людьми. Пока не совсем понятно, как она собралась достичь этого или что конкретно будет делать робот. Тем не менее, компания заявляет, что пытается «интегрировать аппаратные средства и услуги, чтобы обеспечить эмоционально сопоставимый опыт».

Эмоциональный искусственный интеллект будет иметь ряд потенциальных преимуществ, будь то роль собеседника или исполнителя — сможет и преступника опознать, и о лечении поговорить.

Существуют также этические проблемы и риски.

Будет ли правильным позволить пациенту с деменцией положиться на компаньона в лице ИИ и сказать ему, что он эмоционально живой, хотя на самом деле нет? Сможете ли вы посадить человека за решетку, если ИИ скажет, что он виновен? Конечно, нет. Искусственный интеллект, в первую очередь, будет не судьей, а следователем, определяющим «подозрительных», но уж никак не виновных людей.

Субъективные вещи вроде эмоций и чувств сложно объяснить искусственному интеллекту, отчасти потому, что у ИИ нет доступа к достаточно хорошим данным, чтобы объективно их проанализировать. Сможет ли ИИ когда-нибудь понять сарказм? Одно предложение может быть саркастичным в одном контексте и совершенно другим — в другом.

В любом случае, объем данных и вычислительной мощности продолжает расти. За несколькими исключениями, ИИ вполне может научиться распознавать различные типы эмоций в ближайшие несколько десятилетий. Но сможет ли он когда-нибудь сам их испытывать? Это спорный вопрос.

Источник: https://Hi-News.ru/research-development/kogda-iskusstvennyj-intellekt-nachnet-ponimat-chelovecheskie-emocii.html

Как технологии распознают наши эмоции и почему это так перспективно | Rusbase

Интерес к сфере распознавания эмоций зародился в начале нулевых и достиг своего пика в 2016 году.

На рубеже 2015-2016 годов многие российские и зарубежные стартапы стали использовать нейросети для создания развлекательных приложений.

Например, можно загрузить фото, и приложение, анализируя мимику, покажет результат, где в процентах указано насколько человек испытывает ту или иную эмоцию.

Сейчас рынок детекции эмоций переживает бум и по оценке западных специалистов к 2021 году он вырастет, по разным подсчетам, от $19 млрд до $37 млрд. Давайте подробнее рассмотрим что такое эмоции, каков объем рынка и его прогнозируемый рост и какие компании уже занимают нишу детекции эмоций.

Рынок детекции эмоций

Сегодня, в 2017 году, трудно отрицать очевидный факт: исследования в области искусственного интеллекта – фундаментальные и сугубо прикладные, развиваемые под эгидой и в интересах государства, а равно финансируемые корпорациями, фондами и частным бизнесом – окончательно обрели самостоятельный рыночный статус, представляя собой привлекательную для масштабных и долгосрочных инвестиционных вложений индустрию.

Речь идет о сложной, включающей много направлений, наукоемкой отрасли, стабильно демонстрирующей впечатляющие темпы роста. Технологии по распознаванию эмоций, физиологических состояний, поведенческих паттернов человека, а также смежные с ними, устоявшиеся содержательно и терминологически «эмоциональные вычисления» (affective computing), – её важнейшая составная часть.

Важно

Неоспорим исключительно междисциплинарный метод, лежащий в их основе: естественные и когнитивные науки (биология, психофизиология, нейролингвистика) здесь смыкаются и вступают в тесные формы взаимодействия с наукой о данных, компьютерным зрением, глубоким обучением, технологиями по обработке визуальной, акустической и речевой информации.

Поэтому небезынтересно взглянуть на то, чем является и в какую сторону движется рынок систем детекции и распознавания эмоций (EDRS – Emotion Detection&Recognition Systems), не забывая о его молодости (new emerging market), пластичности и технологических горизонтах, к которым еще только предстоит приблизиться на практике.

Оценка объемов рынка

Системы детекции и распознавания эмоций (EDRS) и эмоциональные вычисления (affective computing) формируют собственную экосистему в поле разработок искусственного интеллекта (AI). Оценки объемов этого рынка и его перспектив на период до 2022 года разнятся, поскольку отталкиваются от различных метрик и формул подсчета.

Впрочем, несколько сводных отчетов, выпущенных в конце 2016 – начале 2017 года, иллюстрируют общий тренд: так, по мнению Markets&Markets, текущий показатель глобального рынка эмоциональных технологий – $6,72 млрд в 2016 году – достигнет планки $36,07 млрд к 2021 году, с ежегодным ростом в 39,9%. Reportlinker и Orbis Research придерживаются более консервативных прогнозов – $29,17 млрд/27,4% и $19,96 млрд/21,2% к 2022 году, соответственно.

Референтными для индустрии остаются три географические зоны: Азиатско-Тихоокеанский регион (АТР), Северная Америка (США и Канада) и Европейский Союз. Наиболее привлекательные темпы демонстрируют по-прежнему два канала анализа эмоций: распознавание микроэкспрессий лица и биосенсорные датчики, встроенные в носимые устройства. Следом идут голос/речь и видеоокулография (айтрекинг).

Каковы бы ни были расхождения по конкретным цифрам, к ним можно относиться с высокой степенью доверия: имеющиеся аппаратное оборудование и программное обеспечение позволяют с гораздо большей точностью, чем десять лет назад, считывать и кластеризовывать данные, определяя состояние пользователя в произвольный момент времени при помощи обычной веб-камеры и специализированного софта, анализировать посредством него не только эмоции, но и физиологические и поведенческие аспекты, фиксировать малейшие изменения настроения и самочувствия человека, попавшего в объектив.

Самый яркий кейс

Пожалуй наивысшим достижением с точки зрения рынка стал основанный «Пикард» и её аспиранткой из MIT Раной Эль Калибу (Rana el Kaliouby) стартап Affectiva. Компания, возникшая в 2009 году, в четырех последовательных венчурных раундах привлекла за истекшие годы совокупный объем инвестиций более чем в $25 млн и не намерена останавливаться на достигнутом.

В активе у компании крупнейшая в мире база проанализированных лиц — более пяти миллионов экземпляров, а также бесценный опыт первопроходца в ряде индустрий, где до того технология распознавания эмоций практически не принималась в расчет, однако сам анализ по-прежнему ведется только в пределах семи базовых эмоций и одного канала (микроэкспрессии лица).

Совет

Affectiva уделяет много сил и большое внимание установлению партнерских контактов с бизнесом и академической наукой, запуску совместных проектов в различных отраслях (с Uber, Tesla, Qualtrics, сюда же относится релиз игры с обратной эмоциональной связью Nevermind и другие), внедрению самого концепта Emotion A.I. (эмоционального искусственного интеллекта) в бизнес-среду и умы потребителей.

Так, к примеру, в сотрудничестве c Jury Lab LLC решение от Affectiva попробовали использовать в ходе судебных слушаний с привлечением присяжных, отслеживание эмоций которых дает возможность сторонам обвинения и защиты оттачивать аргументацию и выстраивать адекватную модель взаимодействия с участниками заседаний, ориентируясь не только на букву закона и рациональные соображения, но и на эмоциональный оклик, не всегда, конечно же, поддающийся рациональному контролю.

Узким местом стратегии Affectiva считается стремление к движению не вглубь, а вширь, без пересмотра постепенно устаревающей идеи о небольшом наборе базовых эмоций, с ориентацией на единственный модуль – микроэкспрессии, — недостаточный для полноценной трактовки эмоционального состояния индивида.

Кто ещё есть на рынке?

Если обозначить нынешнюю конфигурацию и карту рынка эмоциональных технологий одной фразой, то это «простая множественность».

Парадокс в том, что рынок этой весьма юной индустрии заполнен разнообразными решениями и ярко упакованными продуктами, однако многие действующие компании типологически схожи (разница в маркетинговой политике), технологически не сильно продвинулись за последние годы и легко распределяются по нескольким нишам.

Кейс 1

Проект «Оксфорд» (Project Oxford) от Microsoft представляет собой каталог готовых API (artificial intelligence APIs), сфокусированных на алгоритмах компьютерного зрения.

Здесь мы имеем дело исключительно со статикой изображений: пользователю дается возможность загрузить произвольные фотографии, на которых детектируется лицо, и получить в итоге результат, разбитый на восемь корзинок (семь базовых эмоций плюс нейтральное состояние) в процентном соотношении до пяти цифр после запятой по каждой позиции.

Читайте также:  Специалисты работают над созданием этических правил для интеллекта беспилотных авто

Проект обрел в прошлом году вирусную популярность как по причине азарта пользователей, так и из-за периодически встречающихся несуразностей в трактовках выражений лиц. Как бы то ни было, но система предположила, к примеру, что на одной из фотографий показатель грусти актера Киану Ривза равен 0.01831.

Убедиться в том, корректна ли оценка машины и насколько она расходится с бытовым восприятием, может каждый. Попробуйте.

Кейс 2

Более серьезным кейсом по мимической детекции эмоций можно счесть сервис FaceReader от нидерландской компании Noldus Information Technology. Программа способна интерпретировать микроэкспрессии лица, разнося их по все тем же восьми категориям: радость, грусть, гнев, удивление, страх, отвращение, презрение и нейтральная.

В частности, речь идет о методе Active Template, заключающемся в наложении на изображение лица деформируемого шаблона, и методе Active Appearance Model, позволяющем создавать искусственную модель лица по контрольным точкам с учетом деталей поверхности.

По словам разработчиков, классификация происходит посредством нейронных сетей с тренировочным корпусом в 10 тыс. кадров.

Кейс 3

В похожем русле функционирует сервис Emovu от калифорнийской компании Eyeris.

Решение инкорпорирует алгоритмы компьютерного зрения и глубокого обучения для анализа большого набора признаков (микроэкспрессии, айтрекинг, моргания, наклоны головы и так далее), что применяется в том числе для считывания эмоционального отклика, вовлеченности и заинтересованности человека тем контентом, что демонстрируется ему в потоке видео.

Компания пристально следит за тенденциями в области интеллектуальных систем транспорта и сотрудничает с автомобильными концернами (такими, как Toyota и Honda) на предмет внедрения технологий по распознаванию эмоций в полностью автономные беспилотные транспортные средства, где акцент в софтверном оснащении и сервисах смещается к пассажирам, их ощущениям, потребностям, динамике состояний во времени.

К физиологии как источнику информации об эмоциях человека нередко прибегают в клинических испытаниях.

Например, этот способ детекции эмоций был встроен в метод БОС (биологической обратной связи), когда пациенту на экран монитора компьютера «возвращаются» текущие значения его физиологических показателей, определяемых клиническим протоколом: кардиограмма, частота сердечных сокращений, электрическая активность кожи (ЭАК) и другие.

Кейс 4

Сюда же включаются и опыты, обращающиеся к подкожному кровотоку лица (изменению цвета пикселя): стоит упомянуть выросший в университете Торонто стартап NuraLogix с его трансдермальной оптической технологией, высокочувствительной, настроенной на вычленение скрытых эмоций, но пока еще крайне зависимой от источников света и условий среды.

Пилотные тесты в нескольких универмагах Торонто обнадеживают, а гранты канадских центров по поддержке инноваций (> $100 тыс.) позволяют компании готовить релизы обновленных версий программы.

Кейс 5

Такие приемы нашли применение и в других сферах. Например, определение эмоций по физиологическим данным является несущей функцией устройства MindWave Mobile от NeuroSky, которое надевается на голову и запускает встроенный датчик мозговой активности. Он устанавливает степень концентрации, расслабления либо беспокойства человека, оценивая ее по шкале от 1 до 100.

MindWave Mobile адаптирует способ регистрации ЭЭГ, принятый в научных исследованиях. Только в этом случае система оснащена всего одним электродом, в отличие от лабораторных установок, где их количество может быть гораздо больше десяти.

Борьба за здоровый образ жизни в урбанистических контекстах мегаполисов породила спрос на фитнес-браслеты, в которые органично вписалась и эмоциональная составляющая.

Кейс 6

Например, компания Sentio Solutions спроектировала стильный браслет-аксессуар Feel, отслеживающий, распознающий и собирающий данные об испытываемых человеком эмоциях в течение всего дня. Одновременно мобильное приложение предлагает рекомендации, которые должны сформировать у пользователя положительные, в том числе в эмоциональном плане, привычки.

Впаянные в продукт сенсоры мониторят параллельно сразу несколько физиологических параметров, таких как пульс, кожно-гальванические реакции, температуру кожи, а алгоритмы системы переводят биологические сигналы на «язык» эмоций.

Кейс 7

Источник: https://rb.ru/opinion/tehnologii-i-emptsii/

Искусственный интеллект научат распознавать эмоции человека

В последнее время современные технологии всё чаще соприкасаются с эмоциональной сферой жизни человека. Достаточно вспомнить сверхпопулярные смайлы-эмоджи, история о приключениях которых уже шагнула на большой экран. Тем временем ученые всё ближе подходят к созданию искусственного интеллекта (далее — ИИ), считывающего эмоции человека.

Компания Silver Logic Labs (SLL) изучает возможности ИИ. Несмотря на то, что сегодня SLL представляет собой стартап, работающий с довольно слабыми формами ИИ, его специалистам удалось добиться определенных успехов в данной сфере. Если большинство систем ИИ заняты считыванием данных ДЛЯ человека, то ИИ, над которым трудятся в SLL, считывает данные С человека.

Данный ИИ анализирует поведение человека, отслеживая его мимику или движения тела.

На основе мельчайших деталей поведения человека компьютер способен сделать вывод о том, в каком настроении пребывает на данный момент анализируемый им субъект.

Обратите внимание

Иными словами, ИИ может определить, что именно чувствует человек. Пожалуй, таким качеством порой не обладает даже самый преданный супруг по отношению к своей второй половине.

Здесь нет никакой мистики, магии, машина не руководствуется чувственностью (надеюсь, никто из наши читателей не подозревает ИИ в наличии души). Математика и только математика.

Цель робота — помогать разнообразным фирмам для того, чтобы те могли правильно оценить, как к ним относятся их клиенты, участвующих в проводимых ими опросах. Все-таки машина может оценить это с большей вероятностью, чем опытный психолог.

В случае, если человек пытается обмануть кого-то, его чувства можно определить путем математического анализа. Всё же, психолог руководствуется в таких ситуациях интуицией, тогда как внутри ИИ происходят сложные математические вычисления, которые могут гораздо точнее определить, что на уме у анализируемого субъекта.

Благодаря довольно высокой точности определения ИИ человеческих эмоций, компания SLL планирует вывести свой проект на коммерческие рельсы. Система, позволяющая узнать, о чем думают другие люди, может заинтересовать телекомпании, фаст-фуды и иные организации, которым необходимо находиться на гребне потребительского спроса. Подобные фирмы отдадут крупные денежные суммы за подобный ИИ.

ИИ, созданный компанией SLL, способен зарегистрировать такие эмоции, как счастье, удивление, страх, гнев, отвращение или грусть, выразив их в баллах.

Максимальное значение определенной характеристики — единица.

Безусловно, доподлинно выразить ту или иную эмоцию в баллах невозможно, однако система может с высокой стоимостью определить доминантную эмоцию.  При этом ИИ использует лишь камеру и ПО.

ИИ, разработанный компанией SLL, можно использовать также в медицине. Система с высокой точностью может зарегистрировать нейродефицит и иные заболевания, такие как, например, микроинсульты, случающиеся перед инсультам.

Важно

Микроинсульт незаметен для окружающих, однако ИИ может выявить с высокой степенью вероятности, что поможет персоналу больницы минимизировать последствия «удара» для пациента.

Также ИИ от SLL может использоваться сотрудниками правоохранительных органов: система может определить степень беспокойства подозрительного гражданина.

Однако, несмотря на то, что роботы научились определять настроении человека, «Роботовед» выражает надежду на то, что у нас останутся секреты друг от друга, а электронным собеседникам мы продолжим предпочитать живых людей.

Читать также: 

Японские ученые: как искусственный интеллект изменит общество

Как роботизация и искусственный интеллект поменяют бизнес в 2017 году

Источник: http://robotoved.ru/iskustvennii_intellekt_emotions/

Глава 10. Путеводитель по человеко-компьютерному взаимодействию: эмоциональные технологии

Поскольку отрасли человеко-компьютерного взаимодействия (Human-Computer Interaction; HCI) и разработки интеракций (Interaction Design) перешли от проектирования и оценки ориентированного на работу программного обеспечения к созданию приложений, направленных на проведение досуга, такого как игры, общение, искусство и творчество, дизайнеры были вынуждены выяснять, например, что представляет собой впечатление, как реагировать на эмоции пользователей, а также научиться понимать эстетические практики и опыт. Ниже будет кратко рассказано, почему именно эмоции стали одним из самых важных направлений работ в области HCI.

Мы начнем с описания волны исследований, проведенных в рамках ряда различных академических дисциплин и воскресивших эмоции в качестве достойной изучения темы.

Фактически, до этого одно из немногих исследований эмоций и способов их выражения, не рассматривавших эмоции как проблему, восходит к труду Чарльза Дарвина (Charles Darwin) «О выражении эмоций у человека и животных» («The Expression of the Emotions in Man and Animals»), увидевшему свет в далеком 1872 году. После Дарвина основное внимание в академическом мире было сосредоточено на том, как эмоции затрудняют рациональное мышление.

Новая волна исследований эмоций послужила стимулом к появлению свежих идей как среди ученых, занятых проблематикой искусственного интеллекта, так и среди исследователей HCI.

В частности, работы Розалин Пикар (Rosalind Picard), изложенные в ее книге «Эмоциональные вычисления» («Affective Computing», 1997 г.), открыли жизнеспособную программу исследований для отрасли человеко-компьютерного взаимодействия.

Но, как и в случаях любых других направлений внутри HCI, относительно этой темы существует множество радикально различающихся точек зрения.

Решительное противодействие когнитивистским моделям эмоций, провозглашенное Пикар, базируется на работах Фиби Сэнгерс (Phoebe Sengers), Пола Дориша (Paul Dourish), Уильяма Гэвера (William Gaver) и других исследователей HCI.

Совет

Выходя за пределы когнитивистской системы взглядов, это направление работ — эмоциональное взаимодействие (Affective Interaction) — опирается на феноменологию и видит эмоции, созданные во взаимодействии — как между людьми, так между людьми и машинами.

Хотя работа в этих двух направлениях по проектированию эмоций внесла большой вклад в разработку новых приложений и лучшие конструктивных решений, оба тренда в последнее время пришли к более реалистичной проектной цели, где эмоция — это лишь один из параметров, которые дизайнеры должны учитывать.

Вместо размещения эмоции на месте центральной темы процесса проектирования, теперь она рассматривается как один из компонентов, способствующий общей цели разработки. В частности, это становится решающим соображением, поскольку мы приближаемся к проектированию различных опытов и взаимодействий.

Источник: https://lpgenerator.ru/blog/2017/10/22/putevoditel-po-cheloveko-kompyuternomu-vzaimodejstviyu-emocionalnye-tehnologii/

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector