Сейчас, когда вы злитесь на компьютер, это ничего не дает, но что если бы программное обеспечение могло учитывать ваше настроение? Аффективные вычисления позволяют компьютеру определять и интерпретировать ваше эмоциональное состояние (аффект) и использовать его как форму ввода.
Искусственный (эмоциональный) интеллект
В 1995 году Розалинд Пикар опубликовала статью и книгу, в которых изложила основы аффективных вычислений. Идея заключается в том, чтобы наделить компьютеры эмоциональным интеллектом (EQ) в дополнение к аналитическому интеллекту, который делает их такими полезными.
Аффективные вычисления позволяют компьютерной системе сканировать эмоциональные показатели человека, такие как выражение лица, тон голоса, язык тела и слова, для получения информации о его психическом состоянии.
Как только компьютер понимает, что чувствует его пользователь, он реагирует на это так, как (надеюсь) выгодно пользователю. Существует множество способов, с помощью которых компьютеры могут использовать эту информацию.
Помните Клиппи, помощника Microsoft Office? Представьте себе, что Клиппи может определить, когда вы действительно расстроены, и появляется только тогда, когда вам действительно нужна помощь, а не когда вы просто пытаетесь сделать свою работу.
Аффективные вычисления могут быть использованы в играх, приложениях виртуальной реальности или при взаимодействии с естественными компьютерными интерфейсами, такими как Siri.
Компьютеры хорошо разбираются в лицах
Люди проявляют эмоции различными способами, но лицо — это основной холст, на котором мы рисуем свои чувства для всеобщего обозрения. Даже самая лучшая игра в покер не может скрыть крошечные микровыражения, хотя до сих пор неясно, как их следует интерпретировать.
Когда была написана оригинальная статья об аффективных вычислениях, задача заставить компьютер распознать и интерпретировать человеческое лицо была действительно сложной. Теперь в наших гаджетах есть эффективное оборудование для машинного обучения, которое может распознать и составить карту лица за доли секунды.
Конечно, для того чтобы получить от него аффективную информацию, необходимо нечто большее, чем просто распознать и составить карту лица, но, по крайней мере, теперь мы можем получить исходную информацию о лице с относительной легкостью. Эта же технология машинного обучения в сочетании с огромным количеством данных о лице, вероятно, позволит получить наиболее важную информацию об эмоциях, необходимую для эффективной работы аффективных вычислений.
Мы относимся к нашим компьютерам все больше как к людям
Интерфейсы компьютеров с каждым днем становятся все более похожими на нас. Живым существам, таким как люди, требуются миллионы лет, чтобы измениться, но наши компьютеры меняются и совершенствуются с молниеносной скоростью.
В самом начале существования простых компьютеров нам приходилось приспосабливаться к ним, используя перфокарты, загадочный компьютерный язык, командные подсказки и, в конце концов, графические пользовательские интерфейсы сегодняшнего дня. Сенсорные экраны помогли сделать компьютеры более удобными для всех, поскольку они переводят наш врожденный пространственный интеллект в цифровой формат.
Сегодня компьютеры достаточно мощны, чтобы понимать естественную речь. Обращаясь за помощью или информацией, вы, скорее всего, будете иметь дело с виртуальным агентом. У нас повсюду есть голосовые помощники.
Поскольку компьютерные интерфейсы становятся все более интуитивными и естественными, добавление эмоциональной информации к этому взаимодействию может изменить то, насколько хорошо эти интерфейсы работают.
Эмоции сложны и для людей
Несмотря на то, что мы созданы для понимания и выражения эмоций, люди постоянно ошибаются. Хотя некоторые люди, кажется, обладают почти сверхъестественным уровнем эмоционального интеллекта, для большинства людей это остается сложной задачей.
Поэтому, хотя на бумаге аффективные вычисления кажутся прекрасной идеей, на практике все не так просто. Даже со всеми новыми удивительными технологиями, которые у нас есть. Разумно ожидать, что первые системы, использующие этот подход в основной массе, будут сосредоточены на небольшом наборе грубых эмоциональных выражений.
Если ваш компьютер знает, что вы устали, он может предложить вам сделать перерыв. Если он знает, что определенные картинки в слайд-шоу обоев делают вас счастливее других, он может поставить их в высокую ротацию или добавить больше похожих изображений.
Очевидно, что существует множество способов, которыми аффективные вычисления могут принести нам пользу, но не стоит ожидать, что они будут идеальными с первого дня!
Темная сторона аффективных вычислений
Аффективные вычисления представляют собой важный скачок в том, как люди взаимодействуют с машинами, но они также открывают пользователей для новых форм эксплуатации.
Психология маркетинга уже умеет манипулировать нашими эмоциями, чтобы изменить наше покупательское поведение. Именно поэтому реклама автомобилей фокусируется на том, как автомобиль заставит вас чувствовать себя, а не на том, сколько у него лошадиных сил или насколько он экономичен.
Значительная часть наших решений принимается под влиянием эмоций, поэтому представьте, если бы компании социальных сетей могли считывать вашу эмоциональную реакцию на сообщения или рекламу. Возможно, однажды вам придется нажать кнопку «разрешение на эмоциональное сканирование» наряду с кнопками разрешения на камеру или микрофон.
