Наука изучающая чувства человека

ЗдоровьеНаука о любви: Как врачи
и психологи изучают наши чувства

Существует ли любовь с первого взгляда и как работает привязанность

Учёные определили цену любви — правда, не в денежном эквиваленте. По версии исследовательской группы из Оксфорда, цена любви — как минимум два близких друга, с которыми человек перестаёт общаться, чтобы уделять больше внимания партнёру. Финансовые траты тоже растут: новые увлечения делают нас склонными к компульсивным покупкам.

Любовь активно изучают как врачи, так и психологи. Но если первым больше интересна гормональная составляющая (как всё это работает изнутри), то вторым — преимущественно эмоциональная. Мы собрали самое интересное из обеих областей.

Текст: Марина Левичева

Как работают гормоны

Каждый человек понимает любовь по-своему, и серьёзное чувство из симпатии тоже развивается у всех по-разному. Но если взглянуть на то, что в это время происходит с организмом, окажется, что никто не уникален. Хелен Фишер, одна из самых известных исследователей биохимии любви, выделяет три стадии чувства: вожделение, притяжение и привязанность. Вожделение возникает в результате активности половых гормонов эстрогена и тестостерона, которые вырабатываются в яичниках и яичках. Хотя эти гормоны часто называют «женскими» и «мужскими» соответственно, они есть в организме человека любого пола. На этом этапе рождается сексуальное желание — но им всё может и закончиться.

Притяжение формируется благодаря нейромедиаторам дофамину, норадреналину и серотонину, которые связаны с первичным вознаграждением и эмоциями. Химические вещества программируют мозг так, что человек не может думать ни о чём другом, кроме объекта своей любви, и чувствует себя при этом очень счастливым. Кроме того, на стадии притяжения происходит снижение уровня серотонина, влияющего на настроение и аппетит. Наконец, привязанность — то, без чего невозможны долгосрочные романтические отношения, а также то, что, в отличие от первых двух стадий, опосредует дружбу и любые другие близкие и доверительные отношения. Ответственны за происходящее два гормона: окситоцин (отвечает за связь на биохимическом уровне и выделяется гипоталамусом во время оргазма у мужчин и женщин, а также во время родов и кормления грудью у женщин) и вазопрессин (увеличивает влечение к одному конкретному человеку).

Почему любовь причиняет боль

Учитывая, что почти все «гормоны любви» работают с мозгом в позитивную сторону, складывается впечатление, что любовь — это идеальное чувство. Но с этим не согласятся те, кто вспомнит, что влюблённость и любовь также сопровождаются ревностью, компульсивным и иррациональным поведением, немотивированной грустью, скрытой и не очень агрессией по отношению к людям, которые находятся рядом с объектом любви, и так далее.

За недостатки любви тоже ответственны гормоны. В первую очередь активно выделяющийся дофамин, который очень подробно изучали в связи с его участием в формировании зависимостей, в том числе от наркотических веществ, алкоголя и сахара; например, при расставании, даже всего на сутки, появляются симптомы отмены, как при отказе от вещества, вызвавшего зависимость. Во вторую очередь — окситоцин, который, как показали исследования с наркотическими веществами МДМА и ГГБ, в больших количествах может заставить человека действовать безрассудно. Не так давно учёные ещё раз посмотрели на природу любви как зависимости, отметив, что её, вероятно, тоже можно лечить. В перспективе — таблетками, которые будут блокировать гормональные пути, вызывающие «любовное привыкание».

Что такое феромоны и как они работают

Несмотря на то что духи с феромонами кажутся гомеопатией от мира парфюмерии, создать что-то подобное вполне реально. Другое дело, что мало кто согласится носить парфюм с таким «волшебным» ароматом. Изучая феромоны с помощью грызунов, у которых в носу есть специальный вомероназальный орган, дополняющий обонятельную систему, учёные выяснили, что крысы чувствуют феромоны в моче друг друга, а затем используют их, чтобы найти себе идеальную пару.

Поскольку крысы и люди во многом похожи, поиск чудо-органа в носу человека оставался лишь вопросом времени. В 1986 году учёные заявили, что подмышечные секреты мужчин и женщин способны влиять на менструальный цикл. А когда в 1995 году швейцарец Клаус Ведекинд попросил группу женщин понюхать несколько футболок, которые в течение дня носили разные мужчины, анализ результатов показал, что женщины всегда выбирали мужчин с отличной от их собственной иммунной системой. Это позволило предположить, что реакция на феромоны является эволюционной, так как взаимодействие двух разных иммунных систем будет способствовать появлению потомства с лучшей выживаемостью. К слову, в 2016 году результаты исследования подтвердили.

С другой стороны, самые известные феромоны стероидной природы андростадиенон (содержится в мужском поте и сперме) и эстратетраенол (содержится в женской моче) не выдерживают проверку исследованиями. И хотя учёные не отрицают, что феромоны всё-таки существуют, они предлагают начать поиск заново.

36 вопросов,
чтобы влюбиться

«36 вопросов, чтобы влюбиться» — это тестирование с научным акцентом, основанное на исследовании психолога Артура Аарона и его команды. Имея в виду, что взаимная уязвимость способствует близости, Аарон составил три группы вопросов, призванных ускорить сближение между двумя незнакомцами. Вопросы расположены таким образом, что каждая новая группа должна раскрывать человека всё больше: от описания идеального дня и желаемых суперспособностей пара постепенно приходит к анализу отношений с матерью и выбору только одного предмета, который можно спасти из горящего дома. Предполагается, что на вопросы нужно отвечать по очереди, не пропуская ни одного, а в финале в течение четырёх минут смотреть друг другу в глаза.

В январе 2015 года писательница Мэнди Лен Кэтрон рассказала New York Times, как влюбилась в мужчину за 36 вопросов. Казалось бы, это подтверждает теорию — но сама Кэтрон предположила, что хотя вопросы и правда способствовали близости, скорее всего, два человека уже питали друг к другу какие-то чувства, иначе они не стали бы проводить над собой эксперимент. «Трудно полностью отдать должное исследованию, потому что это могло бы произойти в любом случае», — заключила Кэтрон. О том же самом, кстати, говорила при анализе теста психоаналитик Софи Кадален, предполагая, что опросник не создает влюблённость, но подготавливает для неё хорошую почву.

Как ещё поспособствовать привязанности

Например, на первом свидании можно заказать суп, а не десерт, поскольку физическая теплота побуждает нас теплее относиться к человеку, который рядом. А ещё — смотреть собеседнику в глаза, так как зрительный контакт усиливает чувство привязанности, и чем он дольше, тем лучше. В вопросах правильного впечатления поможет улыбка и добрые поступки. И не забывайте о лёгких прикосновениях, которые как минимум заставят человека проникнуться к вам необъяснимой симпатией — только держите в уме принципы согласия и не трогайте людей, если не уверены на сто процентов, что они не против.

И ещё один любопытный вывод: по данным небольшого исследования, друзья-женщины лучше, чем мужчины, предсказывают, как будут развиваться отношения и есть ли у них будущее. Так что если очень хочется прогнозов, лучше обратиться именно к подружкам.

Зачем люди целуются

Конечно, это приятно — но такой ответ кажется не вполне научным. У науки же есть версия, что через контакт губ матери раньше передавали пережёванную пищу детям, которые ещё не могли жевать, а со временем действие закрепилось. В поддержку эволюционной теории говорит и тот факт, что целуются не все люди. Это не свойственно некоторым культурам, а также, по данным одного исследования, проведённого на американских студентах, людям «невротичным», «зависимым от матерей», «с низкой самооценкой», которые, в отличие от сверстников, «потребляют меньше алкоголя» и «более успешны в учёбе». А наиболее жизнеспособной учёным кажется теория поцелуев как способа поиска подходящего партнёра путём обмена биологической информацией.

Пара слов о поцелуях для здоровья: они, полагают учёные, могут способствовать большей удовлетворённости отношениями, а заодно улучшают восприятие себя, помогают иммунитету, стабилизируют уровень холестерина, сжигают калории — мелочь, а приятно — и уменьшают выраженность симптомов аллергии.

Что не так с любовью с первого взгляда

Согласно свежему опросу на тему, в существование любви с первого взгляда верят больше 60 % мужчин и женщин. Что касается природы такой любви, то, по мнению учёных, это может быть как химическая реакция в мозге, связанная с симпатией, так и «позитивная иллюзия». В последнем случае речь идёт о том, что если два человека любят друг друга и давно вместе, они будут уверены, что влюбились с первого взгляда (даже если на самом деле всё было не так).

Ещё одна группа исследователей обнаружила, что люди в течение нескольких секунд понимают, находят они человека привлекательным или нет. Но это тоже не любовь с первого взгляда — а мгновенное влечение, причём скорее сексуальное.

Возможна ли любовь без секса

Конечно. Разумеется. Ещё бы. Несмотря на то что секс может бороться с простудой, снимать головную боль, а также снижать риски, связанные с онкологическими заболеваниями, даже с точки зрения науки он не является обязательным условием романтических отношений. Израильский исследователь Аарон Бен-Зеэв, суммируя имеющиеся данные на тему, пришёл к выводу, что для любви куда важнее эмоциональная, а не физическая привязанность партнёра. Хотя одно не исключает другого.

И ещё: если люди готовы работать над отношениями, качество секса и удовлетворённость от него будет выше, чем у тех, кто верит в мгновенную химию и в то, что всё сложится само.

Любовь в Сети: что мы об этом знаем

Почти у каждого человека есть знакомая пара, которая познакомилась в интернете. Учитывая, насколько прочно социальные сети и разного рода технологии вошли в нашу жизнь, в этом нет ничего удивительного. С другой стороны, часто речь идёт о всё той же случайности (как при знакомстве на улице, только теперь в Tinder) и всё том же общении, которое со временем позволяет понять, что людям друг с другом интересно, но не о целенаправленном поиске.

В эксперименте ВВС, заточенном как раз на формирование «научного подхода» к знакомствам на специальных сайтах, было установлено, что правильная анкета должна содержать 70 % информации о себе и 30 % о требованиях к партнёру, чтобы привлекать внимание. И лучше — хотя здесь, конечно, выбирать не приходится — если ваше имя начинается на букву из первой части алфавита, потому что на сервисах знакомств именно таким пишут чаще и больше.

Вообще же многие исследователи говорят, что поиск любви не такая сложная задача, если вы не зацикливаетесь на идеалах. Анализ 3700 решений людей, участвовавших в спид-дейтинге, показал, что те, кто концентрировался на «идеальных параметрах», будь то рост, возраст или стиль одежды, куда чаще уходили с мероприятия разочарованными. И эти результаты можно экстраполировать на знакомства вообще — и офлайн, и в Сети.

Источник

Наука эмоций: как умные технологии учатся понимать людей

Валентина Евтюхина, автор канала Digital Eva, и специалисты проектной компании и R&D лаборатории Neurodata Lab специально для блога Нетологии подготовили статью о том, как развиваются технологии в сфере распознавания эмоций.

Наука об эмоциях стала популярной не так давно, и в основном благодаря Полу Экману — американскому психологу, автору книги «Психология лжи» и консультанту популярного сериала «Обмани меня», который основан на материалах книги.

Пол Экман и Тим Рот — исполнитель главной роли в сериале «Обмани меня», чей персонаж списан с самого Экмана

Сериал стартовал в 2009 году, и в то же время значительно вырос публичный интерес к теме распознавания эмоций. Бум в стартап-среде случился в 2015-2016 годах, когда сразу два технологических гиганта — корпорации Microsoft и Google — доступными для обычных пользователей свои пилотные проекты для работы с наукой эмоций.

Сервис для распознавания эмоций Emotion Recognition, запущенный Microsoft
в 2015 году

Это стало толчком к созданию самых разных приложений и алгоритмов на базе технологии распознавания эмоций. Например, Text Analytics API — один из сервисов пакета Microsoft Cognitive Services, которые позволяют разработчикам встраивать готовые «умные» алгоритмы в свои продукты. Среди других сервисов пакета: инструменты распознавания изображений, лиц, речи, и многие другие. Теперь эмоции можно определять по тексту, звуку голоса, фото и даже видео.

Агентство Gartner утверждает, что наш смартфон в 2021-2022 годах будет знать нас лучше, чем наши же друзья и родственники, и взаимодействовать с нами на тонком эмоциональном уровне.

Рынок технологий распознавания эмоций — что с ним?

Он есть, но он молод, у него еще все впереди.

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.

Так, по мнению влиятельного агентства MarketsandMarkets, глобальный объем рынка эмоций в 2016 г. составил $6,72 млрд, и предполагается, что к середине 2020-х гг. он увеличится до $36,07 млрд. Рынок эмоциональных технологий не монополизирован. Тут найдется место и для корпораций, и для лабораторий, и для стартапов. Более того, нормальная рыночная практика: корпорации интегрируют в свои решения наработки компаний поменьше.

Эмоциональные и поведенческие технологии востребованы в различных сферах, включая медицинскую.

Обращаясь к зарубежному опыту, вспомним, как компания Empatica под руководством Розалинд Пикард первой в мире получила несколько недель назад разрешение от надзорных органов США, ответственных за клинические испытания (FDA-клиринг), на использование их носимого браслета Embrace, который не только фиксирует физиологические данные о состоянии владельца, но и оценивает его эмоциональный фон и предсказывает вероятность наступления сложных для организма ситуаций. Это может помочь людям с расстройствами аутистического спектра, депрессией и в сложных случаях в неврологии и медицине.

Израильская компания Beyond Verbal совместно с Mayo Clinic ищет в голосе человека вокальные биомаркеры, по которым определяются не только эмоции, но и закладывается возможность прогнозирования аортокоронарных заболеваний, болезней Паркинсона и Альцгеймера, что уже подводит эмоциональную проблематику к теме геронтологии и поиску путей замедления старения.

Если говорить о применимости технологий, то тут преимущественно задействована B2B сфера в секторах вроде интеллектуального транспорта, ритейла, рекламы, HR, IoT, gaming.

Но и в B2C тоже есть спрос: EaaS (Emotion as a Service) или же облачное аналитическое решение (Human data analytics) позволит любому пользователю загружать видеофайл и получать по нему всю эмоциональную и поведенческую статистику для каждого фрагмента записи.

Если речь идет о предвыборных дебатах на пост президента (будь то России или США), то от алгоритма едва ли что-то скроется. Более того, через пару лет технология по распознаванию эмоций будет в каждом смартфоне.

Стек технологий и науки

Бум AI был предсказан на 2025-2027 годы.

Трендом станет создание умных интерфейсов распознавания человеческих эмоций — программное обеспечение позволит определять состояние пользователя в произвольный момент времени при помощи обычной веб-камеры.

Это перспективная ниша, так как определение эмоций человека может быть использовано в коммерческих целях: от анализа восприятия видео- и аудиоконтента до расследования криминальных дел.

С другой стороны, это безграничные возможности развлекательной индустрии. Например, в новом iPhone X встроена технология распознавания лица Face ID, которая не только разблокирует телефон, но и может создать эмодзи с вашей мимикой:

Основная масса новых продуктов в сфере эмоциональной науки строится на семи базовых эмоциях и микроэкспрессии лица, которая отражает наши эмоции на уровне, неподвластном контролю мозга. Сознательно мы можем сдержать улыбку, но легкие подергивания уголков губ останутся, и это будет сигнал для технологий распознавания эмоций.

Есть также блок технологий, специализирующихся на анализе речи, голоса и взгляда. Использование этих методов в психиатрии или уголовном делопроизводстве позволит узнать максимум об эмоциональном состоянии человека и его истинном настрое благодаря информации о мельчайших изменениях в мимике и телодвижениях.

Сейчас компании и отдельные команды могут использовать открытые научные данные о распознавании эмоций и использовать их в стеке с технологиями, формируя область эмоциональных вычислений (affective computing).

Колоссальный вклад в развитие рынка эмоциональных технологий внесла пятерка FAANG (Facebook, Apple, Amazon, Netflix, Google) и техногиганты вроде IBM.

Технологии распознавания эмоций и закон

Прямых законодательных барьеров для эмоциональных технологий нет, а сама индустрия регулируется достаточно слабо и точечно. Есть ожидаемые барьеры и опасения: прежде всего, это проблема privacy и защиты персональных данных.

Эмоции — это приватные, довольно личные данные о человеке, его состояниях, ощущениях, откликах на стимулы, людей и среду, о мыслях и намерениях, подчас не полностью осознаваемых рационально.

Вместе с тем всеобщая диджитализация, распространение гаджетов и девайсов любого рода, повсеместное обращение к изображениям и видео (несколько миллиардов видео попадает в сеть ежедневно), публичность в соцсетях позволяют эффективно извлекать эмоциональные данные из общего потока и использовать их для анализа человека — как потребителя товаров и услуг, и как пользователя. И все это должно проходить в правовом поле, корректно и этично.

Новый европейский регламент по защите персональных данных (GDPR) предполагает ряд ограничений: данные для обучения и тренировки алгоритмов машинного обучения можно будет использовать свободно, если они:

• они остаются деперсонализированными, то есть биосенсорные данные отделяются от биометрии (идентификация людей);
• если соблюдается групповой формат (анализ толпы, множества людей, а не единичных субъектов);
• если ведется съемка, человек должен знать об этом и быть с этим согласен, в противном случае это будет являться нарушением регламента и повлечет за собой ответственность.

Как будет разворачиваться история с нормативным регулированием в России, покажет время.

Где в ближайшие годы понадобится распознавание эмоций

Здоровье и Health tech

Индустрия здоровья активно внедряет самые современные методы сбора и анализа данных о пациентах или пользователях, так как машинные алгоритмы определяют симптомы, используя сотни и тысячи похожих случаев.

Уже существуют мобильные приложения, которые анализируют по фото и тексту психоэмоциональное состояние, и чем больше человек общается с программой, тем лучше она обучается, «понимает» его и дает точные прогнозы лечения.

Одно дело, когда устройство просто улавливает, «понимает» на своем уровне ваше настроение и в соответствии с ним включает музыку, регулирует свет или готовит кофе. Другое, когда оно по вашему внешнему виду оценивает степень усталости или определяет какие-то отклонения от нормы. Или заболевания. К примеру, болезнь Альцгеймера или Паркинсона.

Задолго до своего проявления болезнь начинает влиять на мышцы лица, на скорость движения глаз, на неощутимые, казалось бы, изменения в голосе и микродвижениях.

Криминалистика

Сериал «Обмани меня» вышел на экраны в 2009 году и сразу же получил мировую популярность. Главный герой Доктор Лайтман умеет читать правду по микромимике лица. Это его «суперспособность», которая помогает найти убийцу и раскрыть сеть запутанных преступлений.

Нейроинтерфейсы могут все то же самое, только еще лучше, качественнее и быстрее. Можно снять человека в комнате для допроса и потом наложить на видео специальную программу, которая прогнозирует процент эмоций на его лице — злость, страх, горечь, обида и так далее. Эти данные помогут следствию понять, в какой момент человек мог обмануть или чего-то недоговорить.

Мониторинг социальных активностей

Считается, что интернет не передает эмоции, но это не так. По серии твитов или постов в Фейсбуке можно с высокой точностью определить, в каком настроении и состоянии находился пользователь в тот момент, когда это писал.

Самый простой пример определения психоэмоционального состояния по стилистике текста — всем хорошо известная ситуация, когда человек начинает ставить точку в конце сообщения, а его собеседник воспринимает это как сигнал о том, что в разговоре что-то пошло не так.

В глобальных масштабах при помощи машинного обучения можно создать систему, которая будет отслеживать вспышки гнева, просьбы о помощи или страх в сообщениях и реагировать на них — например, отправлять сигнал в службы спасения.

Реклама

Уже сейчас мировые ритейл-сети максимально интегрируют онлайн в офлайн, пытаясь узнать, что хочет покупатель и что он, вероятнее всего, купит. Когда нейроинтерфейсы достигнут уровня точного высокочувствительного распознавания эмоций, реклама в витрине торгового центра будет за доли секунд подстраиваться под настроение проходящих мимо людей. Подобная технология показана в фантастических фильмах, например, «Особое мнение» и «Бегущий по лезвию 2049».

Кадр из фильма «Бегущий по лезвию 2049», где голографический рекламный
гиноид реагирует на эмоции на лице главного героя.

Примерно год назад, в апреле 2017 года, исследовательская группа из Сан-Франциско научила нейронную сеть LSTM точнее распознавать эмоциональную составляющую текста. Теперь машина почти безошибочно опознает настроение в отзывах покупателей на Amazon и кинорецензиях на Rotten Tomatoes, что помогает улучшить сервис и предугадать популярность продукта у пользователей.

Игровая индустрия

Когда вышла первая модель очков Google Glass, предполагалось, что управление жестами выйдет на новый уровень — для того, чтобы читать текст на внутренней стороне линзы, достаточно было провести глазами сверху вниз, чтобы система поняла, что вы уже прочитали этот абзац и можно показывать следующий. Несмотря на то, что сам гаджет не вышел за рамки прототипа, история с исследованием движений глаз переместилась в новое поле — игровое.

Разработчикам игр очень важно понимать, как и в какой момент игрок себя чувствует, как на него действуют спецэффекты и игровые препятствия. Компания-разработчик технологии распознавания эмоций Affectiva помогла создать игру Nevermind, в которой сложность зависит от уровня напряжения играющего, а сюжет подстраивается от состояния стресса или спокойствия игрока.

А что в России? Опыт Neurodata Lab

После того как в начале 2016 года команда фонда Envirtue Capital пришла к мысли, что во многих аспектах имеющийся венчурный рынок России в части технологий распознавания эмоций не отвечает ожиданиям инвесторов, было принято решение развивать проекты в рамках своей R&D лаборатории, полностью автономной и финансируемой из собственных источников. Так родилась компания Neurodata Lab LLC.

«С сентября 2016 года начал формироваться наш коллектив, включающий сегодня как научных сотрудников — специалистов по естественным и когнитивным наукам, так и технических экспертов с компетенциями и бэкграундом в области компьютерного зрения, машинного обучения, науки о данных. Междисциплинарный характер исследований эмоций предопределил наш выбор в пользу смешанной команды, что позволяет думать над решением задач с разных точек зрения, объединять в одном контуре как сугубо техническую часть, так и взгляды и идеи биологии, психофизиологии и нейролингвистики».
Георгий Плиев
Управляющий партнер Neurodata Lab

Neurodata Lab разрабатывает решения, которые охватывают широкий спектр направлений в области исследований эмоций и их распознавания по аудио и видео, в том числе технологии по разделению голосов, послойного анализа и идентификации голоса спикера в аудиопотоке, комплексного трекинга движений тела и рук, а также детекции и распознавания ключевых точек и движений мышц лица в видеопотоке в режиме реального времени.

Один из таких проектов — разработка прототипа софтового айтрекера EyeCatcher, позволяющего извлекать данные движений глаз и головы из видеофайлов, записанных на обычную камеру. Эта технология открывает новые горизонты в изучении движений глаз человека в естественных, а не лабораторных, условиях и ощутимо расширяет исследовательские возможности — теперь можно узнать, как человек рассматривает картины, реагирует на звук, цвет, вкус, каково движение глаз, когда он счастлив или удивлен. Эти данные будут использованы как база для создания более совершенной технологии распознавания человеческих эмоций.

«Наша цель — конструирование гибкой платформы и разработка технологий, которые будут востребованы частными и корпоративными клиентами из различных отраслей, включая нишевые. При детекции и распознавании эмоций важно учитывать, что человеческие эмоции — очень вариативная, «ускользающая» сущность, которая зачастую меняется от человека к человеку, от социума к социуму; есть этнические, возрастные, гендерные, социокультурные различия. Чтобы выявить закономерности, нужно обучать алгоритмы на очень больших выборках качественных данных. Это та фаза, на которой коллектив нашей лаборатории сейчас и сосредоточен».
Георгий Плиев
Управляющий партнер Neurodata Lab

Одна из основных сложностей, с которыми сталкиваются исследовательские группы при изучении эмоций, — ограниченность и «шумность» данных для работы с эмоциями в естественной обстановке или необходимость использовать неудобные носимые приборы для отслеживания эмоционального состояния участника эксперимента, которые искажают восприятие. Поэтому в качестве одного из своих первых проектов команда Neurodala Lab собрала русскоязычный мультимодальный датасет RAMAS (The Russian Acted Multimodal Affective Set) — комплексный набор данных об испытываемых эмоциях, включающий параллельную запись 12 каналов: аудио, видео, айтрекер, носимые датчики движения и пр. о каждой из ситуаций межличностного взаимодействия. В создании датасета приняли участие актеры из ВГИКа, воссоздающие различные ситуации повседневного общения. Сегодня доступ к мультимодальной базе данных RAMAS предоставляется бесплатно академическим институтам, университетам и лабораториям.

Наличие широкой базы данных — один из ключевых факторов качественной исследовательской работы с эмоциями, однако в лабораторных условиях и игровых симуляциях такую базу аккумулировать невозможно. Чтобы решить эту известную проблему, специалисты Neurodata Lab разработали и запустили собственную платформу Emotion Miner для сбора, разметки, анализа и процессинга эмоциональных данных, которая собрала более 20 тысяч участников-аннотаторов, размечающих данные, из более чем 30 стран. На сегодняшний день Emotion Miner Data Corpus — один из крупнейших в мире размеченных мультимодальных эмоциональных видеодатасетов.

С момента создания Neurodata Lab сотрудники лаборатории сотрудничают с академическими институтами, университетами, лабораториями и профильными центрами компетенций в США, Европе и России, и активно участвуют в крупных зарубежных конференциях, включая Interspeech и ECEM, публикуют академические статьи. Компания принимала участие в саммите по эмоциональному искусственному интеллекту, продвигаемому совместно MIT и компанией Affectiva, а в марте 2018 года организовала и провела совместно с НИУ ИТМО первую российскую конференцию «Emotion AI: новые вызовы для науки и образования, новые возможности для бизнеса». В планах — создать Российскую ассоциацию по Emotion AI, консолидировать сообщество научных экспертов, лабораторий и стартапов.

«Когда технология распознавания эмоций достигнет поры зрелости, она окажет значительное влияние на всю экосистему, на всю техносферу, позволит людям лучше, глубже и полнее общаться друг с другом при помощи гаджетов и с миром стремительно «умнеющих машин» с человеко-компьютерным интерфейсом. Технология несет в себе потенциал для развития взаимопонимания и эмпатии, позволит решить проблемы людей с ограниченными возможностями (например, с аутизмом) и найдет ключи к облегчению социально-критических заболеваний. Вместе c тем, важна не только технология, но и то, как ее используют люди. Мы полностью разделяем этический императив и исходим из того, что система сдержек и противовесов, в том числе законодательных, не превратит технологию распознавания эмоций в технологию тотального контроля. Ее миссия в том, чтобы помогать человеку, не ограничивая его свободу, его права, его личное пространство. Конечно, отдельные аберрации неизбежны, но устранимы».
Георгий Плиев
Управляющий партнер Neurodata Lab

Источник