З кожним роком машини все частіше
наздоганяють людей у багатьох галузях,

у яких ми раніше 
вважали себе неперевершеними.

Сучасні комп'ютери здатні перемагати
в складних настільних іграх,

розпізнавати мовлення багатьма мовами

та миттєво ідентифікувати 
майже будь-які об'єкти.

Але майбутні роботи можуть піти далі,

навчившись розпізнавати,
що ми відчуваємо.

Але чому це важливо?

Бо якщо машини 
та люди, які ними керують

зможуть точно визначати
наш емоційний стан,

вони зможуть допомагати нам
або маніпулювати нами

безпрецедентним чином.

Та поки цього не сталось,

як щось настільки складне як емоції
перетворити просто в числа,

тобто в єдину мову, 
яку машини розуміють?

Фактично таким самим чином,
як і наш мозок інтерпретує емоції,

навчаючись їх розрізняти.

Американський психолог Пол Екман
виявив певні універсальні емоції,

ознаки яких однаково зрозумілі 
в різних культурах.

Наприклад, зображення посмішки
означає радість,

як для жителів мегаполісів,
так і для аборигенів.

І згідно з Екманом,

злість,

огида,

страх,

радість,

смуток

і здивування - так само розпізнаються.

Як виявилось, комп'ютери успішно
вчаться розпізнавати зображення

завдяки алгоритмам навчання машин,
таким, як нейронні мережі.

Вони складаються зі штучних вузлів,
які імітують біологічні нейрони

шляхом утворення зв'язків
та обміну інформацією.

Для навчання нейромережі
приклади, систематизовані за категоріями,

такі як фото з відмітками
"щасливі" або "сумні",

вводять в мережу.

Потім мережа 
вчиться класифікувати дані,

враховуючи відносну 
вагу окремих параметрів.

Що більше 
початкових даних,

то правильніше алгоритми 
ідентифікують нові образи.

Це схоже на наш власний мозок,

який навчається з попереднього досвіду,
як обробляти нові стимули.

Алгоритми розпізнавання 
не обмежені лише мімікою.

Наші емоції проявляються
багатьма способами.

Це мова тіла, тон голосу,

ритм серцебиття, колір обличчя,
температура шкіри,

або навіть частота слів 
і структура речень при написанні.

Може ви думаєте, що тренування
нейромереж для такого розпізнавання

є складним і тривалим завданням?

Але ви навіть не уявляєте, 
як багато даних вже зібрано,

і як швидко сучасні комп'ютери
здатні обробляти їх.

Від постів у соціальних мережах,

завантажених фото і відео,

телефонних записів

до інфрачервоних камер

і пристроїв для моніторингу
фізіологічних параметрів.

Тепер проблема не в тому,
як зібрати досить даних,

а в тому, що ми з ними 
збираємося робити.

Автоматизоване розпізнавання емоцій
може бути дуже корисне.

Роботи з алгоритмами 
розпізнавання міміки

можуть допомагати дітям вчитись

або надавати самотнім людям
відчуття спілкування.

Соціальні мережі 
зможуть використовувати алгоритми

для запобігання суїцидів,

сигналізуючи про пости
зі специфічними словами або фразами.

Програми емоційного розпізнавання

можуть допомогти 
при психологічних порушеннях

або навіть запропонувати людям 
автоматизованого психотерапевта.

Потенційні вигоди існують, але

перспектива масового мережевого
автоматичного сканування наших фото,

зв'язків

та фізіологічних параметрів
викликає занепокоєння.

Які наслідки загрожують нашому 
особистому життю, якщо корпорації

будуть використовувати такі системи
та експлуатувати наші емоції для реклами?

І що станеться з 
нашими правами,

якщо влада зможе ідентифікувати
людей, здатних скоїти злочин,

навіть до того, як вони ухвалять
свідоме рішення діяти?

Роботам ще далеко до розпізнавання

таких емоційних тонкощів, як іронія,

до визначення сили емоції, 
наскільки хтось щасливий або сумний.

Проте вони з часом зможуть
точно розпізнавати наші емоції

та реагувати на них.

А от чи зможуть вони співпереживати
нашому страху небажаного втручання?

Та це вже інша історія.