У світі завтрашнього дня не тільки ви будете дивитися фільми, але й вони за вами

Коли ви знаходитесь в темному кінотеатрі, то ваші реакції на те що відбувається на екрані найчастіше залишаються непоміченими іншими. Ось ви широко відкриваєте очі при несподіваному повороті сюжету, буквально підстрибуєте в кріслі від страшної сцени чи пускаєте сльозу під мелодраматичную музику – всі ці емоції, найімовірніше, будуть спрямовані не більше ніж у пластикову спинку стоїть попереду крісла. Але лише в тому випадку, якщо цей кінотеатр не оснащений «комп'ютерним зором». Якщо вам коли-небудь видасться шанс побувати в одному з таких, то будьте впевнені, поки ви будете дивитися фільм, фільм буде дивитися за вами.

Комп'ютерну програму, основне завдання якої полягає саме в тому, про що написано вище, розробила компанія Silver Logic Labs. Її генеральний директор Джеримая Хамон – експерт в області прикладної математики, що спеціалізується на теорії чисел. Він багато років пропрацював у стінах таких гігантів, як Amazon, Microsoft, а також у Гарвардській медичній школі, займаючись різними питаннями, пов'язаними з людської споживчої природою. Проте його основним інтересом завжди було зрозуміти, як штучний інтелект (ШІ) зможе допомогти краще передбачати одну з найбільш складних наших особливостей – людську поведінку.

Досліджуючи алгоритми ШІ для аналізу людських реакцій на сприйняття різних видів медіа, Хамон зрозумів, що це може принести користь не тільки в науковому плані, але і комерційному. Його система працює наступним чином: ІІ-алгоритм стежить за аудиторією, яка дивиться фільм, відзначаючи емоції на обличчях людей, що проявляються навіть через самі ледь помітні зміни (так звані микровыражения), а потім генерує на основі цієї інформації потрібні дані для подальшого аналізу.

Хамон серйозно заглибився в подібні дослідження близько трьох років тому, і хоча результати його роботи для медіаіндустрії виглядають дуже сиро, великий інтерес до даної теми вони, безумовно, привернули. Значною мірою тому, що обіцяють надійні результати, так як поведінка людей може бути таким же передбачуваним, як і робота програмного забезпечення, принаймні в баченні самого Хамона. ІЇ, у свою чергу, а також використовуються ним технології комп'ютерного зору допоможуть проводити збір інформації про те, як люди реагують на ті чи інші фільми і телевізійні передачі, набагато ефективніше будь-фукус-групи. Як тільки ШІ навчать збору потрібного набору даних, він зможе забезпечувати швидкий, послідовний і детальний аналіз цієї інформації. Для тих сфер індустрії, яким доводиться працювати з цими даними – новина просто чудова. Адже завдяки більш кваліфікованому та ефективному аналізу людських бажань і уподобань вони зможуть поліпшувати свої продукти і сервіси, що приносять гроші.

Рейтинги – один з найважливіших і показових аспектів, що забезпечують успіх тієї чи іншої телепередачі або фільму. На подив тих, хто стежив за процесом, поточна версія програмного забезпечення Хамона змогла передбачити рейтинги Nielsen, Rotten Tomatoes і IMDB з точністю від 84 до 99 відсотків. Різниця в показниках пов'язана з тим, що деякі об'єкти рейтингу є «мультимодальними», тобто розраховані на більш широку аудиторію, тому їх, як правило, буває складніше передбачити. Взагалі, коли мова йде про ТБ, то вже сама по собі спроба передбачити популярність тієї або іншої передачі не може не вражати.

«Коли я тільки починав, всі казали мені, що я ніколи не зможу передбачати подібне, тому що ніхто не може», — поділився Хамон у розмові з порталом Futurism.

Але при наявності математики немає нічого неможливого. Адже, на думку Хамона, з допомогою математичних методів можна відзначати багато нюансів, які зазначити без їх використання просто неможливо.

«Ми взяли емоційні реакції на візуальну та звукову стимуляцію аудиторії і конвертували їх у цифрові значення. А коли що-то набуває форму цифрового значення, то це рано чи пізно набуває форму потрібного рівняння, завдання якої в нашому випадку зводиться до того, щоб дізнатися, наскільки дійсно вам сподобалося (чи сподобається) те чи інше шоу», — говорить Хамон.

Дослідник повідомляє, що тут проводиться широкий статистичний аналіз, але при цьому відмовляється повідомляти які-небудь деталі про те, яке ж він використовує рівняння для розрахунку, вказуючи на те, що таким чином він намагається захистити «секретний інгредієнт» своєї програми.

За межами індустрії розваг

Висока ефективність ІЇ у передбаченні людських уподобань спонукала Хамона досліджувати і інші сфери, в яких його програма могла б бути ефективною. Наприклад, у визначенні того, чи говорить людина правду чи ні. Як і поліграф, ІІ міг би порівнювати дані, які вказують на стресові стани, з еталонним набором значень і на основі цього визначати, бреше людина чи ні. Для перевірки цієї ідеї Хамон використовував ІІ-алгоритм для виконання завдання за визначенням емоцій у людей на основі відео відносно низької якості. Для дослідження він використовував ролики інформаційного агентства SPAN, а також кадри зйомок з прес-конференцій президента Дональда Трампа.

В момент, коли істина може піддаватися сумніву, відділення правди від брехні може носити критичний характер. Однак система також може використовуватися і в ситуаціях, коли мова в буквальному сенсі йде не на життя, а на смерть.Наприклад, в медицині, де може знадобитися точно визначити рівень болю, що випробовується людиною, щоб лікарі могли підібрати більш ефективні засоби лікування.

Хамон зазначає, що система може виявитися корисною, наприклад, у ситуаціях, коли необхідно визначити інсульт. Незважаючи на те, що медичні працівники зазвичай проходять необхідну підготовку, що дозволяє їм визначати ознаки інсульту, нерідко бувають моменти, коли випускаються так звані мікроінсульти (або транзиторні ішемічні атаки, якщо по-науковому), за якими дуже часто йдуть масштабні інсульти, що вражають велику площу мозку. Комп'ютерне зір ІІ могло б визначати ці мікроознаки інсульту або навіть симптоми або натяки наближається захворювання ще до того, як вони фактично проявляться у пацієнта. В такому випадку медичний персонал зміг би вчасно реагувати на ситуацію, і, можливо, навіть зробити кроки, що дозволяють уникнути подальшого розвитку більш серйозного інсульту.

Але чи буде це насправді працювати? Хамон вважає, що це можливо. Дослідник упевнений, що ШІ здатні стати настільки чутливими, що будуть в змозі визначати такі ледь помітні і швидкоплинні зміни в роботі організму. Коли систему перевіряли на різних аудиторіях, дослідникам довелося прийняти до уваги факт прийому деякими людьми запропонованих лікарських засобів, деякі з яких, наприклад, мають побічні ефекти у вигляді підвищеного тиску або ледь помітних м'язових судом. Можливо, людина і не зможе помітити ці зміни в іншої людини, однак ІІ без праці їх виявить, але в той же час може помилково прийняти ефекти від прийняття препарату за прояв стресових ознак. Це теж потрібно враховувати.

Потужний інструмент

Багато хто вважають, що розумні машини будуть позбавлені упередженості, однак не слід забувати, що ці машини будуть створювати люди, і ці люди, що розробляють і взаємодіючі з ІІ, можуть несвідомо наділити їх своїми упередженнями. З розвитком ІЇ наслідки від накопичення цих упереджень будуть ставати все більш вираженими і в кінцевому підсумку можуть вплинути на різні процеси інформаційної обробки, наприклад, при впізнанні тієї чи іншої особи або при зборі соціальних даних людини, що містяться в мережах державних служб.

Так як технології особового розпізнавання вже починають проникати в наше особисте життя, багато хто починає замислюватися і приділяти більше уваги питанням етичного характеру, висловлюючи занепокоєння з приводу ймовірної упередженої роботи подібних алгоритмів. Та ж ідея про те, що технології можуть існувати без будь-якого ступеня вкладених у них упереджень, дуже спірна. Під серйозний сумнів її ставить всього лише один-єдиний аргумент: ефективність роботи АЙ залежить від тих даних, що були в нього вкладені, і серед цих даних може міститися інформація, яка була спочатку пофарбована упередженим ставленням людини, який створював цю систему. З прогресом розробок ІЇ, зі створенням машин, які насправді здатні навчатися, ми повинні розробити обмежувальні заходи, здатні захистити нас від ситуацій, коли ці машини зможуть навчитися у нас набагато більшого, ніж ми мали намір їх навчити.

Тим не менш той же Хамон впевнений, що його алгоритм повністю неупереджений, принаймні настільки, наскільки це взагалі можливо. Його комп'ютерна система лише інтерпретує ознаки людської поведінки, незалежно від того, який тип обличчя або тіла знаходиться в його полі зору.

«Я корінний американець, і слід визнати, що тут інколи трапляються речі, здатні провокувати навколишню обстановку. Наприклад, ви можете почати нервувати, коли за вашою спиною виникають поліцейські. Однак я вважаю, що подібні технології в майбутньому зможуть повністю викорінити цей фактор нервозності. Якщо ви не робите нічого поганого, комп'ютер обов'язково сповістить співробітника поліції, що ви не робите нічого поганого. Особисто я в такому випадку буду відчувати підвищений рівень своєї власної безпеки і захисту від поліцейського свавілля, знаючи про те, що комп'ютер зможе здійснювати подібний рівень оцінки загроз».

У будь-якому випадку Хамон зовсім не турбується про інтерпретуванні результатів аналізу даних алгоритмом, який він створив. У той же час, незважаючи на впевненість у своєму алгоритмі, він також визнає і його обмеженість. Тому, якщо говорити про висновки, складених на базі аналізу, то, на думку дослідника, це рішення краще залишити на експертів правоохоронної системи, медицини і психіатрії.

Майбутнє розробок Хамона в компанії Silver Logic Labs тільки починається. І варіанти сфер застосування створюваного ним ШІ обмежені лише людською уявою. Сам Хамон хоче, щоб його інструмент став по-справжньому універсальним і використовувався при вирішенні найрізноманітніших питань, проте так чи інакше дослідника тягне туди, звідки все це почалося: до створення високоякісного розважального контенту.

«Оповідання – це частина людської культури», — говорить Хамон.

Завдяки своїй роботі він виявив як мінімум один піддається оцінці елемент, який є ключем до медиауспеху.

«Людина по-справжньому насолоджується спостереженням за тим, як люди взаємодіють один з іншими. Це одна з тих речей, яка становить формулу успіху», — додаєдослідник.

Незважаючи на те, що суспільство, можливо, може негативно сприймати ті трансформації, які ІЇ обіцяє привнести в наше життя, в баченні Хамона, безумовно, можна знайти і один дуже позитивний момент. Рано чи пізно штучний інтелект на основі всіх зібраних ним даних одного разу зможе підвести нас до перегляду нашого уявлення про те, що насправді означає бути людиною. Можливо, він зможе побачити в нас те, що ми ніколи раніше не бачили в інших або в нас самих.