Рынок распознавания эмоций вырастет в 2 раза к 2026 году

Этот рынок зародился приблизительно в 2014-м году, и сейчас весьма бурно развивается. Среди крупнейших участников можно отметить Google, Amazon и Microsoft. Стартапов — десятки. Наиболее перспективными принято считать HireVue, Entropik Technology, Emteq, Neurodata Labs, Innerscope, Realeyes и Eyeris. География их деятельности — весь мир. Например, Neurodata Labs разработали для одного крупного российского банка алгоритм, который автоматически определяет эмоции клиентов, звонящих в службу поддержки.

Интерес к этой сфере неподдельный: тот, кто угадает настроение клиента, завладеет своим рынком, независимо от специфики. В 2016-м году Apple приобрела Emotient — эта компания из Сан-Франциско работает не только над распознаванием лиц, но и эмоций. Когда-то это считалось фантастикой, но сейчас в данной сфере достигнуты конкретные успехи, причём это касается не только мимики, но и человеческого голоса. Например Alexa, ассистент от Amazon, распознав нотки раздражения извиняется и просит уточнить вопрос. В апреле 2021-го Microsoft купила Nuance. Этот стартап имеет достаточно узкий профиль: распознавание эмоций в голосах водителей. То есть здесь эта технология работает в тандеме с другой, так как компания Билла Гейтса занимается и автономными автомобилями.

Намерения гигантов рынка здесь очевидны. Представьте себе два примерно одинаковых алгоритма: один просто строит маршрут, другой выстраивает аналогичный маршрут в объезд пробок — но при этом посетовав вместе с владельцем на дорожную ситуацию. Что именно предпочтёт клиент? Эмпатия ИИ — крайне тонкая материя, но опыт последних лет показывает, что это продаётся. Со временем компьютер сможет предупреждать желания лучше и быстрее любого специалиста. Affectiva, стартап при Массачусетском технологическом университете, разработал алгоритм, определяющий гнев и раздражение чуть больше чем за одну секунду.

По оценкам Markets and Markets, рынок распознавания эмоций в 2019-м году достиг отметки в 19 миллиардов долларов. Цель на 2026-й — чуть более 37-ми миллиардов долларов. Инвестфонды не стесняются вкладывать десятки миллионов долларов даже в начинающие стартапы, чтобы потом не оказаться в отстающих. Драйвер такого интереса в том, что крупнейшие компании уже применяют эти технологии, хоть они ещё и далеки от совершенства. Например, Disney и 20th Century Fox оценивают реакции фокус-групп на предстоящие телесериалы и полнометражные фильмы при помощи ИИ. Intel и Coca-Cola схожим образом тестируют новую рекламу.

Работа большинства стартапов в сфере emotion AI базируется на семи ключевых эмоциях, которые психолог Пол Экман определил ещё в 70-х годах. Это счастье, грусть, удивление, страх, злость, отвращение и презрение. И здесь — как и в ряде других сфер — временным, но достаточно серьёзным препятствием для искусственного интеллекта стала нехватка каталогизированных данных. Из-за этого наиболее скептически настроенные зарубежные активисты стали обвинять ИИ чуть ли не в расизме, хотя искусственный интеллект — это алгоритм, построенный на принципах математики. Впрочем, следует признать, что на данном этапе есть определённые проблемы. Например, Retorio, ИИ-«кадровика», удалось обмануть в ходе нехитрого эксперимента. Сначала ему демонстрировали некоего соискателя на вакансию — а затем на этого же человека надевали аксессуары, которые обычно ассоциируются с интеллектуалами: очки и шарф. Retorio считал, что это уже другая персона — причём более надёжная и подходящая!

Это может показаться невероятным, но искусственный интеллект может быть подвержен даже самым простым и понятным человеческим слабостям. В 2020-м году специалисты Массачусетского технологического университета при содействии коллег из Барселоны и Мадрида провели масштабное исследование, в ходе которого выяснилось: ИИ постепенно вырабатывает склонность к определённым выражениям лица, и чаще всего — к улыбкам, так как они в базах данных фигурируют в качестве позитивного фактора.

В Кембридже указали на тот факт, что в одной из крупнейших баз данных, которой пользуются десятки стартапов в сфере emotion AI, белых лиц гораздо больше, чем азиатских и африканских. Проблемы похожего типа есть и с голосовыми библиотеками, и здесь цвет кожи уже не играет никакой роли. Известны случаи, когда носители французского языка делали небольшую паузу, чтобы подобрать нужное слово на английском, а искусственный интеллект воспринимал эту чисто техническую заминку в качестве эмоционального маркера неуверенности и растерянности. Однако именно такие случаи доказывают, что ни о каком «расизме» речи не идёт: библиотеки данных для ИИ нуждаются в расширении и более детальной каталогизации. И это касается не только лиц и голосов, а буквально всего — от котят и пожарных гидрантов до такси и автобусов.

Одним из стартапов, взявших на себя задачу диверсификации, стал Hume. Эта молодая компания собрала библиотеку из 1-го миллиона и ста тысяч видеороликов выражений лица, отражающих весь спектр эмоций. Географически и культурный охват внушительный: это США, Китай, Венесуэла, Южная Африка, Индия и Венесуэла. В этой же библиотеке — почти миллион аудиозаписей людей, которые не только озвучивают примеры различных эмоций, но и сами говорят, что это за эмоция. Таким образом, можно будет избежать обвинений в том, что ИИ некорректно распознаёт настрой ряда этнических групп.

Справедливости ради отметим, что скептиков тоже можно понять. Технология emotion AI как таковая всё ещё находится в стадии бета-тестирования — но её уже используют для определения потенциально опасных лиц на пограничных пунктах США, Греции, Латвии и Венгрии. Согласитесь, одно дело — если неправильно считали вашу реакцию на рекламу газированного напитка, и совсем другое — задержаться на несколько часов на границе. Но любые технологии на первоначальных этапах требуют доработки, что чревато определёнными неудобствами. Эксперты рынка убеждены в том, что emotion AI победит эти «детские болезни» в ближайшие 3-4 года.