`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Социальный ПК

0 
 

Название нового направления «эмоциональный компьютинг» (emotional computing) может вызывать довольно странные ассоциации. Означает ли это, что ваш следующий ПК будет «рыдать», встретив очередную ошибку в программе, или демонстративно игнорировать клавиатурный ввод, когда вы в сердцах назовете его электронным болваном? Конечно же, здесь подразумевается несколько иное толкование этого термина. Проблема состоит в том, что, проникая постепенно в самые разнообразные области повседневной жизни человека, компьютер начисто лишен возможности реагировать на действия своего хозяина. Любой домашний питомец (за исключением, пожалуй, только рыб) может дать фору страдающему «душевной глухотой» электронному помощнику. Сделать ПК в некотором смысле частью социума можно будет, только если он станет способным понимать и реагировать на эмоциональное состояние пользователя. Работы в этом направлении ведутся сразу в нескольких крупнейших исследовательских центрах мира. И среди этих проектов есть ряд вполне успешных.

MIT. РАБОТЫ ДЖЕННИФЕР ХИЛИ

В Массачусетском технологическом институте уже в течение нескольких лет существует лаборатория Affective Computing. В ней ведется разработка методики надежного распознавания эмоций человека. Здесь под руководством Дженнифер Хили (Jennyfer A. Healey) были созданы демонстрационный аудиоплейер, учитывающий психологическое состояние слушателя при составлении программы, а также целый ряд экспериментальных установок для наблюдения физиологического аспекта проявления эмоций. В их основе — комплект носимых датчиков. Они регистрируют пять параметров: сопротивление кожи, мускульную активность, интенсивность дыхания и некоторые показатели работы сердца (пульс, электрокардиограмма). Прочитав список, можно предположить, что испытуемый оплетается проводами и трубками с головы до пят. Это вовсе не так.

Социальный ПК

Сопротивление кожи (Galvanic Skin Response — GSR) измеряется в двух местах — на ладони и на подошве ступни. Интересно, что оба датчика давали практически идентичные показания. Следует заметить, что сопротивление кожи — один из наиболее известных и достоверных индикаторов, позволяющих отделить эмоции от прочих физиологических процессов. В частности, изменения этого показателя находятся в линейной зависимости от степени возбуждения (arousal rating).

Наблюдая за работой человеческого сердца, можно зарегистрировать такие сильные эмоции, как страх или гнев. Для измерения пульса использовался отражательный фотоплетизмограф. Датчик излучает свет и улавливает изменения отражательной способности кожи в зависимости от наполнения кровью капилляров. В эксперименте датчик закреплялся на безымянном пальце. Электрокардиограмма снималась с помощью нескольких электродов, размещенных на торсе.

Интенсивность дыхания определялась с помощью сенсора, основанного на эффекте Холла. Два магнита помещены в эластичную пластиковую трубку, закрепленную на груди испытуемого. Вообще говоря, дыхание является вторичным параметром, ведь его учащение и углубление, помимо чисто эмоциональных причин, вызывается и такими факторами, как разговор или физические нагрузки.

Мышечная активность также является неплохим источником информации для исследователей. Ее регистрировали путем измерения токов с помощью электродов, закрепленных на поверхности кожи.

Оставим наконец описание всех этих медико-биологических приборов и перейдем собственно к теме. Существенная неоднородность показателей вследствие разнообразных естественных флуктуаций вынуждала ученых использовать обработку записанных данных. Чтобы нивелировать колебания, были введены понятия базового уровня и особые методики вычисления амплитуды сигналов с учетом предшествовавшего событию состояния человека. Определенную проблему представлял собой и выбор между альтернативными наборами основополагающих эмоций, каждый из которых является плодом научной деятельности того или иного специалиста в области психологии. Самый краткий список [James] включает в себя всего четыре основных состояния: ярость, страх, горе и любовь, тогда как самый длинный [Izard] — целых десять позиций. Причем перечисленные в них понятия представляют собой не отдельное чувство, а целый класс эмоций. В результате исследователи лаборатории остановились на модели «circumplex» и диаграмме «возбуждение—удовлетворение» (arousal — valence) (см. рисунок). Первая из них отображает некое пространство, размещенное между точками максимума восьми базовых чувств: возбуждение (arousal), волнение (excitement), удовольствие (pleasure), удовлетворение (contentment), сонливость (sleepness), депрессия (depression), страдание (misery), изнеможение (distress). Вторая описывает все поле эмоций только двумя величинами — возбуждение и удовлетворение. Главное достоинство этих моделей заключается в возможности выведения с их помощью точных численных соотношений, что упрощает постановку и анализ экспериментов.

Был проведен целый ряд исследований. В частности, автоматическое детектирование восьми эмоций: гнев, ненависть, печаль, любовь, романтическая любовь, радость, уважение и отсутствие эмоций. Объектом эксперимента стала сама Дженнифер, а в качестве побуждающих причин генерации эмоций выступали изображения. Например, гнев она вызывала в себе, рассматривая изображения неприятного ей человека. В конечном итоге удалось добиться 100%-ного автоматического распознавания эмоций, существенно различающихся по значениям возбуждения (есть две отдельные группы, одна — с высоким уровнем возбуждения: гнев, печаль, романтическая любовь, радость, а другая — с низким: ненависть, любовь, уважение, отсутствие эмоций), и 75— 87%-ной точности для более близких подгрупп. В среднем точность определения составила 81%.

Но это лишь данные лабораторных тестов на одном-единственном человеке, поэтому были выполнены и амбулаторные опыты. Для этой цели исследователи подготовили мобильный набор Lizzy, в котором сбор информации осуществлялся с помощью одноплатного мини-компьютера PC104 под управлением Linux.

Однако очень быстро стало ясно, что сигналы, вызванные эмоциями, блекнут на фоне ярких «выбросов» и колебаний, обусловленных исключительно физиологическими причинами, как-то прием пищи, ходьба и т.п.

Гораздо более удачной оказалась серия опытов с водителями автомобилей. Человек, управляющий машиной, находится в контролируемой обстановке, его физическая активность сведена к минимуму, а реакция на дорожную обстановку стандартна и поддается точной оценке. Компьютерную систему смонтировали в автомобиле Volvo S70, и для того чтобы не отвлекать водителя на какие-либо посторонние операции, все события фиксировались с помощью нескольких видеокамер. Одна из них, закрепленная на рулевой колонке, записывала выражение лица испытуемого, другая, размещенная в салоне, — движения его тела, а третья, расположенная сверху на приборной панели, — обстановку на дороге.

Главная задача заключалась в детектировании стресса у водителя. Чтобы выявить такие отклонения, сигнал сглаживался, а затем отслеживалась его производная. Как только она превышала пороговое значение, программа отмечала возникновение аномалии. По обработке результатов пяти тестовых поездок был сделан вывод, что наблюдаемый набор параметров (мышечная активность, сопротивление кожи, электрокардиограмма, интенсивность дыхания) позволяет с 96%-ной вероятностью определять состояние стресса. Некоторые читатели могут удивиться: «Зачем все это рядовому автовладельцу?». Наиболее простой вариант использования Lizzy-подобных систем поможет сделать услуги мобильных информационных устройств более комфортными. Например, мобильный коммуникатор или обыкновенный будильник не будут пытаться привлечь ваше внимание настойчивым сигналом в тот момент, когда вы на большой скорости приближаетесь к дорожной развязке. Если же внедритьэмоционально-восприимчивые устройства в авиации, космонавтике, сложных промышленных системах управления — эффект может превзойти самые смелые ожидания.

IBM ALMADEN RESEARCH CENTER

В недрах исследовательского центра Альмаден (Almaden), принадлежащего корпорации IBM, уже несколько лет ученые и инженеры занимаются проблемами эмоционального компьютинга. В результате их активной деятельности на сегодняшний день получили широкую огласку сразу несколько проектов: Affect Detection, Emotion Mouse, Magic Pointing, Pupil Finder, Psychological Research и Suitor. Все они объединены в рамках инициативы Blue Eyes и нацелены на создание технологий определения человеческих эмоций и потребностей в естественной среде.

В ходе экспериментов Psychological Reserch исследователи пытаются выяснить, какую роль играет выражение лица у пользователя ПК. Перед сотрудниками центра стояли несколько принципиальных вопросов: естественны ли реакции человека при взаимодействии с машиной, как они выражаются, чем вызываются и можно ли их однозначно распознать? Основную идею, владеющую умами ученых, высказал Шумин Чжай (Shumin Zhai), участвующий в работе над Emotion Mouse и Magic Pointing. «Большинство систем нарушают ключевой принцип построения хорошего интерфейса, — говорит Чжай, — с хорошим пользовательским интерфейсом внимание человека сконцентрировано на решаемой задаче, а не на интерфейсе».

Наиболее впечатляющим достижением лаборатории стал робот Pong, который подобно Cog («Cog — кибернетическое «чудовище Франкенштейна», «Компьютерное Обозрение», No 33, 2000) умеет пародировать поведение человека. У него есть эластичные резиновые губы, брови-щетки и глаза, нарисованные на шариках от пинг-понга. Вместо носа у робота вмонтирована видеокамера: Pong с ее помощью отслеживает взгляд человека и «учится» распознавать лица. Его механизированная «голова» поворачивается вслед за перемещениями людей в комнате, а стоит вам взглянуть на него — и робот «преданно» уставится вам в глаза, изображая вежливое внимание.

Впрочем, Pong — всего лишь этап развития проектов Magic Pointing и Pupil Finder. Первый из них — это очередной шаг на пути реализации управления с помощью взгляда, и слово MAGIC расшифровывается как аббревиатура от Manual Acquisition with Gaze-Initiated Cursor — ручное управление с курсором, контролируемым взглядом. По мнению Чжай, взгляд не может и не должен целиком заменять мышь. Непонимание этой простой истины приводило порой к появлению странных интерфейсов, когда для выполнения операций пользователю приходилось глупо моргать, имитируя щелчки кнопкой мыши. Взаимодействуя с MAGIC, человек своим взглядом задает только область интереса на экране (точность определения — около 1,5 см). Курсор перемещается в эту часть экрана, а остальные, более сложные, манипуляции можно проделать мышью.

Проект Pupil Finder связан со слежением за зрачками человеческого глаза. Это очень важная технология, поскольку направление взгляда в большинстве случаев указывает на объект, с которым он хочет взаимодействовать. Датчик состоит из двух инфракрасных сегментированных источников света (каждый из них включает в себя восемь отдельных диодов) и видеокамеры. Один из источников расположен вблизи оптической оси камеры, так что при попадании на человеческое лицо возникает известный эффект «красных глаз». Благодаря этому зрачки глаза, направленного на камеру, будут выделяться на фоне изображения по яркости.

Разрабатывая свою «голубоглазую мышь» (проект BlueEyes Emotion Mouse), сотрудники центра Альмаден применили известный принцип обратной связи: улыбка повышает настроение. Вдохновленные работами Розалинды Пикар (Rosalind Picard), опубликовавшей в 1997 г. в издательстве MIT Press книгу «Affective Computing», они стали использовать подход, аналогичный исследованиям, проводимым в стенах института. Они решили «упаковать» набор датчиков для измерения базовых физиологических параметров человека в обыкновенную мышь. К этой идее их подтолкнули статистические данные, согласно которым пользователь проводит около 1/3 своего времени взаимодействия с ПК, касаясь этого устройства ввода.

Чтобы проверить свою гипотезу, исследователи отобрали шесть участников. Их поочередно усаживали перед компьютером и прикрепляли к левой руке датчики измерения сопротивления кожи и температуры, а на правую кисть надевали стандартный измеритель пульса. Настоящей инновацией стало решение определять соматическую активность (тремор мышц) с помощью самой обыкновенной мышки, которой испытуемые должны были орудовать во время экспериментов.

Каждый участник теста вначале должен был отдыхать в течение 5 минут, в то время как программа определяла его «базовую линию» или точки отсчета амплитуды для физиологических параметров. Затем им предлагалось изобразить на своем лице выражения, которые соответствовали бы гневу, радости, страху, печали, удивлению или отвращению. Хотя гнев все еще легко перепутать с радостью, после обработки собранных сведений оказалось, что четкому различию поддаются 2/3 упомянутых эмоциональных состояния. В настоящий момент Emotion Mouse вполне готова к применению и содержит вмонтированные сенсоры, измеряющие сопротивление кожи, частоту пульса и температуру. Точность определения основных эмоций составляет около 75%.

И наконец, все технологии взаимодействия человека и компьютера должны объединиться под управлением Suitor. Данный проект предусматривает создание интерактивной среды, где компьютер, отслеживая действия человека, будет определять его потребности и желания. Например, выяснив, что при разглядывании Web-страницы, посвященной машиностроению, ваш взгляд остановился на баннере X-Cam, Suitor не станет углубляться в техническую документацию, а моментально предложит вам дополнительную информацию об этом и подобных ему «чудесах человеческой изобретательности». Естественно, для достижения подобного уровня «обходительности» Suitor понадобятся методики, разработанные в рамках других пяти проектов.

ЭМОЦИОНАЛЬНО ОБ ЭМОЦИОНАЛЬНОМ КОМПЬЮТИНГЕ

Так ли уж хорош будет компьютер, отчаянно пытающийся распознать наше с вами к нему отношение и выразить свое к нам? Звучит, конечно, феноменально: «плейер подберет мелодию, соответствующую вашему настроению», «производительность работы с ПК неимоверно повысится». Но пойдет ли это нам на пользу? Например, представьте, что у вас отвратительное настроение. Вы усаживаетесь в свой автомобиль, чтобы отправиться на работу, — и CD-проигрыватель ставит вам лирические баллады Майкла Болтона. Вы включаете свой рабочий компьютер — и стандартное оформление его Рабочего стола сменяется картинами осени тусклых цветов. Конечно, все это хорошо соответствует вашим чувствам, но, тем не менее, создает идеальные условия для затяжной депрессии. А услужливость непонятливого, но предельно вежливого интерфейса может привести «пользователя разумного» в состояние, близкое к исступлению.

Похоже, проблема заключается именно в неспособности ПК воспринимать мотивы и логику действий своего хозяина даже на самом элементарном уровне. Само по себе эмоциональное восприятие — всего лишь искусная декорация, скрывающая подлинное машинное естество серого ящика. Многие футурологи интересуются и вопросом конфиденциальности. Как минимум, мы лишимся удовольствия от игры в покер... А если информация о наших психологических предпочтениях попадет в руки хитроумных маркетологов или секретных служб? Тем не менее, новая технология может быть задействована и принесет несомненную пользу в областях, связанных с человеческим контролем за выполнением критических операций. Касается ли это управления промышленным процессом, ядерной станцией или самолетом — знание состояния оператора, техника, пилота имеет здесь неоценимое значение.

Защита промышленных сетей: основные риски и сценарии атак

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT