0:00:07.052,0:00:11.642
З кожним роком машини все частіше[br]наздоганяють людей у багатьох галузях,

0:00:11.642,0:00:14.848
у яких ми раніше [br]вважали себе неперевершеними.

0:00:14.848,0:00:18.423
Сучасні комп'ютери здатні перемагати[br]в складних настільних іграх,

0:00:18.423,0:00:21.294
розпізнавати мовлення багатьма мовами

0:00:21.294,0:00:24.746
та миттєво ідентифікувати [br]майже будь-які об'єкти.

0:00:24.746,0:00:27.112
Але майбутні роботи можуть піти далі,

0:00:27.112,0:00:30.243
навчившись розпізнавати,[br]що ми відчуваємо.

0:00:30.243,0:00:32.381
Але чому це важливо?

0:00:32.381,0:00:34.673
Бо якщо машини [br]та люди, які ними керують

0:00:34.673,0:00:37.223
зможуть точно визначати[br]наш емоційний стан,

0:00:37.223,0:00:40.193
вони зможуть допомагати нам[br]або маніпулювати нами

0:00:40.193,0:00:43.102
безпрецедентним чином.

0:00:43.102,0:00:44.614
Та поки цього не сталось,

0:00:44.614,0:00:49.653
як щось настільки складне як емоції[br]перетворити просто в числа,

0:00:49.653,0:00:53.253
тобто в єдину мову, [br]яку машини розуміють?

0:00:53.253,0:00:56.843
Фактично таким самим чином,[br]як і наш мозок інтерпретує емоції,

0:00:56.843,0:00:58.994
навчаючись їх розрізняти.

0:00:58.994,0:01:04.120
Американський психолог Пол Екман[br]виявив певні універсальні емоції,

0:01:04.120,0:01:09.174
ознаки яких однаково зрозумілі [br]в різних культурах.

0:01:09.174,0:01:14.193
Наприклад, зображення посмішки[br]означає радість,

0:01:14.193,0:01:16.965
як для жителів мегаполісів,[br]так і для аборигенів.

0:01:16.965,0:01:18.094
І згідно з Екманом,

0:01:18.094,0:01:18.823
злість,

0:01:18.823,0:01:19.533
огида,

0:01:19.533,0:01:20.275
страх,

0:01:20.275,0:01:21.092
радість,

0:01:21.092,0:01:21.848
смуток

0:01:21.848,0:01:25.433
і здивування - так само розпізнаються.

0:01:25.433,0:01:29.836
Як виявилось, комп'ютери успішно[br]вчаться розпізнавати зображення

0:01:29.836,0:01:34.015
завдяки алгоритмам навчання машин,[br]таким, як нейронні мережі.

0:01:34.015,0:01:38.205
Вони складаються зі штучних вузлів,[br]які імітують біологічні нейрони

0:01:38.205,0:01:41.784
шляхом утворення зв'язків[br]та обміну інформацією.

0:01:41.784,0:01:46.285
Для навчання нейромережі[br]приклади, систематизовані за категоріями,

0:01:46.285,0:01:49.175
такі як фото з відмітками[br]"щасливі" або "сумні",

0:01:49.175,0:01:51.285
вводять в мережу.

0:01:51.285,0:01:53.745
Потім мережа [br]вчиться класифікувати дані,

0:01:53.745,0:01:58.405
враховуючи відносну [br]вагу окремих параметрів.

0:01:58.405,0:02:00.025
Що більше [br]початкових даних,

0:02:00.025,0:02:04.795
то правильніше алгоритми [br]ідентифікують нові образи.

0:02:04.795,0:02:06.527
Це схоже на наш власний мозок,

0:02:06.527,0:02:11.725
який навчається з попереднього досвіду,[br]як обробляти нові стимули.

0:02:11.725,0:02:15.466
Алгоритми розпізнавання [br]не обмежені лише мімікою.

0:02:15.466,0:02:17.886
Наші емоції проявляються[br]багатьма способами.

0:02:17.886,0:02:20.116
Це мова тіла, тон голосу,

0:02:20.116,0:02:23.237
ритм серцебиття, колір обличчя,[br]температура шкіри,

0:02:23.237,0:02:28.046
або навіть частота слів [br]і структура речень при написанні.

0:02:28.046,0:02:31.205
Може ви думаєте, що тренування[br]нейромереж для такого розпізнавання

0:02:31.205,0:02:33.637
є складним і тривалим завданням?

0:02:33.637,0:02:36.966
Але ви навіть не уявляєте, [br]як багато даних вже зібрано,

0:02:36.966,0:02:40.375
і як швидко сучасні комп'ютери[br]здатні обробляти їх.

0:02:40.375,0:02:41.917
Від постів у соціальних мережах,

0:02:41.917,0:02:43.586
завантажених фото і відео,

0:02:43.586,0:02:44.987
телефонних записів

0:02:44.987,0:02:46.767
до інфрачервоних камер

0:02:46.767,0:02:50.437
і пристроїв для моніторингу[br]фізіологічних параметрів.

0:02:50.437,0:02:52.947
Тепер проблема не в тому,[br]як зібрати досить даних,

0:02:52.947,0:02:55.255
а в тому, що ми з ними [br]збираємося робити.

0:02:55.255,0:02:59.706
Автоматизоване розпізнавання емоцій[br]може бути дуже корисне.

0:02:59.706,0:03:02.627
Роботи з алгоритмами [br]розпізнавання міміки

0:03:02.627,0:03:04.246
можуть допомагати дітям вчитись

0:03:04.246,0:03:07.636
або надавати самотнім людям[br]відчуття спілкування.

0:03:07.636,0:03:10.476
Соціальні мережі [br]зможуть використовувати алгоритми

0:03:10.476,0:03:12.257
для запобігання суїцидів,

0:03:12.257,0:03:17.047
сигналізуючи про пости[br]зі специфічними словами або фразами.

0:03:17.047,0:03:19.237
Програми емоційного розпізнавання

0:03:19.237,0:03:21.457
можуть допомогти [br]при психологічних порушеннях

0:03:21.457,0:03:25.578
або навіть запропонувати людям [br]автоматизованого психотерапевта.

0:03:25.578,0:03:27.188
Потенційні вигоди існують, але

0:03:27.188,0:03:30.869
перспектива масового мережевого[br]автоматичного сканування наших фото,

0:03:30.869,0:03:31.958
зв'язків

0:03:31.958,0:03:36.877
та фізіологічних параметрів[br]викликає занепокоєння.

0:03:36.877,0:03:40.796
Які наслідки загрожують нашому [br]особистому життю, якщо корпорації

0:03:40.796,0:03:45.208
будуть використовувати такі системи[br]та експлуатувати наші емоції для реклами?

0:03:45.208,0:03:46.718
І що станеться з [br]нашими правами,

0:03:46.718,0:03:50.737
якщо влада зможе ідентифікувати[br]людей, здатних скоїти злочин,

0:03:50.737,0:03:54.927
навіть до того, як вони ухвалять[br]свідоме рішення діяти?

0:03:54.927,0:03:57.150
Роботам ще далеко до розпізнавання

0:03:57.150,0:04:00.258
таких емоційних тонкощів, як іронія,

0:04:00.258,0:04:04.758
до визначення сили емоції, [br]наскільки хтось щасливий або сумний.

0:04:04.758,0:04:09.288
Проте вони з часом зможуть[br]точно розпізнавати наші емоції

0:04:09.288,0:04:11.138
та реагувати на них.

0:04:11.138,0:04:15.389
А от чи зможуть вони співпереживати[br]нашому страху небажаного втручання?

0:04:15.389,0:04:16.887
Та це вже інша історія.