Emotient

Emotient — это американская компания, специализировавшаяся на разработке технологий анализа и распознавания человеческих эмоций по выражению лица с использованием методов компьютерного зрения и машинного обучения. Компания была основана в 2012 году и приобретена корпорацией Apple Inc. в 2016 году. Технологии Emotient применялись для автоматического считывания микровыражений и классификации базовых эмоциональных состояний, таких как радость, грусть, гнев, удивление, страх и отвращение.

История

Компания Emotient была основана в 2012 году в Сан-Диего, штат Калифорния, США. Её создателями выступили группа исследователей в области когнитивной науки и искусственного интеллекта, включая Марианну Бартлетт, Джека Стивенсона и других. Основой для технологий Emotient послужили многолетние научные разработки в области распознавания лиц, проводившиеся в Калифорнийском университете в Сан-Диего (UCSD) и Институте нейронаук.

Первоначально компания позиционировала себя как поставщик решений для бизнеса, позволяющих анализировать реакцию потребителей на рекламу, продукты и контент. В 2014 году Emotient привлекла венчурные инвестиции на сумму около 6 миллионов долларов от ряда фондов, включая Intel Capital и Greyhound Capital.

В январе 2016 года корпорация Apple Inc. (организация признана экстремистской и запрещена в РФ) приобрела Emotient. Сумма сделки не разглашалась, но, по оценкам отраслевых аналитиков, она составила от 20 до 30 миллионов долларов. После приобретения технологии Emotient были интегрированы в продукты Apple, в частности, в систему распознавания лиц Face ID и анимированные эмодзи Animoji, а также в алгоритмы улучшения фотографий и видео.

Технология

Принцип работы

Технология Emotient основывалась на анализе видеопотока в реальном времени. Система использовала алгоритмы глубокого обучения (deep learning) для обнаружения и отслеживания ключевых точек лица — таких как уголки рта, брови, глаза, нос. На основе их взаимного расположения и динамики изменений классифицировались семь базовых эмоций, а также нейтральное состояние.

Ключевые особенности

• Распознавание без калибровки: Система не требовала предварительной настройки на конкретного пользователя и могла работать с любыми лицами.
• Устойчивость к помехам: Алгоритмы были устойчивы к изменениям освещения, частичному перекрытию лица (например, очками или волосами) и поворотам головы.
• Скорость обработки: Анализ производился в реальном времени с задержкой менее 100 миллисекунд.
• Микровыражения: Технология была способна улавливать кратковременные (менее 1/5 секунды) непроизвольные выражения лица, которые могут указывать на скрытые эмоции.

Применение

Маркетинг и реклама

Одним из основных коммерческих применений Emotient до приобретения Apple было тестирование рекламных роликов и продуктов. Компании могли показывать фокус-группам видеоролики или изображения, а система Emotient в реальном времени фиксировала эмоциональную реакцию каждого участника. Это позволяло оценить эффективность рекламы, выявить моменты, вызывающие скуку или раздражение, и оптимизировать контент.

Психология и нейробиология

Технология использовалась в научных исследованиях для изучения эмоциональных реакций у людей с расстройствами аутистического спектра, депрессией и другими психическими заболеваниями. Система позволяла объективно измерять эмоциональные проявления, не полагаясь на субъективные отчёты испытуемых.

Образование и развлечения

В образовательных приложениях технология могла анализировать вовлечённость учащихся, определяя, когда они скучают или испытывают трудности с пониманием материала. В игровой индустрии — адаптировать сложность игры в зависимости от эмоционального состояния игрока.

Интеграция в продукты Apple

После приобретения Emotient её технологии были интегрированы в несколько продуктов Apple:

• Face ID: Система не только распознаёт лицо пользователя, но и анализирует его выражение, чтобы определить, смотрит ли пользователь на экран (это используется для предотвращения разблокировки, если пользователь не смотрит на устройство).
• Animoji и Memoji: Анимированные эмодзи повторяют мимику пользователя в реальном времени, передавая улыбку, поднятые брови, открытый рот и другие выражения.
• Приложение «Камера»: Алгоритмы улучшают портретные снимки, автоматически подбирая оптимальную экспозицию и цветопередачу в зависимости от выражения лица.
• Функция «Экранное время»: В некоторых версиях iOS используется для определения, когда ребёнок или другой пользователь отвлекается от устройства.

Критика и этические аспекты

Технологии распознавания эмоций, включая разработки Emotient, подвергались критике со стороны научного сообщества и правозащитных организаций. Основные претензии:

1. Научная обоснованность: Критики утверждают, что связь между выражением лица и внутренним эмоциональным состоянием не является однозначной. Люди могут испытывать сложные или смешанные эмоции, которые не укладываются в семь базовых категорий. Кроме того, культурные различия и индивидуальные особенности мимики могут искажать результаты.
2. Конфиденциальность: Использование технологий распознавания эмоций без согласия человека вызывает опасения по поводу слежки и нарушения приватности. В 2019 году Сан-Франциско стал первым городом в США, запретившим использование технологий распознавания лиц государственными органами, что затронуло и эмоциональный анализ.
3. Предвзятость: Алгоритмы машинного обучения могут демонстрировать систематические ошибки (bias) в отношении определённых расовых, этнических или возрастных групп, если обучающие данные были недостаточно разнообразны. Это может приводить к неточным или дискриминационным результатам.

Наследие

Хотя Emotient как независимая компания прекратила своё существование после приобретения Apple, её технологии оказали значительное влияние на развитие индустрии распознавания эмоций. Многие стартапы, такие как Affectiva, RealEyes и Kairos, продолжили развивать аналогичные решения. В 2020-х годах технологии распознавания эмоций начали активно применяться в системах видеонаблюдения, автомобильных помощниках (для определения усталости водителя) и в робототехнике.

В России разработки в области распознавания эмоций ведутся рядом научных групп и компаний, в том числе в рамках проектов по созданию «эмоциональных» интерфейсов для голосовых помощников и систем видеонаблюдения. Однако коммерческое применение таких технологий ограничено требованиями законодательства о персональных данных и биометрической информации.

Источники

• Bartlett, M. S., & Movellan, J. R. (2015). Automatic recognition of facial expressions: A review. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.
• Apple Inc. (2016). Apple acquires Emotient. Официальный пресс-релиз.
• Li, S. Z., & Jain, A. K. (2011). Handbook of Face Recognition. Springer.
• The New York Times (2016). «Apple Buys Emotient, a Start-Up That Reads Faces».
• MIT Technology Review (2015). «The Emotional Intelligence of Machines».
• Wired (2016). «How Apple’s Acquisition of Emotient Could Change the iPhone».