Počítačové zpracování emocí dnes představuje jeden z nejvíce se rozvíjejících oborů sociální informatiky a jde o téma, kterému se dnes věnují akademici i velké vývojové laboratoře, protože potenciál pro jejich využití skutečně obrovský. Z hlediska metodologického ukotvení je problém, co to vlastně emoce jsou. Dnes totiž neexistuje žádná uspokojivá definice, která by mohla uspokojit psychology, sociology, informatiky či filosofy současně. Z hlediska počítačového zpracování je vhodné hledět na emoce jako součást stavu člověka, který má určité fyziologické projevy.
Tato definice vytyčuje základní program celého zpracování emocí – je třeba je umět měřit, detekovat, analyzovat zpracovávat a dát jim určité uplatnění v aplikaci. Pokud bychom se, na této problém dívali striktně počítačově, může jít o práci se skrytými Markovovými modely (HMM) či dodání zásobníku ke klasickému konečnému automatu.
Jakým způsobem měřit?
Možností, jak měřit emoce, je samozřejmě celá řada. Obecně je možné je rozdělit na fonetické a fyziologické. Fonetické rozpoznávání emocí je klíčovou záležitostí pro zpracování přirozeného jazyka – pokud chceme pochopit, co člověk říká, potřebujeme znát jeho emocionální stav – jednak proto, že ovlivňuje vlastní podobu jednotlivých slov a celé řeči, ale také proto, že umožňuje rozpoznat třeba ironii, nadsázku, vtip atp. Dnes se tato technologie používá například u telefonních automatů, které mají řešit zákazníkův problém – podle toho, jak je naštvaný, spěchá či je v dobrém rozmaru, se liší přístup operátorů, struktura funkcí i navrhované možnosti.
Fonetická metoda se ale nedá použít vždy – jednak není dostatečně přesná a pak ne vždy může přístroj či aplikace s člověkem dlouze hovořit a hovor analyzovat. Mezi nejpoužívanější metody fyziologického měření emocí patří změna teploty, tlaku, tepu či galvanického odporu kůže. Systémy, které člověka dobře znají (je třeba využívat učící se algoritmy), jsou na základě změn těchto veličin schopny identifikovat emocionální stav.
Existují také metody vizuální, které analyzují například pohyb oka či víček a podle nich umí rozhodnout, zda se člověk nudí nebo je ospalý. Většina automobilů, které mají systém proti řízení člověka, který je unavený, využívají právě tento postup. Lze jej ale rozšířit na sledování pohybu osob ve veřejném prostoru a doplnit dalšími metodami (třeba IR kamerou). Právě vizuální metody jsou pro dnešního programátora asi nejdostupnější, protože mohou využívat třeba kamerku v tabletu či na telefonu. Podle toho se nastavuje optimální režim buzení nebo lze měnit třeba citlivost obrazovky na dotek (jinak se bude člověk dotýkat telefonu, když je naštvaný, jinak když spí a když má radost).
K čemu je to dobré?
Klíčovou otázkou ve využití každé technologie je jistě její užitečnost a to i přesto, že v informatice obecně platí, že skutečnost neznámosti využití v současnosti neznamená možné aplikace v budoucnosti. Dnes jsou systémy na detekci emocí běžně používány například na letištích, kde mají za úkol hledat teroristy na základě jejich pohybu a tělesné teploty, nebo ve zmíněných telefonních automatech či dialogových systémech.
Další možnosti využití jsou nasnadě. Lze například vytvořit systém pro organizaci výuky, který bude respektovat aktuální emocionální naladění studenta. Ten se tak bude učit vždy to, co je pro něj nejlepší – jako odpočatý například matematiku, zcela vyčerpán může třeba malovat či hrát na nějaký nástroj atp. Systém umožní neustálé sledování jednotlivců a optimalizaci jejich pracovní činnosti.
Lze si tak například představit inteligentní systémy pro plánování přestávek v práci tak, aby člověk dosahoval co možná nejvyššího výkonu. Když již aplikace „usoudí“, že je člověk unavený, dá mu jinou práci nebo jej pošle třeba si zaběhat. To může na jedné straně vést k dramatickému růstu produktivity práce, ale současně se budou objevovat otázky na ochranu soukromí. Zaměstnavatel by totiž mohl vědět o emocionálním stavu svých zaměstnanců podstatně více než jeho manželka či rodiče.
Nabízí se také například systémy, které budou spojovat inteligentní domácnost s emocionálním stavem – kávovar dopředu ví, že jste více unaveni než obvykle a uvaří silnější kávu, audiosystém bude hrát vhodnou hudbu, nastaví se optimální teplota atp. Velký prostor se otvírá v oblasti HCI, kdy různě naladěný člověk má jiné potřeby, způsob chování, silný dotek atp.
Možností je ale samozřejmě mnohem více. Zatímco dříve bylo módou vnímat emoce jako cosi negativního, dnes se jim dává stále větší průchod, běžně se s nimi pracuje v managementu, reklamě a dalších oblastech. Detekce emocí a jejich zpracování tak může zásadním způsobem proměnit chování firem, ale také reklamu, která bude moci být mnohem efektivnější, než doposud.
Velké diskuse se vedou kolem zařízení v této oblasti nejznámějšího – detektoru lži. Ten sice teoreticky může principiálně snad fungovat, ale vyžadoval by dlouhodobý proces učení se. Člověk by k němu musel být připojen v řadě situací a relativně dlouho, aby bylo možné říci, že pracuje spolehlivě. Vzhledem k závažnosti jeho použití je jen dobře, že není možné jej použít jako důkaz u soudu. V soudobé variantě je jen ukázkou toho, jak lze zpracování emocí pěkně marketingově prodat i s velice špatným produktem.
Zcela stranou jsme přitom nechali nástroje, které by měli přidat emoce strojům, které by se měli díky nim chovat přirozeněji – od lepšího čtení textu, přes mimiku avatarů až třeba po virtuální vyučující či různé interaktivní průvodce.
Závěrem
Zpracování emocí představuje jednu z nejperspektivnějších oblastí současného ICT světa, které se může postupně projevovat všude. Díky kamerám a možnostem hlasové analýzy lze již nyní na běžných zařízeních pracovat s aplikacemi, které jej, alespoň částečně, budou využívat. Tím, že jde stále více o oblast výzkumu než reálného masivního programování aplikací, lze očekávat, že každý, kdo dokáže něco vytvořit, tím získá zkušenosti a bude mít náskok nad konkurencí.
Jde o silně interdisciplinární oblast, do které budou nutně zasahovat psychologové a sociologové. Spolupráce s nimi bude přitom pro praktické použití velice důležitá a v českém prostředí jde o profese, které jsou například v Brně spolu s ICT relativně silně pěstovány. Lze očekávat, že by případná synergie těchto odborníků mohla přinést řadu zajímavých „postranních efektů,“ například směrem k HCI, designu služeb, UX a řadě dalších oblastí, kde často bohužel zoufale chybí. Zpracování emocí tak bude jen jedním z odrazových můstků.
