Читать онлайн «Цифровой журнал «Компьютерра» № 166». Страница 25

Прямой финансовой связи с институтом тоже нет: он предоставляет помещение и в обмен получает возможность использовать лабораторию для своих исследований, но деньги на развитие «Фаблаб» зарабатывает самостоятельно. Здесь могут выполняться и заказы других институтов (недавно, к примеру, были подготовлены детали для выставочного стенда ОАО «РВК»), и коммерческих организаций. Когда я попросил привести пример такой работы, Кузнецов отыскал заказанную кем-то ручку тренажёрного аппарата. По его словам, изготовить деталь таких размеров и такой точности будет стоить восемь тысяч рублей, и это считается очень конкурентной ценой.

По словам Кузнецова, многие российские институты тоже задумываются о том, чтобы обзавестись своей лабораторией, а кое-где подобные мастерские уже существуют, хоть и не имеют официального статуса Fab Lab. Летом 2012 года прошла интересная новость о том, что «Минэкономразвития» профинансирует открытие двадцати российских лабораторий, и каждой из них на первый год работы будет выделено до десяти миллионов рублей. В МИСиС подготовили рекомендации со списком требуемого оборудования, и проект был принят. «Может быть, откроют двадцать лабораторий, а может быть, и сто, но наверняка пока что никто ничего не знает», — пояснил Кузнецов.

В чём может быть проблема, если план обустройства лабораторий уже утверждён и деньги обещаны? Очевидно, что между обещанием и делом есть немалая разница, но проблема не только в финансах, нужных для закупки оборудования. Занятия должен кто-то вести, а учителей, способных разобраться с высокотехнологичным оборудованием, пока, мягко говоря, немного, особенно в российской глубинке.

Именно поэтому так важен успешный год работы первого «Фаблаба». Всегда нужно с чего-то начинать, и чем больше учеников получат необходимые навыки, тем больше шанс, что кто-то из них потом сможет передать свой опыт другим.

Как сказал Гершенфельд в своём выступлении, «Fab Lab — это не просто технологии для народа, это создание технологий народом». Наш не чуждый наколенному изобретательству народ должен быть особенно чутким к таким прекрасным лозунгам.

К оглавлению

Опубликовано 27 марта 2013

Честно сказать, я не поклонник сериалов. И когда супруга попыталась «подсадить» меня на доктора Лайтмана (помните «Обмани меня»?), поначалу не поддался. Тогда она взяла хитростью. Как-то раз за ужином мне было поведано, что в основе этого многомногосерийного фильма — реальный учёный, создавший теорию так называемых микровыражений лица: хотим мы того или нет, мельчайшие нюансы мимики выдают нас с головой, якобы позволяя судить о том, говорим мы правду или лжём.

Устоять против такого аргумента я, понятно, не мог (женщины!), но в общем не жалею. Потому что хоть истина, как водится, оказалась посередине (учёный и правда был, и даже не один, вот только лицо не детектор лжи и в лучшем случае предоставляет лишь косвенные улики, отражая эмоциональное состояние), сегодня мне есть на что опереться, приступая к рассказу о компании RealEyes. Той самой, которая называет себя «Гуглом эмоций», меряет настроение человека по его лицу — и только что приняла от венчурных инвесторов три миллиона с копейками, доведя общую вложенную в неё сумму почти до пяти миллионов долларов.

У доктора Лайтмана и американской RealEyes — общие корни. Они опираются на работы американских психологов второй половины XX века, в том числе труды Пола Экмана. Несколько упрощая, можно сказать, что центральная идея там очень проста: если замедлить ход времени и следить за лицом человека, окажется, что оно постоянно меняет своё выражение. Краткосрочные, длительностью в десятые доли секунды «гримасы» появляются непроизвольно и отражают основные эмоции, переживаемые нами (злость, страх, удивление и пр.). Экман, консультировавший создателей «Обмани меня», расширил список, сумев распознать гордость, вину, возбуждение и некоторые другие. Но одно дело — кино, где суперталантливый герой ловит микровыражения чуть ли не на глаз и распознаёт их интуитивно, и совсем другое — настоящая жизнь, где для поимки и анализа экспрессий на лице пришлось строить точную цифровую механику.

Работает система квантования эмоций от RealEyes (рожицы корчит лично основатель компании, Микел Ятма). Эмоциональные оттенки выявляются через наблюдение за отдельными группами мышц. Теоретические основы таких измерений были заложены ещё в 70-х годах прошлого века авторами набора правил под названием «Система кодирования лицевых движений» (FACS). До недавнего времени, впрочем, пользу из таких наблюдений извлекали только психологи.

RealEyes, у истоков которой, кстати, стоял Микел Ятма, в определённом смысле наш соотечественник (эстонец), начинала во второй половине нулевых с мониторинга движений глаз и постепенно освоила всю гамму непроизвольной мимики. Ничего особенно хитрого в плане аппаратного обеспечения (сгодится любая персоналка с хорошей веб-камерой), зато нетривиальная программная часть. Скажем, взять радость. Распознать её не так сложно, достаточно диагностировать известные изменения двух групп лицевых мышц (над и под глазами, в уголках губ). Но можно ли измерить её степень? Человек сделает это интуитивно, без труда, а вот машине приходится туго. В RealEyes научились измерять амплитуду эмоций — и очень этим гордятся. Кстати, можете прямо сейчас опробовать их метод на себе: если у вас на компьютере установлена камера, на официальном сайте компании есть соответствующее веб-приложение.

Но Ятма с коллегами сделали ещё один важный шаг. Эмоции рождаются в подсознании и выплёскиваются на лицо без участия, ведома и против воли человека. И там же, в подсознании, как результат эмоций или параллельно им рождаются почти все наши решения. Так это на самом деле или нет, я утверждать не возьмусь, но в RealEyes в это верят — и это даёт им возможность продолжить логическую цепочку: квантование эмоций может и должно использоваться для оценки истинного отношения человека к той или иной проблеме, истинных его намерений.

Как принято оценивать потенциальную эффективность рекламных кампаний? Бета-версию рекламного ролика демонстрируют группе добровольцев, после чего заставляют их описать свои ощущения на бумаге. Вот она, конфликтная точка: совсем не факт, что, вымучивая из себя слова, подопытный индивид сможет правильно оценить свою реакцию. Настоящие решения рождаются подсознательно, а значит, и ловить их нужно иначе, нежели вручая человеку ручку. Измерение эмоций по лицу способно дать правдивую картину. Неубедительно? Несмешно? Неудачно? Пугающе (вспомните, почему провалились «Лемминги» Apple)? По лицу можно прочесть всё это раньше, точней, да ещё и быстрей и дешевле, нежели классическими методами.

Шутку про Стивена Сигала вы, конечно, видели, но если серьёзно, то сторонники микровыражений уверены: спрятать эмоции невозможно. Опытный глаз, и уж тем более холодная машина расколют самого невозмутимого лгуна.

RealEyes владеет сетью «пунктов сбора информации» в больших магазинах Европы и США: по заказу они отслеживают реакцию настоящих посетителей на товары, рекламу, стенды и пр. Но, вообще говоря, область применения технологии ничем не ограничена. Раз наблюдать за лицом можно даже на персоналке, почему не сделать интерактивную веб-рекламу, оценивающую реакцию сетян прямо на домашней или офисной PC (а в обмен за участие можно предложить скидку)? Или корректировать политические кампании, наблюдая за микрореакциями небольших групп избирателей на тот или иной слоган, политическую идею, законопроект? А бескрайнее море мобильных устройств — кто вообще сможет предсказать, как квантование эмоций может быть использовано там?

Конечно, RealEyes работает в этом направлении не одна. Тем же заняты Affectiva (вышедшая из MIT), Sensory Logic, если поискать, наверняка отыщутся и другие игроки. Некоторая сомнительность концепции с лихвой компенсируется перспективами и списком клиентов, среди которых — натуральные гиганты мирового пищепрома, бытовой химии, электроники, маркетинга. Услугами RealEyes и её коллег по цеху не стесняются пользоваться Coca-Cola, eBay, Unilever, Sony, солидные офф- и онлайновые СМИ, известные исследовательские конторы (ранга Nielsen Media Research). Квантование эмоций часто даёт результаты, противоречащие полученным классическими методами, — но тем хуже для «классики», явно доживающей свой век.

Для RealEyes же и прочих всё только начинается. Прогресс, правда, идёт чуть медленней, чем предполагалось: два года назад геймеры бредили идеей игр, учитывающих эмоции игрока, но на прилавке их по-прежнему нет. Зато обозначилась голубая мечта сторонников автоматического анализа лицевых экспрессий: социальные сети! Там раскинулись необъятные поля для анализа и выводов. Туда лежит их путь.