Кроме того, специально разработанные алгоритмы могут «говорить» за тех, кто не может делать это самостоятельно. Часто можно услышать, что родители умеют различать просьбы, которые выражает своим плачем младенец. Но в большинстве случаев это отнюдь не факт. И неудивительно: у родителей очень узкая выборка для анализа. И в этом состоит разница между людьми и машинами в построении моделей на основе взаимодействия с окружающей действительностью. Создатель образовательного стартапа Udacity Себастьян Трун, работавший также над развитием проекта беспилотных автомобилей Google, замечает, что водители-люди совершенствуются в вождении на собственном опыте, тогда как Google-кары учатся на ошибках, совершенных всеми Google-карами. Люди учатся в основном на собственных неудачах и удачах, дополнением к которым служит опыт людей их социального окружения. Кроме этого они могут воспользоваться советами экспертов. В отличие от них, машины могут получать знания об ошибках от всех остальных машин в своей сети[299].

Дмитрий Каневский и его коллеги из IBM запатентовали систему, обучающуюся на данных о деятельности мозга, сердца и легких младенцев и аудиозаписях их крика и плача. Иногда младенец плачет, чтобы привлечь внимание, иногда из-за одиночества, и обработка данных может помочь родителям лучше отслеживать эмоциональное состояние своего ребенка и принимать соответствующие решения[300].

В будущем выводы о наших эмоциях можно будет делать на основе менее явных признаков, чем выражение лица или громкость и интонация голоса. Такие фитнес-браслеты, как Fitbit, Withings Pulse и Garmin Vivo, регистрируют основные показатели жизнедеятельности, включая частоту пульса в состоянии покоя и активности, которые можно соотносить с появлением и нарастанием определенных эмоциональных состояний. Пульс может измеряться при помощи инфракрасных датчиков, подобных находящемуся на задней панели Apple Watch, улавливающих покраснение кожи при усилении пульсации крови в организме. Многие клиники используют инфракрасные камеры для мониторинга сердцебиения пациентов, поскольку они дают более точную картину, чем устройства, размещаемые на теле и могущие оторваться. Xbox использует инфракрасное излучение для слежения в режиме реального времени за уровнем физической активности игрока и определения уровня его увлеченности или скуки[301]. Эта информация используется для выдачи новых игровых задач, подобранных в соответствии с настроем играющего[302].

Еще труднее скрывать свои эмоции на биохимическом уровне. Анализ крови может выявить биохимические показатели страха, стресса и переутомления, но их же можно получить и из анализа пота. По заказу министерства обороны США корпорация GE разработала беспроводной датчик под названием Fearbit, крепящийся на тело как лейкопластырь. На стороне, соприкасающейся с кожей человека, расположены наноструктуры, улавливающие отдельные биохимические элементы и оповещающие компьютер в случае повышения их уровня[303]. Сенсоры, способные «унюхать» химические составляющие воздуха, достаточно миниатюрны для размещения в мобильных телефонах. Их графеновые версии уже сейчас достаточно чувствительны, чтобы уловить присутствие молекул в масштабе нескольких долей на миллиард. Первые исследования дают основания предположить, что наличие стресса можно уловить по дыханию человека[304].

Сочетание различных датчиков эмоций может преобразовывать целые сферы жизнедеятельности. Так, аспиранты отделения эмоционального программирования медиалаборатории МТИ предложили систему под названием AutoEmotive, в которой несколько серийно выпускаемых сенсорных датчиков, встроенных в автомобиль, обеспечивают контроль за состоянием здоровья водителя и таким образом способствуют безопасному вождению. Ключевые биомаркеры уровня стресса предоставляют вмонтированные в рулевое колесо датчики влажности рук, пульса, дыхания и силы сжатия руки. Микрофон может фиксировать тональность и громкость любых фрагментов речи и определять моменты резкого испуга или нарастающего раздражения. Направленный внутрь салона видеорегистратор предоставляет высокоточную информацию об эмоциональных микровыражениях лица. При высоких уровнях показателей стресса водителя инфопереработчик может порекомендовать ему менее изматывающий маршрут или более спокойную музыку в плей-листе. Водитель может получать информацию об уровне своего стресса через окраску освещения приборной панели, что позволит ему принимать более взвешенные решения с учетом своего эмоционального состояния. Примерно так же как и в случае с оптимизацией информационных табло, которую предложил НАСА Эрик Хорвиц, AutoEmotive нацелена помогать людям распознавать стрессовые состояния, в которых они могут не вполне адекватно воспринимать окружающую обстановку[305].