Однако эмоции помогают нам не только определиться с десертом. Нейробиолог Антонио Дамасио продемонстрировал, что почти каждое принятое нами решение связано с воспоминаниями о хорошем и плохом опыте[381]. Если мы сделали что-то в прошлом и нам не понравился результат, мы не будем делать это снова. Если все прошло хорошо, мы повторим опыт. Это относится и к тому, как мы кривимся от мороженого с чесночным вкусом, и к тому, как мы выбираем место в автобусе. Спросите себя, почему вы сидите там, где сидите, в автобусе, самолете или поезде. Если бы не эмоции, мы были бы неспособны принимать открытые, небинарные решения и стояли бы столбом, не зная, какое место занять.

Несмотря на эти проблемы, существует целая область, посвященная созданию эмоциональных машин, — эмоциональные вычисления. Термин ввела в 1995 году специалистка по теории вычислительных машин Розалинд Пикард, которая по сей день активно занимается исследованиями. В область ее научных интересов входит решение двух задач. Она стремится разработать, во-первых, компьютер, который распознавал бы чувства, а во-вторых, компьютер, который сам мог бы испытывать эмоции. Последнее — кроличья нора, и я сейчас не собираюсь в нее спускаться, однако первое — создание машин, распознающих человеческие эмоции, — одна из причин, по которым в 2084 году мы все будем чувствовать одно и то же, если допустить, что доктор Пикард и ее коллеги преуспеют.

Большая часть работы в области эмоциональных вычислений посвящена вовсе не созданию роботов, а поиску способов с помощью технологии распознавания эмоций продавать вам товары и, возможно, обеспечивать безопасность и счастье. Технологии, которыми вы, скорее всего, пользуетесь дома, уже умеют это делать. Почти каждый пятый взрослый американец владеет Amazon Echo, Google Home или аналогичными умными колонками. Amazon хочет, чтобы люди доверяли ее виртуальной помощнице Алексе: чтобы звучать более «по-человечески», она в зависимости от ситуации кричит или переходит на шепот, а также меняет тон и скорость речи, имитируя эмоции. Кроме того, у нее есть запрограммированные фишки — например, она может выдавать случайные, похожие на человеческие, фразы, плохие шутки, битбокс и дурацкие песенки. Колонка Google Home ведет себя похоже. Если у вас есть такая, попробуйте сказать ей, что Алекса лучше. Я получил в ответ: «У всех свое мнение», после чего послышались рыдания. Amazon, Google и другие ИТ-компании надеются, что подобная имитация эмоций придаст их технологиям реалистичности. Они хотят делать свои продукты как можно более «живыми», чтобы они устанавливали с владельцем более прочные связи и тем самым обеспечивали лояльность клиентов.

Эти компании также рассчитывают использовать технологию эмоциональных вычислений для мониторинга, а в идеале и улучшения психического здоровья своих клиентов. Amazon уже разрабатывает программное обеспечение, которое может определять ваше настроение, анализируя голос. Когда вы раздражены, Алекса вас успокоит. Когда счастливы, она разделит радость с вами. Если вы чувствуете себя подавленным или даже задумываетесь о самоубийстве, Алекса может запустить оздоровительную программу или медитацию, чтобы помочь вам справиться с этим состоянием. В принципе, в этом нет ничего плохого. Появляется все больше доказательств, что при проблемах с психическим здоровьем и даже мыслях о суициде ваше состояние может облегчить общение, в том числе с чат-ботами[382].

Сейчас также разрабатывается технология распознавания эмоций, призванная уберечь нас на дороге. Компания Affectiva предлагает наблюдать за водителями, анализировать их эмоции по голосу, языку тела и выражению лиц[383]. Разработчики надеются, что если за рулем у вас случится приступ ярости или вы будете выглядеть расстроенными настолько, что станете представлять опасность для себя и других участников движения, то ИИ возьмет на себя управление автомобилем, отвезет вас в ближайшее безопасное место и даст вам прийти в себя, прежде чем вы продолжите движение или позовете на помощь.

У такого анализа эмоций и мимики есть и другие, более спорные способы применения, например определение привлекательности человека. Некоторые исследователи пытались с помощью ИИ определить, какая операция по коррекции носа с меньшей вероятностью приведет к тому, что пациенту «не пойдет» то или иное выражение лица. Можно ли рыдать менее уродливо, имея миниатюрный нос? Будет ли гримаса отвращения менее некрасивой при не таких раздутых ноздрях? Станет ли ваша улыбка более привлекательной с заостренным носом? Компьютеры учатся подбирать для нас идеальные лица, не омраченные плохим настроением или врожденными несовершенствами[384]. Могу представить, что к 2084 году богатых людей — конечно, белых и из западной культуры — будет не отличить от роботов, которые придумывают для них новые носы.

Эмоциональные вычисления применяются также в качестве инструмента борьбы с преступностью, что иногда приводит к удручающим последствиям. Как я уже упоминал в предыдущей главе, Пол Экман с 1978 года обучал оперативников ЦРУ, Скотленд-Ярда, Министерства внутренней безопасности США и других ведомств распознавать микровыражения. В большинстве случаев это не приводило к успеху. Так, в 2007 году Администрация транспортной безопасности США (АТБ) запустила программу SPOT (Screening of Passengers by Observation Techniques, Скрининг пассажиров с помощью методов наблюдения). Сотрудников служб безопасности аэропортов учили считывать микровыражения людей, ожидающих своих рейсов. Предполагалось, что террориста-смертника, хоть сколько обученного и подготовленного, выдадут едва уловимые микровыражения. Конечно, это начинание потерпело фиаско, поскольку в реальности эмоции работают совсем не так. Если вы когда-нибудь бывали в аэропорту, то знаете, что вылетающие — далеко не бастионы спокойствия. Стресс перед перелетом заставляет людей выглядеть и вести себя странно. Куда ни глянь — подозрительные лица. Кроме того, сам Экман первый скажет вам, что микровыражения, если и существуют, часто невидимы для человеческого глаза. Результаты работы АТБ ужасали — они преуспели бы больше, если бы задерживали случайных людей: довольно много ни в чем не повинных пассажиров пропустили свои рейсы, были арестованы или получили отказ во въезде в США без всякой на то причины. Отнюдь не звездный час ни Экмана, ни АТБ.

Однако там, где люди терпят неудачи, им на помощь приходят технологии. Исследователи из Университета Рочестера собрали фотографии более миллиона лиц, чтобы создать базу микровыражений[385]. Они хотят научить компьютеры делать то, что человеку не под силу, — по выражению лица определять, может ли человек в очереди в аэропорту оказаться террористом. Ненадежный человеческий интеллект — пережиток прошлого — заменил распознающий эмоции искусственный, который наблюдает за людьми в аэропортах через камеры систем видеонаблюдения и в допросных. Робот — детектор злодеев.

Технология работает не особенно