хорошо, так как невозможно определять эмоции отдельных людей, анализируя их микровыражения, но это не помешало идее из области научной фантастики стать реальностью. Так, с 2018 года в солнечные очки, которые носят некоторые китайские полицейские, встроена технология распознавания лиц. Распознавание эмоций не заставит себя долго ждать[386]. Беда в том, что это будет западное, экмановское распознавание.

Идея о том, что все люди испытывают одинаковый набор из шести эмоций, глубоко проникла в массовое сознание. Студия Disney даже сняла ставший популярным анимационный фильм «Головоломка»[387], в котором главными героями стали пять из шести базовых эмоций. Скорее мы подстроим свое поведение под технологию, чем технология адаптируется к нам. Правда в том, что получать представление о реальных человеческих эмоциях во всей их сложности может оказаться не по силам современным технологиям. Более того, разработка систем, способных отслеживать нестабильную реальность эмоций, состоящую из базовых аффектов, языка, понимания культурных отсылок, контекста, воспоминаний, индивидуальных предпочтений и т. д., будет стоить непомерно дорого. А деньги решают все.

Если власти решат, что купленная ими дорогостоящая технология сможет выявлять преступников по их непредсказуемому поведению, люди просто начнут действовать предсказуемо, чтобы избежать неприятностей. Технология, основанная на западных представлениях об эмоциях, как всегда, бесцеремонно обойдется с культурными различиями и не будет их учитывать. Жребий брошен, разработка принадлежит Западу, и в скором времени все эмоции станут западными. Очень жаль, потому что, как вы уже, надеюсь, поняли, огромное разнообразие способов толковать и выражать эмоции — замечательная штука! Если человечество еще на шаг приблизится к унификации столь многоликой и фундаментально человечной области, это будет большой потерей. Я также боюсь, что мир не будет лучше или безопаснее, если эмоциональные недопонимания — как и наша способность распознавать и признавать их в общении друг с другом — исчезнут.

Компьютерный базовый аффект

Чтобы определить, что мы чувствуем, эмоциональные компьютеры опираются не только на выражение лица. Они также слушают голос. Программное обеспечение анализирует его высоту и темп речи, а также такие показатели, как дыхание, громкость и частота пауз. Некоторые пошли дальше и отслеживают язык тела, анализируя жесты при помощи специальных алгоритмов определения настроения. Большинство современных систем сочетают все три метода. Однако, как вы уже, вероятно, догадались, здесь есть проблема: эти системы не работают, в основном потому, что не учитывают ряд важных моментов.

После многих лет исследовательской работы Лиза Барретт пришла к выводу, что эмоции гораздо сложнее, чем совокупность гримас и интонаций. Вместе с Джеймсом Расселом она разработала систему, учитывающую большее количество деталей, чем система Экмана. Они с Расселом назвали ее моделью «психологического конструирования эмоций»[388]. Она предполагает, что эмоции «конструируются», когда мозг одновременно обрабатывает сразу несколько психологических факторов: внутренние ощущения, восприятие происходящего во внешнем мире, паттерны, усвоенные человеком на протяжении жизни благодаря семье и культуре, и т. д.

Похожим образом наш мозг распознает чужие эмоции, фиксируя не только мимику и язык тела других людей, но и их контекст. В задаче обучить ИИ испытывать эмоции именно сложность чувств — в том числе понимание контекста, культурного или иного, в котором эти чувства выражаются, — делает ее для машин невыполнимой.

Эмоции в контексте

Взгляните на фото ниже. Рассмотрите мой жест и выражение лица. Я срываюсь на кого-то на дороге? Или радуюсь, потому что услышал по радио, что моя команда забила гол?

Тут даже человеку непросто разобраться. Если мы оснастим самоуправляемые автомобили ИИ, распознающим эмоции, чтобы при признаках агрессии он брал управление на себя и останавливался, весьма вероятно, что я со своим победно вздернутым кулаком — не так уж часто моя команда забивает — на неопределенное время застряну на обочине, костеря свою «больно умную» машину[389].

Если мы не хотим, чтобы на дорогах образовывались пробки из машин с разъяренными водителями, важно, чтобы ИИ не только обращал внимание на эмоции, но и распознавал контекст. А контекст требует осознания того, что исследователи эмоций называют эмоциональной значимостью. Эмоциональная значимость — это то, какой смысл мы вкладываем в события и объекты окружающего мира. Когда я грожу вам кулаком, моя эмоциональная значимость определяется тем, что вы знаете обо мне: если вы считаете меня агрессивным, то придадите мне значимость угрозы; если наслышаны о моей легендарной трусости, то расцените мое действие как шутку; если мы вместе смотрели игру и болели за одну команду, вы увидите во мне друга, если за разные, то, возможно, врага, и т. д.

Определить значимость при этом не так просто, как создать базу данных всех факторов. Барретт объясняет: «Мозг не работает как система файлов. И воспоминания не извлекаются, как файлы. Они динамически конструируются в моменте. Мозг обладает уникальной способностью в определенном смысле по-новому объединять фрагменты прошлого»[390]. Чтобы понимать контекст, наш мозг использует разрозненные ощущения и воспоминания, чтобы создавать системы категорий; эти категории затем фильтруются и искривляются так, чтобы помочь нам правильно среагировать на новый опыт. Именно поэтому показания свидетелей так часто в суде ненадежны, а перекрестный допрос считается одним из ключевых элементов судебного процесса[391].

Чтобы компьютер мог понимать, что я чувствую, когда трясу кулаком, ему необходимо уложить в контекст все: воспоминания о вскинутых вверх кулаках и хмурых лицах, о том, что такое автомобиль, о разных видах спорта и реакциях болельщиков, о том, как редко моя команда забивает, понимание того, что эта команда значит для меня, анализ моей манеры вождения, распознавание слез радости (или ярости) и т. д. Итог всей этой мешанины? Эмоция.

Машины способны идеально запоминать вещи, однако залог успеха нашего эмоционального процесса — в его нестройности: без этого невозможен когнитивный диссонанс. Компьютер может распознать мой хмурый вид и кулак как угрозу, но одновременно знать, что я не агрессивный человек. На какую информацию ему реагировать? Человеческий мозг способен проделывать это с сотнями бит противоречивых данных, и в итоге нам, как правило, удается ориентироваться в новом контексте, который ИИ показался бы логически невозможным. Так, моя машина бы не то что остановилась у обочины, а вообще заглохла бы посреди шоссе. Вот тут-то я и правда разозлился бы.

Идея о том, что наша память — это не бортовой самописец, а, скорее, каталог, который помогает нам выживать и процветать, известна как теория динамической категоризации. В современной психологии эта модель принимается