Все за улыбку - 2

Полтора года назад рабочая группа Multimodal Interaction Activity предложила первый публичный вариант документа Emotion Markup Language (EmotionML) 1.0. Этот стандарт описывает унифицированный «язык разметки эмоций» или, проще говоря, то, как можно представлять эмоции в цифровом виде внутри компьютера и обмениваться ими. Судя по тому, что на днях была опубликована очередная версия стандарта, работа продолжается. Я не стану повторять всего, что писал ранее по поводу эмоций в компьютере, – скорее предлагаю посмотреть на это с новой стороны, а точнее с двух сторон: сугубо практической и фундаментально-научной.

Если ввести в качестве запроса к поисковику одно только слово – «смешное», можно много чего получить.«Много чего» в данном случае правильное, но недостаточно точное определение: вы получаете не «много чего смешного для себя», а «много чего, что кто-то посчитал смешным». Это проблема, поскольку юмор бывает разным – от черного до сексуального и от тонкого до вульгарного, и у каждого индивида свое представление о смешном, неуместном и грубом. Одного того, что кто-то, воскликнув: «Это смешно!», поместил картинку в раздел сайта «Юмор», недостаточно, чтобы вы, зайдя в этот раздел, получили порцию хороших эмоций.

Где здесь место для EmotionML? Все довольно просто: если предоставить пользователям возможность аннотировать (то есть отзываться на) материалы и все, что угодно, другое, не просто по принципу +/- или [0;10], а по более сложному (выбирать эмоцию или чувство, вызываемое материалом, конкретным человеком, целым сайтом или другим объектом, а также степень или долю этого чувства в общей картине восприятия этого объекта), и среда, в которой работает пользователь, сможет локально сохранять его предпочтения в некоем формализованном виде, то открываются безграничные возможности для анализа и «кастомизации» (от англ. customization – настройка под пользовательские предпочтения).

Предположим, поисковик или ваш браузер знают, что в 90 случаях из 100 вы сочти смешным то, что 99 из 100 пользователей назвали тупым и неуместным – так вот и получайте по запросу «смешное» соответствующую подборочку. Или другой вариант – вы клеймите в социальной сети пользователей, которых все остальные считают умными и интересными собеседниками, но боготворите тех, кого остальные считают грубыми людьми, способными вызвать лишь слезы обиды и отчаяния – нате вам соответствующих кандидатов в друзья. Кроме того, ваша эмоциональная реакция на что-либо может не только иметь значение для вас, но и быть звоночком для других («Это кажется ему смешным? – В блок-лист его однозначно, от греха подальше!»).

Примечание. Хочу заметить, что все, описанное выше – это мое видение потенциальных возможностей применения EmotionML. В документе такого не пишут.

С научной точки зрения здесь, если посмотреть глобально, тоже все довольно интересно. Вопрос «как заставить компьютер распознавать эмоции» с определенной точки зрения схож с такими вопросами как:

• Можно ли заставить компьютер думать?
• Как оценить трудозатраты на интеллектуальную деятельность?
• Как определить качество материала книги или другого произведения?
• Если Бог всемогущ, сможет ли он создать камень, который сам не сможет поднять?

Все эти вопросы лобового решения не имеют (то есть решения-то есть, но они все экспертные, а к экспертным методам прибегают тогда, когда не смогли найти других). В случае с разметкой эмоций мы имеем иной подход: вместо того, чтобы пытаться заставлять компьютер понимать эмоции (решать задачу «в лоб»), создается инструментарий, который делает единственно возможный метод решения – экспертный – по настоящему экспертным и объективным за счет большого числа экспертов (по крайней мере, для случаев, которые я привел в пример применения EmotionML выше).

Обращаю внимание: я говорю не о том, что множество людей, имеющих собственное ни с чем несравнимое по объективности мнение, во всех случаях или даже в данном конкретном обязательно дают больше, чем точный алгоритм решения задачи. Речь не об этом! Идея в том, что иногда стоит поискать оригинальные решения для неразрешимых задач, обойдя основные препятствия. «Нормальные герои всегда идут в обход»!