Эмоциональный искусственный интеллект

Какие существуют подходы к пониманию механизма человеческих эмоций? Какую роль эмоции играют в нашей жизни? И можем ли мы воспроизвести эмоции в вычислительных агентах? На эти и другие вопросы отвечает преподаватель Университета Иннополис Максим Таланов.

Некоторое время назад мы задались вопросом: что нужно сделать для того, чтобы машина почувствовала эмоции? Это сразу и самым примитивным путем направило нас к психологическим моделям, которые существуют на сегодняшний день в достаточно большом количестве. Даже Чарльз Дарвин уделял этому внимание. При этом наблюдался и пик, и спады интереса к области эмоциональных моделей.

Мы рассмотрели некоторые из них, в том числе достаточно популярные вроде Роберта Плутчика. Многие из взглядов на эмоциональные психологические феномены, которые наблюдаются у человека на текущий день, фактически уже реализованы или реализуются в вычислительных системах в той или иной полноте в виде так называемых когнитивных архитектур.

Но оставался один открытый, непонятный нам вопрос: каким образом и какой механизм или механизмы — во множественном числе — заставляют эти феномены, эти эмоциональные состояния работать на клеточном уровне, на уровне нейробиологических процессов, на уровне химии, нейрохимических процессов?

Здесь возникает сразу несколько предположений, и мы сразу погружаемся в контекст более сложный, потому что пытаемся провести аналогию между вычислительными процессами и процессами, которые происходят в головном мозге человека. При этом мы говорим, что уровень абстракции в вычислительных процессах примерно соответствует уровню абстракции нейробиологических процессов, мыслительных процессов в головном мозге человека, или в уме человека, или в сознании человека — в зависимости от того, как мы на это смотрим. Это наше предположение, из которого мы исходили.

Второе — мы сразу поместились в более сложный контекст, в котором рассматриваются совокупности некоторых взглядов, существующих в разных областях наук, что, в сущности, объединяется так называемыми когнитивными науками.

И мы стали смотреть на эту проблему с трех перспектив, очень толстых, жирных перспектив, а именно с точки зрения философии, психологии и нейробиологии.

Получилось следующее: в каждой из этих наук, в каждой из этих перспектив существует достаточно большое количество взглядов на эмоциональные феномены, которые происходят в человеке. И далеко не все они согласованны или рассматривают те или иные феномены на разных уровнях детализации. И далеко не все можно связать в целостное представление, в некую целостную модель, которую впоследствии можно было бы отразить.

Это поставило перед нами очень интересную задачу: нужно разработать модель, которая бы объединяла все эти взгляды, мысли, модели в некоторую общую модель, которую мы бы отображали уже впоследствии на вычислительные процессы внутри вычислительных систем.

Без согласованной модели мы всегда упускаем детали. Если мы остаемся только на философском взгляде и просто его отображаем в вычислительных процессах, мы упускаем психологические и нейробиологические детали; останавливаясь на философском и, например, психологическом или только на психологическом, мы упускаем нейробиологические или клеточные механизмы.

Только построив эти три уровня абстракции, мы сможем адекватно отобразить это в перспективах вычислительной системы.

Здесь нам повезло, мы встретили труд Хьюго Лёвхейма, автора гипотезы, которая строит мост между психологической моделью Сильвана Томкинса и нейробиологией. Он изучал так называемые аффекты и построил их теорию. Он исходит из восьми базовых аффектов, врожденных эмоциональных реакций, которые наблюдаются даже у младенцев: радости, страха, горя, отвращения и так далее.

Лёвхейм нашел соответствие между уровнями трех нейромодуляторов и этими аффектами. Он вводит нас в эмоциональное пространство, которое описывается тремя нейромодуляторами по осям: норадреналином, допамином, серотонином. С его точки зрения, все эмоциональные состояния человека, эти базовые аффекты, могут быть описаны уровнями этих трех нейромодуляторов. Это дает нам ту самую базу клеточных низкоуровневых реакций, которые можно отображать на вычислительные процессы.

Кроме прочего, стоит отметить, почему я упомянул философию. Философские взгляды Марвина Мински и Аарона Сломана очень сильно на нас повлияли, они как бы задавали общую картину, общие представления о том, как происходят эмоциональные реакции, эмоциональные вычисления, эмоциональное мышление внутри человеческого ума.

Стоит отметить труд Марвина Мински The Emotion Machine, который как раз подвиг нас в этом направлении. Совершенно уникальный труд.

В результате, как только мы дошли до этой модели — модели Лёвхейма, остался, грубо говоря, один шаг: осталось отобразить низкоуровневые реакции, клеточные реакции на вычислительный процесс. Естественно, внутри нейропсихологической модели отсутствовало какое-либо влияние на вычислительный процесс, там нет никакой вычислительной системы.

Проблема очень простая: в вычислительной системе нет никаких нейронов, нет нейромодуляторов, нет биохимии, есть просто вычислительный процесс. Но, исходя из роли каждого нейромодулятора, мы можем предположить, каким образом он будет влиять на вычислительный процесс.

Например, норадреналин известен как очень сильно влияющий на внимание агент, или нейромодулятор. В рамках вычислительной системы мы можем предположить, что он будет сильно влиять на перераспределение вычислительных ресурсов и памяти, что вполне естественно в плане паттернов, в плане контекстов внимания. Переключение внимания — это как раз переключение, перераспределение вычислительных процессов и памяти.

Далее обучение и хранение информации. У человека совершенно естественным образом оно происходит в контексте эмоционального отсвечивания информации, которая сохраняется. Эмоциональное отсвечивание, таким образом, влияет на обучение и на последующее воспроизведение этой информации из памяти для принятия решений. Таким образом, мы получаем, что серотонин, допамин очень сильно влияют на то, как мы отсвечиваем, как мы сохраним нашу информацию.

Вторая группа — это принятие решений. Принятие решений, как оказалось, — это очень важный аспект эмоциональных вычислений. Таким образом, серотонин очень сильно влияет на уверенность и удовлетворенность от принятого решения, а норадреналин сужает фокус нашего поиска, внутри которого мы рассматриваем все возможные опции, когда принимаем решение. И допамин очень сильно влияет на мотивацию для принятия решения.

Таким образом, мы «простраиваем» связи между этими тремя перспективами, о которых я говорил, и создаем дальнейшую перспективу, для того чтобы перенести это внутрь вычислительных процессов уже в вычислительной системе в контексте искусственного интеллекта и эмоциональных вычислений.

Для чего это нужно? Зачем воспроизводить эмоции внутри вычислительных систем? Может быть, этого вообще можно не делать? Это достаточно популярная тема.

Ученые только недавно стали уделять должное внимание эмоциональным вычислениям и воспроизведению эмоций внутри вычислительных систем.

Человек, который не испытывает базовых эмоций, аффектов, известен как клинический случай, как психопат. Человек, который не может испытывать сложных социальных эмоций, таких как эмпатия, любовь, тоже известен как клинический случай, как социопат.

То есть, не воспроизводя эмоций в вычислительных агентах, в intelligent agents, как это принято сейчас называть, в агентах, которые нацелены на социальное взаимодействие с людьми, мы свалимся в один из тех не очень интересных, не очень благоприятных случаев психопатии, которые были популярно освещены в большом количестве фильмов, произведенных в недавнее время Голливудом, в том числе в «Терминаторе» и так далее.

Наоборот, если мы пытаемся воспроизвести эмоции, мы создаем машины, которые адекватно социально взаимодействуют в обществе, способны помогать, способны испытывать эмпатию, любовь, сострадание и так далее, во всем спектре эмоций, которые существуют в нашем социуме. Что совершенно необходимо для воспроизведения и создания адекватных робототехнических агентов, которые могут помогать нам в повседневной жизни.