Az 1956-os dartmouth-i konferencia óta várjuk a nagy áttörést a mesterséges intelligencia terén. Miután végig próbáltunk mindent, a logikától a bayesiánus megközelítésen át konnekcionizmus (fiatalabbaknak deep learning) megannyi újjászületésén át, továbbra is ott tartunk, hogy nehezen tudjuk igazán intelligensnek tartani az olyan programokat, melyek 99.99999%-os pontossággal mondják meg hogy cica van-e egy adott képen. A deep learning rendszerek átverése külön "sporttá" vált a kutatók körében (kedvenc példánk itt), de már a kilencvenes években is az idegtudományok felé fordultak a hasonló problémák megoldására és az érdeklődés a figyelmi (attention) mechanizmusok felé fordult. Ennek egyik eredménye a ma deep learning rendszerekbe már be is épült (itt erről egy összefoglaló). Ezekben az időkben a kutatások egy másik irányt is vettek; mivel a figyelmi mechanizmusok összefüggésben állnak érzelmeinkkel, ezek megértése segíthet a technológia jobb alkalmazásában is. Megszületett a magyarra csak nagyon hülyén fordítható affective computing, ezt mutatja be Richard Yonk Heart of the Machine - Our Future in a World of Artificial Emotional Intelligence című könyve.
A kötet nagyon feszesen vezeti végig az olvasót az affective computing kialakulásán. Az első két fejezet tkp. letudja azt, amit a kognitív tudomány eredményeiből tudni kell, ezután jöhet a technológiai fejlemények bemutatása, ami amúgy egyben a híres Affectiva-ról szól. Ez a sztori két kutató - Rosalind Picard (az affective computing alapítója!) és Rana el Kaliouby - útja az akadémiai kutatásoktól az üzleti alkalmazásokig. Az affective computing kutatások eredetileg inkább asszisztív technológiai megoldásokra koncentráltak, pl. autisták számára megkönnyíteni beszélgetőtársaik érzelmeinek felismerését. No ehelyett ma főleg marketing célokat szolgál az Affectiva (vagy éppen a Realeyes, Beyond Verbal, stb.), ami persze nem baj, csak érdekes. Mivel a szerző szerint az affective computing leginkább az ember-gép kommunikáció terén válik egyre fontosabbá, azt láthatjuk, hogy ezen a területen nem igazán alkalmazzák az elérhető technológiákat még. Ami igazán fura volt számomra, hogy a szerző saját kis történetekkel próbálja felvázolni, hogyan is fog kinézni az a nem túl távoli jövő, amikor marketing helyett másra is lehet végre használni egy érzelemfelismeréssel felvértezett technológiát. Számomra nem annyira meggyőző az az érvelés, hogy egyszer ezt is el kell érni, ha intelligens rendszereket akarunk. Ennek ellenére a könyv rövid, érdekes és informatív, ergo mindenkinek ajánlani tudjuk.
Akit érdekel mire jó ez az egész, az alább láthatja hogyan dolgozik együtt saját emóciószótárunk a szövegek elemzése során a Microsoft API arcelemzőjével és a Beyond Verbal hangelemzőjével.
