ИИ Сбера научился читать не только лица, но и чувства: технологии выходят на новый уровень

Специалисты Центра практического искусственного интеллекта Сбера представили новую систему, способную распознавать сложные эмоциональные состояния человека по изображениям и видео. Разработка объединяет достижения в области компьютерного зрения, нейросетевой аналитики и психофизиологии, открывая путь к более "человечным" взаимодействиям между человеком и машиной.

Искусственный интеллект, который чувствует

Классические алгоритмы анализа эмоций умеют различать лишь базовые состояния — радость, страх, злость, удивление или грусть. Однако в реальной жизни люди выражают смешанные и тонкие эмоции, где сразу присутствуют несколько оттенков: например, облегчение с тревогой, раздражение с интересом или грусть с улыбкой.

Новая система Сбера способна определять составные эмоции без дополнительного обучения на каждом новом наборе данных. Это стало возможным благодаря уникальной архитектуре нейросети, которая объединяет несколько моделей восприятия мимики и микродвижений лица.

"Мы научили ИИ распознавать не только "что человек чувствует”, но и "насколько сильно он это чувствует”", — пояснил руководитель проекта Дмитрий Соколов.

Как работает технология

Алгоритм анализирует видео в режиме реального времени, оценивая динамику мимики, направление взгляда, микросокращения мышц и общий контекст поведения. Затем модель строит эмоциональный вектор, который отражает сочетание нескольких чувств одновременно.

Главное преимущество — работа без отправки данных в облако. ИИ выполняет все вычисления непосредственно на устройстве пользователя, что значительно повышает безопасность персональных данных и уменьшает нагрузку на серверы.

"Мы сознательно сделали систему офлайн, чтобы защитить конфиденциальность и ускорить обработку", — отметил инженер-разработчик Алексей Нестеров.

Где это может использоваться

Разработка Сбера имеет широкий спектр практического применения — от здравоохранения до автомобильной индустрии и образования.

1. Автомобильные системы мониторинга смогут отслеживать усталость, стресс или раздражение водителя и предупреждать о риске аварий.

2. Онлайн-обучающие платформы смогут адаптировать контент в зависимости от эмоционального состояния студента.

3. Медицинские приложения - выявлять признаки депрессии или тревожных расстройств по выражению лица.

4. Розничные сервисы - подстраивать рекомендации под настроение клиента.

"Автопроизводители уже заинтересовались возможностью интеграции нашего решения в системы "умного салона”", — добавил представитель Центра Елена Кравцова.

Таблица "Возможные применения ИИ-распознавания эмоций"

Технологический прорыв

Главное достижение проекта — способность модели распознавать сложные эмоции без дообучения. Это серьёзный шаг вперёд, поскольку большинство аналогичных систем требует постоянной адаптации к новым наборам данных и условиям освещения.

Кроме того, технология оптимизирована для работы на мобильных устройствах - смартфонах, планшетах и встроенных камерах. Это делает её универсальной и доступной для массового применения.

Ошибка → Последствие → Альтернатива

• Ошибка: использовать ИИ без учёта контекста (например, неверная интерпретация мимики).
  Последствие: неправильные выводы о состоянии человека.
  Альтернатива: комбинировать анализ эмоций с другими данными — голосом, позой, биометрией.

• Ошибка: хранить видеоданные в облаке без шифрования.
  Последствие: утечка персональных данных.
  Альтернатива: локальная обработка, как реализовано в системе Сбера.

• Ошибка: полагаться только на эмоциональный анализ при принятии решений.
  Последствие: упрощённые и ошибочные реакции системы.
  Альтернатива: использовать ИИ как вспомогательный инструмент, а не как замену человека.

А что если машины научатся "понимать" людей?

В перспективе такие технологии могут стать основой для эмоционально-интеллектуальных интерфейсов - систем, которые способны не только распознавать чувства, но и адаптировать поведение к ним. Например, робот-помощник сможет говорить мягче, если человек раздражён, или поддерживать, если он расстроен.

Это открывает путь к созданию "эмпатичных" машин, которые будут взаимодействовать с людьми естественно и безопасно.

Плюсы и минусы разработки

FAQ

Чем эта система отличается от обычного распознавания эмоций?
Она способна определять не только базовые эмоции, но и сложные комбинации — например, радость с тревогой или усталость с облегчением.

Работает ли технология без интернета?
Да, все вычисления происходят локально на устройстве, что исключает утечку данных.

Можно ли использовать систему в медицине?
Да, она подходит для анализа эмоционального состояния пациентов и поддержки диагностики психических расстройств.

Мифы и правда

Миф: ИИ заменит психологов.
Правда: система лишь помогает анализировать эмоции, но не способна понять их контекст.

Миф: камера "считывает" мысли.
Правда: ИИ анализирует только мимику и выражение лица, не затрагивая когнитивные процессы.

Миф: технология нарушает приватность.
Правда: данные не покидают устройство, что делает использование безопасным.

Три интересных факта

• Сложные эмоции чаще встречаются у взрослых — дети выражают в основном базовые чувства.
• Распознавание микромимики требует обработки до 200 кадров в секунду.
• ИИ Сбера использует менее 15% вычислительных ресурсов стандартного мобильного процессора.

Исторический контекст

• В 1990-х появились первые алгоритмы распознавания эмоций по лицу.
• В 2010-х технологии ИИ научились анализировать микродвижения и выражения.
• В 2025 году специалисты Сбера создали систему, способную распознавать сложные эмоции без облачной обработки и дообучения.