Сейчас на coursera идет курс по нейромаркетингу, который меня естественным образом заинтересовал. Томас Рамсой (Thomas Zoëga Ramsøy), ведущий курса, прошелся по вычислительной нейробиологии (computational neuroscience). В частности, по программе, которая определяет салиентность (saliency – заметность) элементов визуального стимула. Салиентность объекта – это целый ряд его характеристик, которые делают его выделяющимся на фоне других. То может быть плотность, контраст, размер и прочее. Можно сделать объект салиентным и гарантировать, что на него обратят внимание. И вот такие программы эмулируют внимание человека, и создают saliency maps -тепловые карты внимания, аналогичные тем, что получаются методом ай-трекинга. Программа NeuroVision, про которую он говорил, сделана компанией, к которой он имеет прямое отношение. К слову сказать, таких программ сейчас уже довольно много, и я изучал несколько таких еще пару лет назад.
Например, ниже две карты одной рекламы – одна, сделанная программой (слева), и другая, сотворенную вниманием 15 людей (справа). Я сделал это еще в 2012 году:
Считается, что точность их соответствия – около 80-85%. Анализ одной картинки может стоить, в зависимости от программы – от нескольких долларов до вполне приличных сотен. С одной стороны, теоретической, это круто и неплохо, а с другой стороны, практической, давайте посмотрим, как далеко ушел прогресс.
Вот одна из картинок, которая была проанализирована:
Вот как программа сначала оценивает характеристики картинки:
А вот как программа обрабатывает картинку:
Мне сразу показалось это неправильным, потому что, проанализировав сотни картинок, «пропущенных через глаза» реальных людей, у меня тоже, видимо, образовалось интуитивное представление о салиентности. Оно, в большинстве случаев, ошибочное, но не настолько же! На днях представился случай поставить эту картинку в исследование, и вот как увидели эту же картинку 10 человек, 5 мужчин и 5 женщин:
Разница существенная. С практической точки зрения, сегодня полагаться на такую программу я бы не стал. Если на кону стоит важная задача – дизайн упаковки, которую напечатают миллионным тиражом, или реклама, которую развесят на несколько месяцев тысячами плакатов, или дизайн помещения, то верить результатам программы было бы неразумно. А зачем тогда вообще? Если анализу нельзя особо доверять, то и задачу, которую он решает, не стоит анализировать.
Интересно, что математические модели, которые анализируют изображения можно учить, учить и учить, скармливая им реальные результаты и давая обратную связь попыток, и делать это пока точность не достигнет результатов, схожих с результатами людей. Вопрос, на мой взгляд, исключительно организационный – потребуется множество ресурсов, чтобы это осуществить. Но главное – это можно сделать, и не видно каких-то неосуществимых задач.
Давайте пофантазируем, что это сделано – после нескольких лет работы большой команды, которая делала по сотне исследований с ай-трекером каждый день и кормила ненасытную модель, мы получили алгоритм, который с 99% точностью имитирует зрительное внимание человека.
Теперь компьютер может создавать дизайны всего – квартиры, рекламы, гаджета, одежды – так, чтобы добиться поставленной цели. И это лишь ничтожный пустяк. Компьютер теперь понимает эволюционные программы, вшитые в нас, которые и управляют нашим вниманием. Через понимание зрительного внимания он может предполагать о нас невероятно много: насколько мы голодны, и чего именно нам не хватает, когда у нас был секс, и на какой стадии менструального цикла мы находимся, есть ли у нс дети и сколько им лет, каковы шансы принятия практически любого нашего решения в любой ситуации. Посредством кроссмодальности машина будет знать, нравится ли нам запах чего-то, или музыка, которую мы слышим, ткань пальто, которое мы трогаем, и массу чего еще. «Понимание» зрительного внимания – один из ключей к пониманию работы нашего мозга. Без преувеличения можно сказать, что компьютер будет знать о нас на порядки больше, чем мы сами. Фактически, еще до того, как мы захотели совершить какой-то поведенческий акт, машина уже, с большой вероятностью, понимает, что это будет, то есть раньше, чем это станет сознательной мыслью в нашем мозге. Выбор поведения, будь то покупка товара или выбор партнера для совместной жизни будет в виде альтернатив с подсчитанным вероятностным исходом, представленных машиной. Но для каких целей и кем именно будут считаться эти вероятности?
Если это будет опираться на древние эволюционные программы, то грубо говоря, целями станут выживание и размножение, причем не обязательно индивидуального организма. Если программа говорит «сделай так», то у нас нет ни малейшего шанса проверить, во благо лично нам она это советует, либо во благо вида: ведь программа должна быть связана с другими людьми (в идеале, со всеми) и должна корректировать свои вычисления. Все наши неосознаваемые процессы программа отслеживает, а то, что приходит к нам в сознание, она видит заранее.
Компьютер станет нашим богом, которому ведомы наши чаяния и предположения, а его мотивы и алгоритмы будут так же скрыты от нас, как неизвестны нам причины наших поступков сегодня. Религия, с этой точки зрения, выглядит как интуитивное предвосхищение полного и безусловного рабства и покорности перед кем-то, кто знает, что нам следует делать. Делать без объяснений и сопротивления, без надежды на понимание, соглашаясь на выбор, который сделан ради неведомых нам целей. Смартфон, который мы держим в руках уже сегодня — наш маленький, но быстро взрослеющий растущий божок, которого мы сами создали.
Объем сознания – ничтожная лужа, в сравнении с морем неосознаваемых процессов, происходящих в нашем мозге. Если бы у нас не было сознания, мы бы не парились по всем этим вопросам, а мирно кушали бы, спаривались и спали. Зачем оно появилось и что нам с ним делать – вот вопрос, на который мы должны ответить, пока компьютеры могут моделировать наше поведение лишь на 80%, и наш молодой бог не подрос…
Что не так с обезьяной на снимке слева? Одно из отличий человека от других гоминоидов не так бросается в глаза, как ни странно. Это отличие, с большой вероятностью, определило социальное устройство нашего общества, и выдающуюся, в сравнении с другими приматами, разумность.

Слева: обезьяна из серии фильмов про планету обезьян выглядит похожей на человека потому, что у ее глаз есть белки.
Участники: 15 человек, от 23 до 49 лет (средний возраст 33 года), 5 мужчин и 10 женщин, все правши.
Эта карта показывает нам далеко не всю картину того, что происходило. Но мы видим противоречие между тем, что мы наблюдали выше. Это пример того, как тепловая карта не может дать ответы на все вопросы, но очень даже может увести нас в неправильном направлении.
Как видите, люди первым делом помотрели туда, куда напрвлен взгляд девушки, а уже потом, значительно позже стали смотреть ей в глаз. Картинка на самом деле непростая — мы видим периферийным зрением, что там, куда смотрит деаушка — ничего нет. Но она туда все же смотрит, и мы невольно вынуждены туда помотреть, чтобы убедиться хотя бы, что там действительно ничего нет! А вот если бы она была мартышкой, мы бы, наверное, и не стали обращать внимание куда она косится :)
Последние несколько десятков лет ученые пытаются понять природу альтруизма. С точки зрения индивидуума, в мире, где правят законы выживания, помогать другим – слишком сложная, сознательно практически не подсчитываемая стратегия пользы самому себе в будущем посредством помощи от других, которым мы можем помочь сейчас. Мы весьма иррациональные существа, с точки зрения формальной логики, и, соответственно, такие долгосрочные стратегии для нас представляются почти немыслимыми. Нам проще оперировать краткосрочными видимыми целями. Вопреки всему, мы, тем не менее, помогаем другим.
Продолжение, начало 
женщины в разные эпохи находит отражение и в портретах – их лица чаще обращены налево, особенно в работах художников-мужчин, символизируя слабость и пассивность. Автопортреты, требующие активности, как правило, изображают лица авторов обращенных направо. Однако, в последнее время, с ростом эмансипации, этот феномен практически исчезает. Слева — автопортрет Рембрандта.


Метод изменения восприятия течения времени, о котором мы говорили
Но если объект, который надо оценить, уже размещен в правом или левом секторе пространства? И это было проверено, с нарисованными инопланетными существами по имени Фрибблз. И опять же – если существо находилось в секторе доминантной руки, то оно оказывалось умнее, счастливее, честнее и привлекательнее:
Пространство и время связано у нас в голове в причудливой форме. Мы знаем, например, что для человека, читающего слева направо, прошлое – слева, а будущее обычно справа, и впереди, но многое мы еще не представляем.
Слева на графике показаны результаты, при этом Block 2 – повторный показ. Чем меньше столбик — тем быстрее реакция, тем натуральнее кажется концепция.
Сенсорная информация о внешнем мире регистрируется соответствующими регионами мозга (визуальные объекты – зрительной системой, звуковые – слуховой и т. д.), однако поступающая информация довольно быстро начинает обрабатываться и другими системами. Это – так называемая кроссмодальность, я недавно писал о ней (
