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…

Испанские исследователи собирали данные о пожилых людях, проживающих в районе Леганез города Мадрида на протяжении 15 лет.

Выяснилась невероятная вещь – люди, у которых были конфликтные отношения со своими детьми, обретали на 30% больше шансов умереть, чем те, у кого отношения были нормальными. Те, у кого были хорошие отношения, и дети в них нуждались – на 30% меньше шансов смерти в сравнении с теми, кто перестал играть важную роль в жизни своих детей.

Zunzunegui, M. V., Beland, F., Sanchez, M. T., & Otero, A. (2009). Longevity and relationships with children: the importance of the parental role. BMC Public Health, 9(351), 1471-2458.

Кто меня знает, в курсе, как я относился к тесту Люшера до недавнего времени: лицо покрывалось всеми цветами из этого теста. В этом месяце почему-то сразу несколько человек спрашивали меня про него, а некоторые даже пытались рассказать и объяснить, насколько он прекрасен, и как им пользоваться.

И тут я понял, насколько глубоко заблуждался насчет этого теста. Наконец-то до меня дошло! Теперь я понимаю, что этот тест – вовсе не о предпочтениях к тем или иным цветам. Это самый лучший тест, который человек проводит самостоятельно, без принуждения, прямо перед тобой, давая понять однозначно, насколько он понимает, что такое психология.

В двух-трех предложениях человек сообщает, какую муру он читал или читает по психологии, насколько ему это интересно на самом деле, есть ли у него критическое мышление, и насколько современное представление у него о науке. И в этом плане тест Люшера – просто находка! Он даже превосходит тест Роршаха, потому что там есть вероятность того, что человек просто прикалывается :)

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.

Это отличие – глаза. В свое время японские ученые (Kobayashi & Kohshima 1997) проделали большую работу, сравнивая глаза обезьян и человека. Среди прочего, они делали и такой анализ, как на картинке. A – максимальное расстояние между уголками глаз. B – максимально длинная перпендикулярная линия по между верхним и нижнем веками. С – ширина открытого глаза, и D – диаметр радужной оболочки. A/B дает коэффициент WHR (отношение ширины к высоте), а С/D дает коэффициент SSI (размер склеры).

И вот что получилось:

Как вы видите, склера человека более открыта, и, что важнее, белее чем у других (как показали другие замеры). Кроме того, у людей – высокий контраст между цветом склеры и радужкой. Все вместе это позволяет людям гораздо легче определять направление взгляда другого человека. Это означает, что наблюдая за взглядом другого человека, мы с больше вероятностью можем понять его цели и намерения.

Слева: обезьяна из серии фильмов про планету обезьян выглядит похожей на человека потому, что у ее глаз есть белки.

У нас есть даже врожденная склонность смотреть туда, куда смотрит другой человек. Это позволяет нам разделять понимание с другими, то, что лежит в основе социального научения человека, что описывает так называемая теория разума (Theory of Mind).

Вы все, наверное, видели рекламу ниже, как пример классного трюка изменения внимания. Слева – реклама до изменения, справа – после, когда глаза девушки повернули на товар. Мы видим, как внимание зрителя, следуя за глазами девушки, обращается на то, что нужно рекламодателю.

Есть, впрочем, и проблема с картинкой – я не знаю особенностей дизайна исследования это рекламы, начиная с того, как долго, сколько человек, когда и как смотрели на нее, и заканчивая уж совсем техническими (но не мене важными) деталями обработки результатов.

Я решил посмотреть, так ли это и если так, то как это происходит, нашел подходящую фотографию и показал ее 15 участникам. Вот на что они смотрели:
Участники: 15 человек, от 23 до 49 лет (средний возраст 33 года), 5 мужчин и 10 женщин, все правши.
Смотрели в течение 5 секунд, без инструкций. центральная направленность первых фиксаций была устранена.
Вот что показывает тепловая карта:
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.

А вот что происходит, если мы, удалив центральные фиксации глаз (мы склонны сначала посмотреть в центр, чтобы сориентироваться, ибо это самый экономный способ понять,  с чем мы имеем дело), посмотрим на временные промежутки:
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 :)

Kobayashi, H., & Kohshima, S. (1997). Unique morphology of the human eye. Nature, 387, 767–768.

Помогать ближним – полезно. Контакты с единомышленниками, активность и здоровая доза альтруизма стимулируют иммунную систему и мозг. Но самым полезным оказывается добровольная работа по защите природы. В книге «Биофилия» социобиолог Эдвард Уилсон аргументирует это тем, что наша любовь к природе и связь с ней воспитывалась миллионами лет эволюции: наша жизнь проходила среди деревьев, трав и животных. Мы функционируем максимально эффективно, находясь в контакте с природой.

Так, люди, занимающиеся благотворительными и общественно полезной деятельностью, чувствуют депрессивные состояния на 13% меньше, а люди связанные с окружающей средой – на 51% меньше. Это результаты 20 летних наблюдений (Pillemer et al., 2010).

Pillemer, K., Fuller-Rowell, T. E., Reid, M. C., & Wells, N. M. (2010). Environmental volunteering and health outcomes over a 20-year period. Gerontologist, 50(5), 594-602.