О том, как построить бизнес на эмоциях людей нам рассказал руководитель проекта Big-Funny Александр Донской.
Что сподвигло вас на создание подобного проекта?
Наша команда очень много путешествует в поисках творческих идей. В некоторых странах мы встречали перевернутые дома. Захотели привести проект в Россию. И вот наконец удалось найти подходящую площадку, чтобы реализовать не просто Дом-Перевертыш, а самый большой Дом-Перевертыш в Европе площадью более 350 квадратных метров.
На каких факторах был спрогнозирован спрос?
Как заработать миллионы на эмоциях
«Для того чтобы «гладкий» разговор человека и машины стал возможен, машина должна научиться понимать эмоциональный интеллект», — заявил технический директор исследовательского центра Google Грег Коррадо. По его оценке, научить искусственный интеллект распознавать человеческие эмоции будет «очень непросто».
Как построить успешный бизнес на продаже эмоций и впечатлений? Интервью и тест драйв Tesla Model 3
За сложную задачу с большим энтузиазмом берутся и серьезные корпорации, и «зеленые» стартапы. «Эмоциональный» рынок начал формироваться в конце 2000-х — начале 2010-х гг. По оценке агентства MarketsandMarkets, глобальный объем рынка эмоций в 2016 году составил $6,72 млрд, и предполагается его увеличение почти в 6 раз — до $36 млрд в ближайшие 5-8 лет. Сегодня это активно развивающееся и наукоемкое направление в рамках исследований искусственного интеллекта с двумя векторами: «эмоциональные вычисления» (affective computing), позволяющие по сути имитировать человеческие эмоции в робототехнике, индустрии Интернета вещей (IoT), AR/VR, а также системы детекции и распознавания эмоций человека (EDRS — Emotion Detection and Recognition Systems).
По глазам, по словам, по голосу…
Ставку на эмоции в бизнесе основатели стартапа Neurodata Lab сделали осознанно, потратив около года на изучение рынка. В 2015 году несколько инвесторов запустили фонд Envirtue Capital для точечной поддержки проектов в России и ЕС и США. Тогда же фонд совместно с московским офисом PwC провел форсайтное исследование для поиска перспективных технологий и стартапов. За несколько месяцев инвесторы посмотрели более двух сотен команд и проектов и, наконец, сформулировали для себя фокус-интерес — эмоциональные вычисления и технологии распознавания эмоций, а вот подходящих стартапов в этой области не нашли.
«К весне 2016 года мы пришли к четкому осознанию того, что в части эмоциональных технологий венчурный рынок России не отвечает ожиданиям инвесторов, потому пусть и сложнее организационно, но намного интереснее и результативнее оказывается развивать проекты в рамках своей RD лаборатории полного цикла превысили $1 млн, фазы посева, роста и начального масштабирования акционеры материнской компании закрыли сами. Средства на дальнейшее развитие рассчитывают заработать на реализации собственных продуктов, но не исключают выхода на стратегических инвесторов. Цель Neurodata Lab была масштабная — соединить в одном контуре фундаментальную науку, прикладные исследования и логику технологического бизнеса.
Бизнес на эмоциях — как это работает?
«Мы делаем ставку на лабораторную модель полного цикла, где углубленный процесс НИОКР встроен в единую цепь с in-house разработкой, IT-краудсорсингом, последующей коммерциализацией и интернационализацией продуктов. А значит, встраиваемся не только в рынок (как компания), но в той же степени и в академическое сообщество (как лаборатория)», — подчеркивает Георгий Плиев.
Сейчас в лаборатории 14 человек, им помогают внешние научные консультанты из университетов и структур РАН, а также периодически привлекаемые аутсорсеры. «Эмоциональными исследованиями» занимается смешанная команда — специалисты в области оптики, биологии, психофизиологии и нейролингвистики, которые изучают реакцию людей на разные виды раздражителей. Центр знаний и компетенций, точка сборки и старта остаются в России, хотя продукт ориентирован на рынки Европы и Северной Америки: для этого зарегистрировано юрлицо в США. Neurodata Lab работает над созданием мультимодального алгоритма детекции и распознавания эмоциональных состояний. Для этого синхронно должны учитываться данные микроэкспрессии лица, движения глаз, голос, язык тела, движения, жестикуляция, физиологические параметры и поведенческие нюансы.
«Извлечь весь этот гигантский объем неструктурированной, необработанной информации можно из аудио-видео потока, но этот материал более сложно организован, особенно в сравнении со статикой обычных фотографий. Кластеризовывать и интерпретировать собранные данные без современных технологий и инструментария компьютерного зрения и машинного обучения невозможно. Чтобы выявить закономерности, нужно обучать алгоритмы на очень больших выборках качественных данных. Это та фаза, на которой коллектив нашей лаборатории сейчас и сосредоточен. А выход на продуктовую стадию намечен на начало 2018 года», — подчеркивает Георгий Плиев.
В компании уже собрана русскоязычная мультимодальная библиотека данных на основе анализа аудио- и видеозаписей записей 100 человек, включая актеров ВГИКа, созданы прототипы решений, в том числе высокочувствительный софтовый айтрекер, разделение аудиодорожек и послойный анализ голоса, кодификация движений с эмоциональным окрасом и др.
Потребитель эмоциональный
Первопроходцем во многих отраслях, где до того распознавание эмоций оставалось маргинальной опцией, а также популяризатором EDRS-технологий можно считать Affectiva, выросшую из «побочного» проекта одной из лабораторий при Массачусетском университете. У Affectiva крупнейшая из числа существующих и коммерчески используемых база проанализированных лиц.
С момента основания в 2009 году стартапу удалось привлечь более $30 млн венчурных инвестиций, не считая грантовых средств. Под крылом компании, MIT и их партнеров в сентябре 2017 года состоялся первый саммит по эмоциональному искусственному интеллекту (Emotion AI).
Не меньший публичный интерес сопровождал и деятельность калифорнийской компании Emotient (научным консультантом которого числился профессор Калифорнийского университета, специалист по «распознаванию» лжи Пол Экман, также консультирующий сценаристов сериала «Обмани меня»). В январе 2016 года стартап приобрела корпорация Apple, разработанная им технология, правда, в трансформированном виде, встраивается в функционал свежих версий iPhone.
Технологии по распознаванию эмоций могут быть применимы в совершенно различных сферах, и в ряде из них уже есть успешные кейсы. На рынке беспилотных автомобилей востребованы системы, отслеживающие, в каком состоянии пребывает водитель: бодр ли он, спокоен или возбужден… Как рассказывают в Neurodata Lab, кейсы здесь сугубо опытные, и их мало.
Так, компания Eyeris уже обкатывает свой продукт Driver Monitoring AI в рамках сотрудничества с концернами Toyota и Honda, а Affectiva небезуспешно экспериментирует с Tesla. Определение эмоций человека в видеопотоке интересно службам безопасности. В перспективе искусственный интеллект поймет явленные и скрытые эмоции мелькающих перед объективом всего на несколько мгновений людей, что позволит сотрудникам, обеспечивающим безопасность, действовать на опережение. Работают в этой сфере западные компании Noldus и Sightcorp, а также российские игроки смежного рынка распознавания лиц — Vision Labs, «Вокорд», Findface.
«Распознавание эмоций, как и других поведенческих факторов, пока еще является предметом разработок, в том числе и нашей компании, — говорит директор по маркетингу компании «Вокорд» Сергей Щербина. — Уже есть значительные успехи, сейчас мы можем уверенно классифицировать целый ряд эмоциональных состояний, и есть все основания считать, что нейронные сети, которые уже отлично могут распознавать и идентифицировать лица, справятся и с распознаванием эмоций. Однако здесь есть ряд особенностей. Прежде всего отмечу, что даже живой человек, не компьютер, не всегда может точно определить эмоцию собеседника, если она выражена недостаточно ярко. А по фотографии, вне контекста ситуации, сделать это может быть еще сложнее. Поэтому, чтобы правильно обучить сеть, нужно особенно тщательно подходить к формированию обучающей выборки, проверять и верифицировать действительное эмоциональное состояние человека в данный момент».
27 оттенков настроения
Подписывайтесь на канал «Инвест-Форсайта» в «Яндекс.Дзене»
Наши телеграм-каналы:
Стартапы и технологии
Новые бизнес-трендыИсточник: www.if24.ru
Маркетинг эмоций: от сухих цифр к реальным продажам
Человек соткан из множества эмоций, от которых зависит его поведение. Миллионы покупок совершаются нами если и не полностью под влиянием чувств, то при их участии. На базе этого понимания и возник маркетинг эмоций.
В нашей жизни слишком много рекламы. Чтобы выбиться из ряда информационного шума, достучаться до клиента и побудить его купить продукт, рекламная кампания должна строиться на определенной эмоции, которая повлечет желаемую реакцию покупателя. Сегодня поговорим о том, почему такой маркетинг работает, как его использовать, а когда он не принесет заметного результата.
Почему маркетинг эмоций работает
