33. Различные исследования отмечают, что нарушенная гликемия натощак также играет решающую роль в торможении ответных реакций. Не могло ли это развиться как средство удержания фокуса при рассредоточении? Если так, то торможение ответных реакций могло распространиться и на поддержание социализации и централизованный контроль эмоций, что предположительно является еще одним последствием того, как рассредоточение изменило наш вид.
34. Michael A. Arbib. "The mirror system, imitation, and the evolution of language." In Imitation in animals and artifacts, 229–280, Kerstin Dautenhahn and Chrystopher L. Nehaniv (Eds.). MIT Press. 2002.
35. Yonck, R. "The Age of the Interface." The Futurist (May/June 2010).
36. Plato. "Phaedrus" (c. 370 BCE).
Глава 3
1. Damasio, A. Descartes' Error: Emotion, Reason, and the Human Brain, Putnam, 1994.
2. Это, по всей видимости, поддерживает точку зрения Уильяма Джеймса о том, что соотнесение эмоций следует за переживанием психологической реакции, а не наоборот.
3. В случае Эллиота причиной было отсутствие нейронной реакции на интроцептивные ощущения организма, причиной которого было церебральное нарушение, поскольку интроцепция – это ощущения внутренних органов, возникающие внутри организма.
4. Stanford Encyclopedia of Philosophy. Leibniz's Philosophy of Mind.
5. Термин «компьютер» первоначально означал человека или машину, чьей обязанностью были вычисления или масштабные расчеты. В Блетчли-парк эту работу выполняли исключительно женщины.
6. Та часть истории со взломом кода, которой не уделяют должного внимания, состоит в том, что группа, работавшая в Блетчли-парк, получила огромную поддержку от команды польских математиков, взломавших более раннюю версию немецкой шифровальной машины «Энигма» в начале 1930-х годов. Всем воздали по заслугам.
7. Эта работа также знаменита предложением провести для машинного разума испытание, которое с тех пор получило одноименное название теста Тьюринга.
8. Примерно в это же время руководитель Intel Дэвид Хаус заявил, что постоянное усовершенствование конструкции чипов приведет к удвоению продуктивности работы компьютеров каждые восемнадцать месяцев. Часто эту цифру ошибочно приписывают самому Муру. Ирония заключается в том, что оценка Хауса была ближе к реальному удвоению, происходившему раз в двадцать месяцев в течение первых четырех десятилетий действия закона Мура.
9. Google Inside Search: The official Google Search blog. "The power of the Apollo missions in a single Coogle search". August 28, 2012.
10. Существует значительное расхождение мнений об этих «законах». Однако им удается разумно описывать направление некоторых тенденций на протяжении данного периода времени, поэтому они важны. По ряду причин, среди которых повсеместно присутствуют сдерживающие факторы, их не стоит считать нерушимыми.
И. Kurzweil, R. "The Law of Accelerating Returns". KurzweilAI. March 7, 2001. http://www.kurzweilai. net/the-law-of-accelerating-returns
12. R. W Picard, "Affective Computing: From Laughter to IEEE," in IEEE Transactions on Affective Computing. Vol. 1. No. 1, pp. 11–17, January 2010.
Глава 4
1. Интерактивный опрос компании Harris от лица Crucial.com от 25–27 июня 2013 года, проведенный среди 2074 взрослых.
2. Ekman, Р. and Friesen, W. "Constants across cultures in the face and emotion" Journal of Personality and Social Psychology 17: 124–129, 1971. doi:10.1037/ h0030377
3. Ekman, P. and Friesen, W. "Facial Action Coding System: A Technique for the Measurement of Facial Movement." Consulting Psychologists Press, Palo Alto, 1978.
4. University at Buffalo. "Lying Is Exposed By Microexpressions We Can't Control". ScienceDaily, May5,2006.
5. Friesen, W.; Ekman, P. "EMFACS-7: Emotional Facial Action Coding System." Unpublished manual, University of California. 1983,
6. Essa, I. and Pentland, A. "A vision system for observing and extracting facial action parameters." In Proceedings of the Computer Vision and Pattern Recognition Conference, pp. 76–83. IEEE Computer Society, 1994.
7. Picard, R. W. Affective Computing. MIT Press (1997).
8. Благодаря усердной работе и творческому подходу многих членов группы по эмоциональному программированию разработано множество впечатляющих проектов. При всем старании упомянуть и признать заслуги каждого списки людей и проектов остаются далеко не полными.
9. Farringdon, J.; Tilbury, N.; Scheirer, J.; Picard, R. W. Galvactivator.
10. Daily, SB and Picard, R. W. Affect as Index.
11. Fernandez, R., Reynolds, CJ, Picard, RW. Affect in Speech: Assembling a Database.
12. El Kaliouby, R., Marecki, A., Picard, RW. EyeJacking: See What I See.
13. Goodwin, M., Eydgahi, H., Kim, K., Morris, RR., Lee, C.H., Picard, R. W. Emotion Communication in Autism.
14. IEEE Transactions on Affective Computing. Vol. 1. No. 1 (January 2010), pp. 11–17.
15. El Kaliouby, RA. "Mind-Reading Machines: Automated Inference of Complex Mental States." Dissertation. Newnham College, University of Cambridge. March 2005.
16. Khatchadourian, R. "We Know How You Feel." NewYorker, January 19, 2015.
Глава 5
1. Lipson, J. "Being First To Market Isn't Always Best: Ask Microsoft About Apple Watch." Forbes (April 29, 2015).
2. MarketsandMarkets.com. "Affective Computing Market by Technology (Touch-based & Touchless), Software (Speech, Gesture, & Facial Expression Recognition, and others), Hardware (Sensor, Camera, Storage Device & Processor), Vertical, & Region Forecast to 2020." September 3, 2015.
3. Hinton, G.; Salakhutdinov, R. "Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks". Science 313: 504–507. 2006.
4. Здесь слово «вдохновленный» было бы лучше, чем «смоделированный». Как упомянуто в главе 17, такое моделирование может зайти так далеко лишь при работе с двумя разными компонентами, такими как нейроны и транзисторы.
5. Что интересно, прапрадедом Хинтона был математик и логик Джордж Буль, чья работа считается одним из истоков информатики.
6. 2014 Strata Conference + Hadoop World, New York, NY. Ranael Kaliouby keynote: "The Power of Emotions: When Big Data meets Emotion Data."
7. "Millward Brown launches neuroscience practice." Ad Week, April, 2010.
8. Посредством их управляющей компании WPP pic.
9. Леванон утверждает, что их технология может распознавать ряд заболеваний на основании того, как они могут изменять голос, например за счет определенной разновидности дрожания или колебания.
