Вода, говорящая голосом ИИ

Автор: Денис Аветисян

Новая инсталляция материализует диалог между человеком и искусственным интеллектом, преобразуя его в визуальные узоры на поверхности воды.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Исповедь, обращенная к воде, инициирует многоагентный диалог, преобразуемый разработанным алгоритмом в механические колебания, формирующие на водной поверхности визуально воспринимаемые циматические узоры, демонстрируя, как звук может материализоваться в видимые формы.

Исследование представляет систему, использующую анализ тональности и алгоритмическое разложение речи для создания интерактивных циматических паттернов, отображающих ход беседы.

Вопреки распространенному мнению о нематериальности диалога, мы представляем установку ‘Whispering Water: Materializing Human-AI Dialogue as Interactive Ripples‘, материализующую человеко-машинное взаимодействие посредством визуализации на водной поверхности. Используя алгоритмы анализа тональности и разложения речи, система преобразует высказывания пользователя в циматические узоры, создавая динамичный отклик многоагентной системы. Данный подход позволяет исследовать возможности эмоционального самопознания через сенсорные интерфейсы, переводя сложные процессы машинного рассуждения в физически ощутимые феномены. Не откроет ли это путь к созданию новых форм интуитивно понятного взаимодействия между человеком и искусственным интеллектом, основанных на языке чувств?

За гранью диалога: Ощутимая природа общения

Традиционное взаимодействие человека и компьютера зачастую напоминает формальную сделку, лишенную тонкостей и гибкости, присущих живому общению. Вместо плавного обмена информацией и эмоциями, пользователи сталкиваются с жесткими рамками запросов и ответов, где машина воспринимается как инструмент для выполнения конкретной задачи, а не как партнер в диалоге. Эта транзакционность приводит к ощущению отстраненности и неспособности установить подлинную связь, что ограничивает потенциал взаимодействия и снижает уровень вовлеченности. Отсутствие невербальных сигналов, эмоциональной окраски и способности к импровизации делает общение с машиной искусственным и поверхностным, препятствуя возникновению ощущения взаимного понимания и доверия.

Современные системы искусственного интеллекта зачастую испытывают трудности с принятием на себя динамичных ролей в процессе взаимодействия, что существенно ограничивает потенциал для действительно увлекательного обмена информацией. В отличие от человека, способного гибко адаптироваться к контексту и проявлять различные аспекты личности, большинство ИИ-моделей остаются статичными в своих ответах и реакциях. Это проявляется в неспособности поддерживать сложные нарративы, проявлять эмпатию или адекватно реагировать на неожиданные повороты беседы. В результате, взаимодействие с ИИ часто ощущается поверхностным и лишено той глубины, которая характерна для человеческого общения, препятствуя формированию подлинной вовлеченности и доверия.

Предлагаемая инсталляция исследует принципиально новый подход к взаимодействию человека и искусственного интеллекта, выходящий за рамки привычного диалога. Вместо обмена информацией посредством текста или голоса, система материализует разговор через физическую среду. Идея заключается в том, чтобы позволить беседе обрести осязаемую форму, например, через изменение структуры, цвета или текстуры объекта в реальном времени, отражая ход дискуссии и эмоциональный окрас реплик. Такой подход призван создать более глубокое и интуитивное взаимодействие, стирая границы между виртуальным и физическим мирами и предлагая пользователю возможность не просто слышать, но и чувствовать разговор с искусственным интеллектом.

Установка преобразует голос пользователя в вибрации сабвуферов, используя модели распознавания эмоций и семантического диалога для сопоставления эмоционального окраса и содержания речи с соответствующими частотами.

Преобразование речи: От акустики к возбуждению

В основе системы лежит разложение речевого сигнала на составляющие его частоты с использованием кратковременного преобразования Фурье (Short-Time Fourier Transform, STFT). Для обеспечения детального анализа применяется дискретизация по частоте, состоящая из 257 частотных бинов. Это позволяет получить высокоразрешающее представление спектра сигнала, необходимое для последующего выделения признаков и управления физической средой. Применение STFT обеспечивает возможность отслеживания изменений частотного состава сигнала во времени, что критически важно для обработки динамичных речевых сигналов.

Для извлечения эмоциональной окраски из речевого сигнала используется анализ тональности, в котором применяются методы, такие как emotion2vec+. Данный подход позволяет определить эмоциональное состояние говорящего, анализируя характеристики речи и сопоставляя их с предварительно обученной моделью, классифицирующей эмоции. Полученные данные об эмоциональном содержании речевого сигнала используются для дальнейшей обработки и формирования параметров воздействия на физическую среду, в данном случае — на воду, для создания соответствующего эмоционального отклика.

В процессе анализа речевого сигнала частотное разложение, полученное с помощью преобразования Фурье, подвергается обработке с использованием шкалы Барка. Шкала Барка является психоакустической шкалой, имитирующей восприятие частоты человеческим ухом и учитывающей нелинейность этого восприятия. Применение шкалы Барка позволяет выделить наиболее значимые частотные компоненты, влияющие на эмоциональное восприятие речи. В нашей системе это приводит к выделению 6 компонентов речевого сигнала, представляющих собой результаты разложения по шкале Барка и служащих основой для формирования эмоционально окрашенных колебаний.

Преобразование речевого сигнала в управляющие колебания для физической среды — воды — осуществляется на основе анализа частотного состава и эмоциональной окраски речи. Полученные данные используются для генерации сигналов, возбуждающих колебания в воде со скоростью, близкой к $\sim1500 м/с$ , что соответствует скорости звука в данной среде. Этот процесс позволяет напрямую преобразовывать акустическую информацию в физические возмущения, создавая возможность визуализации или передачи информации посредством колебаний на водной поверхности.

Разложение и реконструкция машинной речи с использованием логарифмической шкалы Барка обеспечивает более широкий охват частотного диапазона, соответствующего человеческому восприятию, и, как следствие, более информативный реконструированный сигнал по сравнению с линейным разложением.

Материализация диалога: Циматика и реконструкция волн

В основе нашей системы лежит циматика — метод визуализации звука посредством его воздействия на вещество. Принцип циматики позволяет преобразовывать звуковые волны в видимые узоры, проявляющиеся на материальной среде. В данном случае, речь преобразуется в электрический сигнал, который затем используется для генерации колебаний, вызывающих изменения в физическом состоянии среды, такой как вода или мелкий порошок. Наблюдаемые изменения, формирующие определенные геометрические фигуры и паттерны, и представляют собой визуальное отображение исходного звукового сигнала, позволяя “увидеть” речь.

Для визуализации речи используется принцип генерации низкочастотных колебаний в водной среде посредством сабвуферов. Разложение речевого сигнала на составляющие позволяет воссоздать форму волны в виде физических узоров на поверхности воды. Данный процесс осуществляется в частотном диапазоне от 20 до 100 Гц, что обеспечивает воспроизведение основных частотных составляющих человеческой речи и позволяет добиться четкости и различимости визуальных паттернов, соответствующих произносимым звукам.

Восстановление волновой формы является ключевым процессом, обеспечивающим точное преобразование обработанных аудиоданных в физические колебания. Алгоритмы восстановления волновой формы анализируют цифровой сигнал речи и генерируют управляющие сигналы для сабвуферов, которые, в свою очередь, создают соответствующие колебания в воде. Точность этого преобразования критически важна для сохранения четкости и различимости визуализированных паттернов, поскольку любые искажения в процессе восстановления приведут к потере информации и снижению читаемости визуального представления речи. Оптимизация алгоритмов восстановления волновой формы направлена на минимизацию фазовых искажений и амплитудных погрешностей, обеспечивая максимально точную передачу звуковой информации в физическую форму.

Процесс материализации речи позволяет преобразовать звуковую информацию в визуально воспринимаемые паттерны, расширяя возможности сенсорного восприятия за пределы традиционного слухового канала. Вместо исключительно аудиторного опыта, разговор становится доступным для наблюдения как физическое проявление звуковых волн. Это достигается посредством генерации низкочастотных колебаний, которые формируют видимые структуры в среде, такой как вода, предоставляя альтернативный канал для восприятия коммуникации и потенциально открывая новые возможности для взаимодействия с информацией, особенно для людей с нарушениями слуха или в ситуациях, требующих невербальной коммуникации.

Система анализирует речь для формирования многоагентного диалога, преобразуемого в акустические волны через шесть сабвуферов, распределенных по частотным диапазонам (20-40 Гц, 50-70 Гц, 80-100 Гц), что позволяет, согласно результатам моделирования FDM, управлять интерференционной картиной и оптимизировать конструкцию подводного аппарата за счет механической связи сабвуферов с его корпусом.

Многоагентная система и ситуативная агентность

Инсталляция «Шепчущая Вода» функционирует благодаря многоагентной системе, что позволяет вести сложные и динамичные диалоги. В основе лежит взаимодействие множества программных агентов, каждый из которых способен к самостоятельным реакциям и адаптации к ходу беседы. Такая архитектура принципиально отличается от традиционных чат-ботов, где ответы заранее запрограммированы или основаны на жестких алгоритмах. Вместо этого, система создает иллюзию живого общения, где каждый агент вносит свой вклад в развитие диалога, формируя уникальный и непредсказуемый опыт для посетителя. Способность системы к адаптации и генерации новых ответов в реальном времени обеспечивает возможность поддержания продолжительных и содержательных бесед, приближая взаимодействие к человеческому.

В основе взаимодействия в инсталляции лежит система, где ответы агентов генерируются большими языковыми моделями (LLM). Однако, в отличие от традиционных подходов, идентичность каждого агента не задается изначально, а формируется непосредственно в процессе диалога. Каждый репличный обмен, каждое взаимодействие с другими участниками и окружающей средой постепенно выстраивает уникальный «голос» и характер агента. Это означает, что личность проявляется не как некий предопределенный набор атрибутов, а как результат динамичного конструирования в реальном времени, отражая текущий контекст и ход беседы. Таким образом, идентичность агента является скорее продуктом дискурса, чем его причиной, подчеркивая текучесть и адаптивность взаимодействия.

Концепция динамической идентичности агентов в данной системе опирается на теоретические основы диалогизма Михаила Бахтина и теорию ситуативного действия Луси Сучман. Бахтин подчеркивал, что смысл и идентичность формируются не в изоляции, а в процессе диалога, где каждая реплика определяет и переопределяет позиции участников. Сучман, в свою очередь, акцентировала внимание на том, что действия не планируются заранее как жесткие последовательности, а возникают как реакция на конкретную ситуацию и взаимодействие с окружением. В результате, идентичность агента не является заранее заданной характеристикой, а конструируется непосредственно в процессе взаимодействия с другими агентами и окружающей средой, что позволяет системе демонстрировать адаптивность и непредсказуемость, характерные для живого диалога.

Инсталляция “Шёпот Воды” наглядно демонстрирует, что способность действовать и придавать смысл не являются изначально присущими объектам или агентам. Вместо этого, они формируются в процессе взаимодействия с окружающей средой и другими участниками диалога. Каждый ответ, каждое действие агентов конструируется в конкретном контексте, становясь результатом обмена информацией и адаптации к текущей ситуации. Таким образом, “агентность” и “значение” не существуют сами по себе, а являются продуктом динамического, совместного конструирования в рамках взаимодействия, что подтверждает идею о том, что смысл возникает не из внутренних свойств, а из отношений между элементами системы.

В ходе ритуала, вода реагирует на эмоциональное состояние участника, формируя спокойную поверхность во время признания, сложные интерферирующие узоры во время диалога с другими агентами и, наконец, распадаясь на шесть когерентных волн, представляющих объединенный ответ после обработки обобщающим агентом.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует, как сложные системы могут быть материализованы в осязаемой форме, подобно тому, как волны на воде отражают скрытые закономерности. Установка «Шепчущая Вода» преобразует эфемерный диалог человека и искусственного интеллекта в видимые колебания, подчеркивая временную природу взаимодействия. Кен Томпсон однажды заметил: «Все системы стареют — вопрос лишь в том, делают ли они это достойно». Эта фраза находит отклик в концепции «материализации» диалога, ведь каждая новая волна, каждое изменение паттерна — это момент старения и одновременно проявление жизни системы, ее адаптации к текущему моменту взаимодействия. Использование анализа настроений и декомпозиции речи для создания этих визуальных представлений — это попытка придать временную кривую системе, подчеркнуть ее эволюцию и, возможно, даже продлить ее «жизнь».

Куда Ведет Шепот Воды?

Представленная работа, материализуя диалог человека и искусственного интеллекта через колебания воды, неизбежно сталкивается с фундаментальным вопросом: что есть интерфейс, если не лишь точка контакта, но и среда, влияющая на сам процесс коммуникации? Очевидно, что текущая реализация — лишь первый, пусть и любопытный, отклик на необходимость создания систем взаимодействия, учитывающих не только информационный, но и чувственный опыт. Остается нерешенной задача точного соответствия между алгоритмически определенным эмоциональным оттенком и субъективным восприятием этих колебаний — ведь даже самое совершенное преобразование всегда есть лишь интерпретация, а не истинное отражение.

Будущие исследования, вероятно, потребуют обращения к более сложным моделям восприятия, учитывающим индивидуальные особенности зрительного и слухового анализа. Архитектура без истории, в данном случае, хрупка: необходимо изучать влияние предшествующего опыта на интерпретацию этих визуальных и тактильных сигналов. Задержка в достижении идеального соответствия — это не недостаток, а цена углубленного понимания механизмов, лежащих в основе человеческого взаимодействия.

В конечном счете, ценность подобных экспериментов заключается не в создании «идеального» интерфейса, а в постановке вопросов о природе коммуникации, о границах между человеком и машиной, и о том, как системы стареют — то есть, как они адаптируются и эволюционируют во времени, сохраняя ли они достоинство даже в условиях неизбежной энтропии.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.18934.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-29 02:32