在我寫這篇博文時，你是處于劣勢的，因為你看不到我的表情或者肢體語言，聽不到傳達(dá)意義的聲音的變化，你只看到了我的文字。
因為太多的交流是非語言性的，這就很容易理解為什么人與計算機(jī)交互會有障礙。我們經(jīng)歷了從打孔卡到鍵盤的發(fā)展，隨著諸如Siri等APP的興起，我們可以進(jìn)行語音輸入，但是僅僅通過語言，機(jī)器還是不能理解我們。
這就是為什么最近機(jī)器情緒識別的發(fā)展會如火如荼的原因。由于照相機(jī)技術(shù)和計算機(jī)視覺算法的發(fā)展，計算機(jī)通過面部表情、眼動方式、肢體語言、說話方式甚至抬頭等理解我們的能力顯著提高。
想象一下：一位虛擬心理醫(yī)生在臨床診斷時可以通過分析患者的面部表情來確診抑郁癥，甚至可以隨著病情的變化來量化情緒變化。銷售人員能更好地分析客戶對其產(chǎn)品和廣告的反應(yīng)，老師們能知道課程計劃是否適用于全體學(xué)生，智能手機(jī)如果感覺到我們不安或困惑，會改變方式并提出建議。
換句話說，冷靜的設(shè)備會通過我們的面部表情來得知我們的情緒。
計算機(jī)視覺研究者已經(jīng)致力于這項研究幾十年了。在這幾十年中發(fā)生了哪些改變?照相機(jī)技術(shù)是一個改變。為了理解面部表情，通常需要對表情的微妙變化進(jìn)行檢測，比如臉頰肌肉、嘴部的變化以及挑眉。然而，直到最近，在許多網(wǎng)絡(luò)相機(jī)中人臉看起來還是像一大團(tuán)粉紅色的物質(zhì)。但是現(xiàn)在即使最原始的智能手機(jī)都具有高質(zhì)量的照相機(jī)，能捕捉到諸多顯示面部情緒和意圖的面部動作。
另一個變化是常規(guī)可用計算能力與內(nèi)存的提高，從而可以運行更加復(fù)雜的情緒感知算法。由于有大量訓(xùn)練面部表情算法的視頻數(shù)據(jù)庫可用，計算機(jī)視覺算法變得越來越正確、有效，還能實時工作。
卡耐基梅隆大學(xué)機(jī)器人研究所的Fernando De la Torre發(fā)明了特別強大的面部識別軟件，被稱作 IntraFace。他的團(tuán)隊采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來教IntraFace如何以一種適用于大多數(shù)面孔的方式來識別和追蹤面部表情。然后他們創(chuàng)建了個性化算法能夠讓軟件對個人進(jìn)行情感表達(dá)分析。不僅準(zhǔn)確，而且高效，該軟件甚至能在手機(jī)上運行。
De la Torre和匹茲堡大學(xué)心理學(xué)家Jeffrey Cohn已經(jīng)在臨床檢測抑郁癥上獲得了令人鼓舞的結(jié)果。在自然環(huán)境下檢測抑郁癥要求能夠捕捉微妙的面部表情，這就是他們正在做的事。
當(dāng)然，這并不是萬無一失的。演員可能會成功地偽造情感表達(dá)。但是，由于真假情緒在表達(dá)時間上的不一致，因此關(guān)注時間的算法不會輕易上當(dāng)。此外，面部表情是嵌入到其他非語言行為中的。Cohn和其同事發(fā)現(xiàn)嚴(yán)重抑郁癥和輕微抑郁癥之間在聲音的時間上有細(xì)微的差別。
另一位成員，語言技術(shù)研究所的Louis-Philipe Morency使用多模式機(jī)器學(xué)習(xí)來評估病人的非語言行為來幫助醫(yī)生更好地評估抑郁癥和焦慮。他設(shè)想這項技術(shù)不僅能幫助診斷疾病，還能在某種程度上量化情感反應(yīng)，可以幫助醫(yī)生追蹤精神疾病，就像血液檢測和X射線能夠幫助醫(yī)生監(jiān)測身體疾病一樣。
如果機(jī)器能理解我們的情緒，我們與機(jī)器的交互就會變得更加豐富。卡耐基梅隆大學(xué)的Justine Cassell研究虛擬同伴在教育行業(yè)的應(yīng)用，她發(fā)現(xiàn)當(dāng)虛擬同伴能對學(xué)生們的情緒狀態(tài)做出適當(dāng)反應(yīng)，甚至在某些場合嘲笑他們時，學(xué)生們會更積極地參與也會學(xué)得更多。
不難想象企業(yè)中會如何使用此功能。廣告者、營銷人員以及電影制片人能得到客戶群體更細(xì)節(jié)的信息。考慮到我們都無法擺脫公司電話的自動回復(fù)系統(tǒng)，那么想象一下，如果我們最終失去耐心或要掛斷電話的時候，系統(tǒng)能感覺到并作出反應(yīng)會是一種怎樣的體驗。
我們已經(jīng)研究該功能很長一段時間了，我們正處于重大突破的前期。我預(yù)計2016年將是機(jī)器情緒識別的分水嶺，而且情緒會成為我們與機(jī)器交互的強有力的新通道。
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