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為什么2016年是機(jī)器人情緒識(shí)別的分水嶺?

為了理解面部表情,通常需要對(duì)表情的微妙變化進(jìn)行檢測(cè),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(dòng)作。
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  在我寫這篇博文時(shí),你是處于劣勢(shì)的,因?yàn)槟憧床坏轿业谋砬榛蛘咧w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?yàn)樘嗟慕涣魇欠钦Z言性的,這就很容易理解為什么人與計(jì)算機(jī)交互會(huì)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(shí)別的發(fā)展會(huì)如火如荼的原因。由于照相機(jī)技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺算法的發(fā)展,計(jì)算機(jī)通過面部表情、眼動(dòng)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(shí)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(duì)其產(chǎn)品和廣告的反應(yīng),老師們能知道課程計(jì)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(huì)改變方式并提出建議。

  換句話說,冷靜的設(shè)備會(huì)通過我們的面部表情來得知我們的情緒。

  計(jì)算機(jī)視覺研究者已經(jīng)致力于這項(xiàng)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(gè)改變。為了理解面部表情,通常需要對(duì)表情的微妙變化進(jìn)行檢測(cè),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(dòng)作。

  另一個(gè)變化是常規(guī)可用計(jì)算能力與內(nèi)存的提高,從而可以運(yùn)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(jì)算機(jī)視覺算法變得越來越正確、有效,還能實(shí)時(shí)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(qiáng)大的面部識(shí)別軟件,被稱作 IntraFace。他的團(tuán)隊(duì)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(shí)別和追蹤面部表情。然后他們創(chuàng)建了個(gè)性化算法能夠讓軟件對(duì)個(gè)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(yùn)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(cè)抑郁癥上獲得了令人鼓舞的結(jié)果。在自然環(huán)境下檢測(cè)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(huì)成功地偽造情感表達(dá)。但是,由于真假情緒在表達(dá)時(shí)間上的不一致,因此關(guān)注時(shí)間的算法不會(huì)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(shí)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(píng)估病人的非語言行為來幫助醫(yī)生更好地評(píng)估抑郁癥和焦慮。他設(shè)想這項(xiàng)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(cè)和X射線能夠幫助醫(yī)生監(jiān)測(cè)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(huì)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(duì)學(xué)生們的情緒狀態(tài)做出適當(dāng)反應(yīng),甚至在某些場(chǎng)合嘲笑他們時(shí),學(xué)生們會(huì)更積極地參與也會(huì)學(xué)得更多。

  不難想象企業(yè)中會(huì)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(dòng)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(shí)候,系統(tǒng)能感覺到并作出反應(yīng)會(huì)是一種怎樣的體驗(yàn)。

  我們已經(jīng)研究該功能很長(zhǎng)一段時(shí)間了,我們正處于重大突破的前期。我預(yù)計(jì)2016年將是機(jī)器情緒識(shí)別的分水嶺,而且情緒會(huì)成為我們與機(jī)器交互的強(qiáng)有力的新通道。

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