Affectiva的情緒識別技術，將讓機器人更具有同理心

知識 11-29

現在絕大多數的情緒識別手段都是基於單一參數，即表情或語音數據進行深度學習的，比如以色列公司Beyond Verbal是通過語速、語調、停頓等判斷情緒，美國公司Emotient是通過對面部動作編碼和分析來判斷表情的。

雖然人類的表情和語音數據容易採集，但是也容易被偽裝的，而心率、皮電等這類體征是由中樞神經控制的，人類很難偽裝，因此這些參數在情緒判斷中所佔的權重更多，但這些參數並不易於採集。

不可否認的是，讓機器具備情緒識別的能力將會變得越來越普遍，就像現在觸摸屏、攝像頭、GPS被廣泛運用到手機中一樣，未來的電子設備或許都將擁有一塊情緒識別晶元。

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Rana el Kaliouby 是面部識別技術領域的專家。2009 年，她創辦了一家名為 Affectiva 的公司。在那裡，科學家們試圖讓計算機理解人類的面部表情。他們開發了情感引擎 Affdex。

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它從網路視頻中學習，辨識人類面部的細微動作，然後將其與情感或者認知聯繫起來。這種技術已經非常複雜。它可以分清不同表情的涵義，確定觀察對象歡樂、驚奇或者困惑的程度。

但對語言或對話還存有局限性。Affdex能夠使用計算機視覺與深度學習技術對面部表情或網路可視內容中的非語言線索進行智能分析。

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影響表情判斷的因素有哪些？

能夠評估不同性別、不同國家的人的面部表情被證明是實現「情感人工智慧」的關鍵點。

一些表情的含義會因所在地區的不同而有所差異。比如，Affectiva發現一種「禮節性微笑」並不是「開心」或「得意」情緒的表達，而是東南亞國家和印度社會中一種普遍存在的表情。但這種禮節性微笑在美洲、非洲和歐洲卻並不流行。

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同種表情不同性別的人使用頻率也不同。比如，女性的微笑更加持久，並且更加強烈，另外，性別之間的差異也隨國家而變化。

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以微笑的多少來說，美國女性的微笑超出男性 40%，法國則是超出 25%。在英國，兩性之間沒有什麼差別。

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情感與年齡似乎也有關係，50 歲以上的人更願意表達自己的感情。

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迄今為止，Affectiva的數據資源庫已積累了來自75個國家不同人種的425萬部視頻，並因此產生了超過500億個與情感相關的數據點。

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Affectiva技術如何在商業上應用？

Affectiva技術目前被用於政治投票來確定人們如何應對政治辯論，和在遊戲中幫助培養患有自閉症的孩子解釋情感。

技術的應用潛力是無限的。將來，冰箱或許能夠感應到我們的沮喪，並且阻止我們狂吃巧克力冰淇淋，或者，計算機知道我們的一天過得很糟糕，於是用言辭安慰我們，或者播放一段暖心的視頻。

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目前來說，Affectiva的主要客戶感興趣的是，如何更好地理解消費者。例如，可口可樂和CBS電視台使用這種技術來跟蹤消費者對公司的廣告或者節目反應如何。通過研究觀眾的面部表情，計算機可以知道，廣告中讓人快樂、沮喪或者困惑的地方在哪裡。

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但Affectiva並沒有也不會開發謊言檢測功能，該公司要求使用其技術的企業在分析他們的終端用戶的面部表情之前，應該給予這些用戶明確的選擇並得到同意。

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這就像你在玩撲克牌時，你可以遮住你的一部分面部表情，Affectiva希望用戶在參與其中時，已明確了解了Affectiva的技術能做到和不能做到的事，並且是清楚的。

這家位於美國馬薩諸塞州的創業公司想通過自己的技術為所有交互性產品添加「情緒智力」與「移情作用」，也希望這項技術能夠成為各類機構獲取用戶真實反饋的最好手段。

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將「情感人工智慧」引入到新的科技領域，尤其是醫療、機器人和教育。在未來，例如像Echo、Siri或甚至谷歌地圖這樣的應用都將是有同理心的，能夠對用戶的情緒做出響應。

技術正在影響著我們交往的方式，而且，它似乎使我們變得缺乏感情。但是，我們可以生活在這樣一個世界裡：從技術中獲取所有的益處，同時不失去使我們成為人類的感情。這是可以做到的。

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