原创《情感计算会让人类无所遁形吗？》
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近期,央视《机智过人》节目中上演了人与机器的“读心”大战.名为“阿尔法鹰眼”的机器人在一项难度更高的测试中,在一排心理素质顶尖的海豹突击队老兵中准确找出了其中的狙击手,速度比从业多年的人类心理专家更快.
据介绍,阿尔法鹰眼是掌握情感计算能力的人工智能设备,能识破人的情绪.
连家人都可能注意不到的情绪变化竟然瞒不过机器,人类真的要无所遁形了吗？
将人的情感进行分类
情感这个词,人类自己都很难准确定义,机器又如何理解？对此,国际关系学:信息科技系副教授李斌阳解释:“情感计算的本质是一个分类问题,让机器判断人的感情是褒义的、贬义的还是中性的.”
据他介绍,情感计算传统的做法是利用人能够提炼出来的表达情感的特征,学习出一套用于判断感情性质的模型,在捕捉到新的表情或文本等时进行匹配,从而做出感情倾向的判断.
这项研究起于本世纪初,并在近几年深度学习加入后进步明显——在那之前,情感特征需要人来提取,在那之后,机器可以根据标注好的数据提炼出特征,更多保留人的原始表达信息.当然,这其中也存在深度学习普遍存在的“黑箱”问题,研究者并不能确定机器做判断的时候提炼了哪些特征,且某些特征可能仅针对某一批数据,从而形成某种偏差.
据介绍,针对语言文字或图像视频的情感计算基本要“一句一算”或“一帧一算”.比如,同样是“高”这个字,在“失业率”和“就业率”两个语境下的情感倾向是不同的,有时候通过几句话,机器根本无法分析出背后的含义,需要更丰富的语义信息的注入.
微颤动难逃“鹰眼”捕捉
在节目中,阿尔法鹰眼的表现令人惊艳,据阿尔法鹰眼安防科技有限公司首席技术官俞楠博士介绍,这是通过对肌肉的微震颤的捕捉和判断实现的.“情绪本身是一个非常复杂的生理反应,有外在的瑟瑟发抖、浑身颤抖；内在的激素、心跳、血压异常等连锁反应.这些反应超出人的控制,计算机可以通过结构化人的情绪、量化这种反应,形成对情绪变动引发身体反应的判断模式.这是情感计算最简单的部分:利用摄像头捕捉到人身体的微振动,通过对振动模式的快速检测和分析,对应到某一种情绪上.”
谈到节目中阿尔法鹰眼准确判断出谁摸到牛蛙的部分,俞楠解释说:“人把手伸到水里,摸没摸到牛蛙的反应差异是无法伪装的.恐惧、紧张会影响肌肉震动,人无法自控.”通过俞楠的解释,这种判断方式和网上流传的“微表情”似无差别,但“微表情是偏重于对图像内容的分析,需要被测者有较大的表情反应,但面对人的面部有遮挡,或人体的侧面、背后等情况就基本无法判断了.而我们的方式是建立起一套微振动情感模式库,即便人闭上眼没有反应,一样会有难逃机器法眼的下意识生理反应.”
实际场景难以保证准确
随着深度学习的成熟,现阶段情感计算的准确度有了很大提升,但仍存在着特殊的难题.“要做情感计算,一定要在理解文本的基础之上,这需要人的常识做依托,甚至合理推理,这些都是很难给予机器的.”李斌阳说.
在情感的背后,是人类庞大的常识体系的支撑,这是成熟的情感计算绕不过的.
据李斌阳介绍,已经进行多年的“知识工程”计划就是希望把人类的知识以图谱方式进行梳理,各个领域的研究机构可以围绕自身的知识点构建自己的知识图谱,比如体育的、军事的,这是一项非常庞大的工程,但可以给情感计算的深入带来更大可能.
另外一重困难是“主观性”.感情是主观的,一个宽和的人和一个刻薄的人对同一件事的感受肯定大不相同.“实验室利用自己爬取的社交网络评论做判断时,准确率可以到90%左右,但一旦落地到实际场景,效果就会出现差别.”李斌阳说.比如吃一碗牛肉面,如果顾客有一个负面的表情,机器虽然可以准确捕捉,但要说是面难吃还是太烫、甚至是房内太热不舒服,是很难判定的.
需严格限定使用场景
针对情感识别将使人类“零隐私”的担忧,李斌阳强调了“场景”的重要.情感计算的研究从起步时就与商业领域不可分.亚马逊公司等希望通过对商品评论的分析,判断消费者的好恶,对商品作出改进.至于对隐私的担忧,李斌阳认为无法回避.但如果可以专业地应用于特定场景,则利大于弊.
据俞楠介绍,阿尔法鹰眼目前主要在安防领域施展拳脚,“比如机场安检,正常通过的人不需要紧张,但如果某些人有异于常人的反应,系统就可以将其确认为重点关注人群.”俞楠表示.机器只需要通过对情绪的结构和模式库的生成,就可以在毫秒级的时间内作出判断.
“最适合的就是对无特征人群的判断.”俞楠说:“比如刚跟家人吵完架就要登高作业的建筑工人,可以通过上工前的情感识别,判定他是否需要情绪干预,从而避免潜在的危险可能.”
俞楠表示,目前情感识别的应用是与场景严格挂钩的.除了安防、金融风控等严肃应用,他们也不排除将情感识别应用于“真情实感表情包”这样轻松娱乐化的方向,探索更多落地可能.
计算论文参考资料：
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