或許是時候讓AI產生“情感”了

未來的商業模式將會變得越來越“情緒化”。

對于產品設計來說，用戶體驗是至關重要的考慮因素。

因此很多產品的用戶界面開始加入可以檢測用戶情緒狀態的功能，并且在與用戶交互時使用模擬情緒。

著名技術咨詢公司Gartner在今年1月發布的一份報告稱：四年內，你的設備將“比你的家人更了解你的情緒狀態”。

https://www.gartner.com/newsroom/id/3843263

對于人工智能，很多人可能只關注“阿爾法狗”又在圍棋上虐哭了柯潔幾次，或者OpenAI又在DOTA之后的什么游戲中擊敗了人類。

但在“情緒”，這一人類曾經認為是自己獨有的領域，AI同樣取得了進展。

目前，AI深度學習的情緒識別已經從快樂、驚訝、憤怒、悲傷、恐懼和厭惡等基本情緒發展到了超過20種更微妙的情緒，例如“愉快的驚訝”、“憤怒的驚訝”、敬畏等。

心理學家認為人類有27種不同的情緒。

https://psychcentral.com/news/2017/09/08/new-study-emotions-abound-with-27-different-varieties

這個由俄亥俄大學開發的情緒AI，可以根據照片中的面部表情識別21種情緒；

更令人震驚的是：該系統在檢測這些情緒時比人類更準確。

機器識別情緒的基本原理是依靠識別面部肌肉運動以及由面部血流變化所引起的面部顏色變化。

這兩者都與由情緒引發的神經活動相關。

【研究視頻解說】：

面部表情研究先驅保羅·艾科曼于1971年發表的《Constants across cultures in the face and emotion》表明：

對于不同國家、不同種族的人類而言，雖然他們的語言、文化都不相同，但基本的情緒表情卻是一致的，其外在表現遵循固定的模式。

因此，或許讓機器產生情緒很復雜，但讓機器識別情緒，并模仿情緒，僅僅是“學習”的問題。

情感是溝通的必要條件

有一種普遍的誤解是：人類的話語內容是我們交流的總和。

事實上，不只是語言，人類還在用聲音語調、面部表情、手勢和肢體語言等進行交流。

這就是為什么電子郵件充滿了誤解的可能性。如果沒有非語言暗示，大部分意圖都會丟失。

在計算機發展的歷史上，有一個趨勢是：隨著計算機變得越來越強大，該功能的很大一部分被應用于提升與人類的交互質量。

人與計算機***代“交互界面”是開關、打卡和磁帶，人類必須通過非常復雜的步驟才能轉化成計算機的二進制語言。

但隨后的快進命令行，GUI，口語界面，每個進步都是讓機器與人的交互變得更加容易。

不過今天的口語界面還不夠好，因為基本上它們只是處理單詞，而不是非語言提示。

當你與虛擬助手交談時，你的口語單詞將轉換為文本，并且是“公文化”的文本，你交談時的聲音語調、表情、肢體動作等這些信息都不會包括在內。

情感AI***的好處是人機交互將越來越多地涉及口頭和非口頭交流，這將提升雙方的理解。

或許不用多久，Siri（蘋果）、Google Assistant（谷歌）、Alexa（亞馬遜）、Cortana（微軟）、小愛同學（小米）等虛擬助手都將會根據用戶的情緒不同而做出不同反應。

在智能手機硬件創新乏力的今天，越來越多地公司也會開始想方設法筑起一道軟件的護城河。

一個能理解你情緒并給你安慰的語音助手應該會是一個大的突破。

“情緒”在商業上的應用

可以檢測和模擬人類情感的AI，將改變客戶服務、虛擬助手、機器人、工廠安全、醫療保健、運輸等領域。

Frost＆Sullivan進行的一項Cogito調查顯示，93％的受訪者表示，良好的客戶服務互動將有益于公司的形象。

Cogito的AI軟件基于麻省理工學院人類動態實驗室的行為科學研究，可以分析客戶的情緒狀態；

并為人類呼叫中心代理提供即時反饋，使他們能夠更輕松地與客戶實現“共情”，進行交流。

Affectiva和Realeyes等公司提供基于云的解決方案，使用網絡攝像頭跟蹤面部表情和心率（通過檢測面部皮膚的變化）。

一種用途是市場調查（在消費者觀看廣告時，該技術可以檢測他們對廣告中的圖像或文字的感覺）。

這些公司也正在尋求擴展到其他領域，例如醫療保健，即使病人沒有正確表達，自動呼叫中心也可以通過聲音檢測出他的痛苦或抑郁。

由日本歐姆龍自動化公司創建并于今年CES上展示的一臺名為Forpheus的乒乓球機器人；

其乒乓球技能的一部分是它能夠閱讀肢體語言，以確認其人類對手的情緒和技能水平。

而與人類一起協作的工業機器人，“識別情緒”可以提高生產力和安全性。

例如，通過閱讀工廠工人的肢體語言，工業機器人可以預測人們可能會如何以及在何處移動，判斷他們的工作轉態，提前預警危險。

旗瀚科技的Sanbot，軟銀的Pepper和本田的3E-A18等機器人作為移動信息亭，部署在機場、商場、酒店等服務區域。

它們的構建是為了理解和模仿人類的情感，這些機器人可以閱讀肢體語言、語音模式和面部表情，以弄清楚用戶的感受，或用戶是否感到困惑，為他們提供更加滿意的答案。

情感檢測的另一個主要且顯而易見的應用是汽車和卡車。

通過在儀表板、座椅或安全帶中使用生物識別傳感器和攝像頭，車載AI可以判斷駕駛員是否有壓力或駕駛時太累，以減少事故的發生。

目前福特汽車正在與歐盟合作開發這樣一個系統。

情感AI將***用于消費領域和公共領域

Facebook最近獲得了“情緒檢測自拍濾鏡”的專利。

這個想法是根據照片中檢測到的情緒自動選擇合適的自拍“面具”。

例如，如果自拍者看起來很悲傷，則過濾器默認為卡通淚滴；如果看起來很開心則會得到“Happy Panda”。

一款名為Nevermind的視頻游戲使用生物反饋來檢測玩家的情緒并相應地調整難度級別（來自Affectiva的技術）。

如果你覺得它很貼心的話估計要失望了；

它的設定是玩家越害怕難度就會越高！

“監控輿情”的利器

上面只是在一些小程序上的應用，估計已經有人想到這個東西會是“監控輿情”的利器。

在英國，政府正在使用一項名為G-Cloud 10的服務，由FlyingBinary和Emrays專門開發，根據社交媒體帖子和評論來檢測網民們的情緒。

今年3月份，國內的一所學校在教室里安置了一款特制攝像頭，使用人工智能來監控所有學生的情緒狀態，評估學生的注意力。

更多的不能再說了。

但可以預見，情緒AI將有非常廣的商業應用前景（至少會成為男生談戀愛的必備系統）；

而對于公共部門，“理由”就更多了。

寫此文時，想起魯迅先生的一段話，或許不相關，僅摘錄于此：

樓下一個男人病得要死，那間壁的一家唱著留聲機，對面是弄孩子。墻上有兩個人狂笑，還有打牌聲。河中的船上有女人哭著她死去的母親。