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AI能分清人類情緒?情緒識別或?qū)?chuàng)造AI“經(jīng)濟新模式”

對于人工智能,很多人可能只關(guān)注AlphaGo又在圍棋上贏了人類幾次,或是OpenAI在游戲中擊敗了哪些厲害的電競選手,但在更深層次的“情緒”識別上,人工智能正在讓你臉上的表情,成為一種新的“經(jīng)濟模式”。這一模式下也促使了國內(nèi)人工智能在各領(lǐng)域飛速發(fā)展,誕生了諸如曠視科技、商湯科技、極鏈科技Video++、依圖科技等優(yōu)秀人工智能初創(chuàng)企業(yè)。

人工智能從了解情緒變化過程中肌肉的變化,到利用機器識別人類的情緒,人工智能讀情緒的認知逐漸有了新的進展。那么機器如何能夠判斷出人類情緒變化?AI真的能分清人類的情緒么?情緒識別適用于哪些領(lǐng)域呢?

什么是情緒?

情緒(emotion),是對一系列主觀認知經(jīng)驗的通稱,是多種感覺、思想和行為綜合產(chǎn)生的心理和生理狀態(tài)。情緒一詞最早可追溯到1579年,來源于法語單詞émouvoir。最普遍、通俗的情緒有喜、怒、哀、驚、恐等,也有一些細膩微妙的情緒,如嫉妒、慚愧、羞恥等。情緒常和心情、性格、脾氣、目的等因素互相作用,也受到了荷爾蒙和神經(jīng)遞質(zhì)影響。

20世紀90年代初期,情緒科學(xué)中的主流觀點認為存在六種基本情緒,驚恐、傷心、憤怒、開心、驚訝和厭惡。世界上每個人都親身經(jīng)歷過這些情緒,并且可以清楚地分辨它們。情緒通常變現(xiàn)出明顯的沖動性和外部特征,包括認知評估、身體反應(yīng)、主觀體驗、外在表現(xiàn)和行動傾向。情緒機制是人類經(jīng)歷漫長進化過程之后而固化的一種本能,比如人類在面對猛獸、槍械、懷有惡意的人時,通常會產(chǎn)生恐懼的情緒,并在這種情緒下出現(xiàn)臉色蒼白、手發(fā)抖、瞳孔縮小等一系列面部和身體的生理變化。

AI是否真的能分清人類的情緒?

人工智能的核心訴求是讓機器實現(xiàn)對人類的意識、思維的信息過程的模擬,能以人類智能相似的方式作出反應(yīng)。這就需要從人類的IQ和EQ兩個維度對人工智能進行審視,而目前大部分人工智能所從事的研究僅限于傾向IQ方向的模式識別,通過自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、模式識別、物聯(lián)感知、邏輯推理等技術(shù)的綜合應(yīng)用,使機器具備一定的邏輯思維判斷能力。但目前,人工智能情緒識別離開人類的干預(yù),對復(fù)雜的情感的理解和表達能力,依然面臨著困境。

情緒歷史學(xué)家Thomas Dixon卻對此表示非常樂觀,他認為對于AI來說,情緒產(chǎn)生的機制可能類似于對大腦提取的眾多因素進行加權(quán)計算,只要清楚不同文化、不同個體各因素的權(quán)重系數(shù),情緒識別的難題也就迎刃而解。

AI情緒識別可以落地的領(lǐng)域

1.識別罪犯

目前,研究人員研發(fā)了一種AI,基于深度學(xué)習(xí),在面部識別一類的感知任務(wù)中取得了成功,在這里,深度學(xué)習(xí)于面部旋轉(zhuǎn)模型相結(jié)合,能夠通過觀察人們的面部特征和表情來判斷是否是罪犯,將收集到的人們的錄像進行分類,例如眉頭緊皺、眼球凸起就已被貼上憤怒的標簽。這些標記的人類情緒會被用來訓(xùn)練,這種標記方法被很多情緒檢測行業(yè)的人認為是檢測情緒的黃金標準,美劇《Lie to me》通過人的面部表情來探案的靈感也來源于此。

2.養(yǎng)老看護

情感人工智能的應(yīng)用價值可以深入到人們?nèi)粘9ぷ骱蜕畹姆椒矫婷,從視頻情感人工智能看,由于視頻情感人工智能具有連續(xù)、實時、遠程、非接觸的采集生理和心理信息特點,因此可以被廣泛應(yīng)用于基于視頻采集的業(yè)務(wù)場景。如在養(yǎng)老看護上,我們習(xí)慣從安全的角度去關(guān)注老人的生活健康狀況,如果通過傳統(tǒng)的安全視頻攝像頭能看到老人們的即時血壓、心率、呼吸頻率等生理指標,并結(jié)合情緒識別AI系統(tǒng)實時監(jiān)測他們的生理健康狀況,就可以建立一種更科學(xué)、更人性化的老人關(guān)愛體驗。

3.疲勞駕駛

我國交通運輸業(yè)發(fā)展迅速,隨之而來的交通事故也呈上升趨勢,根據(jù)交通部門的資料顯示,由于疲勞駕駛造成的交通事故所占比重很大,占特大交通事故的比重更大,疲勞駕駛已經(jīng)作為交通事故發(fā)生的主要隱患,已經(jīng)引起了人們的關(guān)注,目前針對疲勞駕駛也出現(xiàn)了許多疲勞駕駛的檢測裝置,現(xiàn)有技術(shù)中提供了一種通過人臉識別以及瞳孔監(jiān)測分析駕駛員的疲勞狀態(tài),并根據(jù)疲勞情形作出相應(yīng)的預(yù)警,但目前這項技術(shù)還存在著很多不足,很可能會因為外界光線、遮擋等因素造成誤判。

未來,如果汽車里都安裝了情緒識別AI,那么AI需要做的不是把一些簡單的信息儲存下來,而是將這些信息融入到當(dāng)前的情景中,通過動態(tài)整合做出準確的判斷。

小結(jié):

在科技發(fā)展日新月異的今天,生物識別技術(shù)已經(jīng)逐漸滲透到我們的日常生活之中,從傳統(tǒng)的攝像機、超聲波檢測等方式獲取信息,到如今的指紋識別、虹膜識別、聲紋識別、臉象識別等,但人工智能的業(yè)務(wù)應(yīng)用價值不僅于此,未來它可以給我們帶來更多的便捷體驗,無論是公共服務(wù)領(lǐng)域,還是個人生活領(lǐng)域。但在未來的幾十年中,除了少數(shù)領(lǐng)域人工智能能和人類一樣,可以識別出不同類型的情緒,在某些領(lǐng)域,可能還有著很長的路要走。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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