声音简介
智能时代
机器已经会识别人类面部表情
你能想象当你在 iphone(苹果手机)上看到股价暴跌, iphone问你为什么不高兴,会是怎样一种感觉吗?你的面部表情是情绪的窗口,深度学习现在已经可以探进这个窗口了。传统上,人们认为认知和情结是大脑两个独立的功能。一般认为,认知是皮层功能( cortical
function),而情绪是皮层下的功能( subcortical function)。事实上,有些皮层下结构可以调节情绪状态,比如杏仁核( amygdala)。当情绪水平很高,特别是感到恐惧的时候,杏仁核就会起作用,但这些结构与大脑皮层有强烈的相互作用。例如,在社交互动中,杏仁核的参与会增强人脑对该事件的记忆。认知和情绪是彼此交织的。
在20世纪90年代,我与加州大学旧金山分校的心理学家保罗・艾克曼( Paul Ekman)有过合作。艾克曼是世界著名的面部表情专家,是美剧《别对我撒谎》( Lie to Me)系列中卡尔・莱特曼( Cal Lightman)博士在真实世界中的原型,但他本人比剧中的卡尔要和善很多。艾克曼曾去过巴布亚新几内亚,试图了解前工业时代的文
化是否像我们一样,能够做出情绪化的面部表情。他在研究过的所有人类社会中发现了六种普遍的情感表达:快乐、悲伤、愤怒、惊讶恐惧和厌恶。从那以后,其他常见的面部表情也被提取了出来,但人们在对这些表情的理解上并没有达成共识。有些表达,如恐惧,在
些孤立的社会中有着不同的解释。1992年,艾克曼和我组织了一个由美国国家科学基金会(NSF)赞助的关于面部表情理解的规划研讨会。在那个时期,要获得对面部表情研究的资金困难重重。我们的研讨会将神经科学、电子工程和计算机视觉等方面的研究人员连同心理学家聚集到了一起，为表情分析领域揭开了新篇章，这件事对我来说是一个启示，尽管面部表情的分析在科学医学和经济诸多领域都扮演着重要角色，但其重要性却一直被基金机构所忽视。
艾克曼开发了面部动作编码系统( Facial Action Coding Systen,以下简称FACS)来监控面部出块肌肉的状态。由艾克曼培训的FACS专家需要花费一个小时来标记长度为一分钟的视频,每次标记面部表情是动态的,可以延若干秒,但是艾克曼发现,有些表情只持续了几帧。这些“微表情”泄露了大脑被抑制的情感状态,
常常能说明,有时还会揭示无意识的情绪反应。例如,在婚烟咨询环节中出现的细微的厌恶表情,就是一个预示婚姻会失败的可靠的信号。
在20世纪90年代,我们使用了一些演员的视频录像来训练反向传播神经网络,对FACS进行自动化。这些训练有素的演员可以像艾克曼那样控制脸上的每一块肌肉。199年,由我的研究生玛丽安・斯图尔特一巴特利特( Marian Stewart- Bartlett,见图12-6)利用反向传
播训练的网络,在实验室识别面部表情的准确率达到了96%,前提是要具备完美的照明,周正的面部角度,以及对视频进行手动时间分割。这个网络的识别效果很不错,于是1999年4月5日,玛丽安和我在黛安·索耶( Diane Sawyer)主持的《早安美国》( Good Morning
America)节目中向公众展示了这一成果。在成为加州大学圣送戈分校神经计算研究所的一名教师后,玛丽安接着又开发了计算机表情识别工具箱( Computer Expression Recognition Toolbox,以下简称
CERT)。2随着计算机的速度变得越来越快,CERT已经能够进行实时分析,可以标记视频流中不断变化的人类面部表情。
2012年,玛丽安和哈维尔・莫维兰将面部表情的自动分析技术商业化,创立了一家名为“ Emotient"的公司。保罗・艾克曼和我为这家公司担任科学顾问。 Emotient开发的深度学习网络能够以96%的准确率,在各种不同的照明条件下,利用非正面面部信息实时地对自然行为做出判断。在 Emotient的一个演示中,其网络在几分钟内就检测到唐纳德・特朗普( Donald Trump)在共和党的首场初选辩论中,对个焦点小组的情绪影响最大。相比之下,民意调査人员花了数天时间才得出了同样的结论,专家们更是在几个月之后オ认识到,情感
投入是争取到选民的关键。焦点小组中最强烈的面部表情是愉悦,其次是恐惧。此外, Emotient的深度学习网络在尼尔森收视率( Nielsen ratings)调査结果发布前的几个月,就预测到了哪些电视剧将大热。
Emotient于2016年1月被苹果公司收购,玛丽安和哈维尔现在均在苹果公司任职，在不远的将来，你iPhone可能不仅会问你为什么不高兴，还很难帮助你冷静下来。
20191229
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