小說(shuō)《三體》中，“三體人”不會(huì)撒謊、彼此思維和情緒完全透明的情節(jié)你也許并不陌生。隨著人工智能（AI）情緒識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器已經(jīng)能識(shí)別人類情緒的變化。情緒識(shí)別正被越來(lái)越廣泛地應(yīng)用于機(jī)器智能中，也許有一天，人類會(huì)被AI徹底看穿。

近日，中國(guó)臺(tái)灣聯(lián)合大學(xué)研究人員在IEEE ACCESS上發(fā)表論文，提出用特定連續(xù)動(dòng)作間骨骼點(diǎn)速度的變化程度，來(lái)區(qū)分人類微妙情緒變化的新方法。該方法與時(shí)空?qǐng)D卷積網(wǎng)絡(luò)（ST-GCN）相比，“可有效地將識(shí)別精度提高50％以上”。

別動(dòng)，動(dòng)就被看穿

“通過(guò)面部特征、語(yǔ)義與腦波分析來(lái)識(shí)別人類情緒的研究已經(jīng)比較多了，AI也能有效地識(shí)別出人類的情緒。我們?cè)噲D提出一種新的情緒識(shí)別方式，可以讓人們?cè)诓煌瑘?chǎng)景下有更多選擇，未來(lái)也可以通過(guò)多手段融合，更準(zhǔn)確地進(jìn)行情緒識(shí)別?！闭撐牡谝蛔髡?、臺(tái)灣聯(lián)合大學(xué)助理教授蔡明峰在郵件中寫道，“基于Pose Net深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我們提出時(shí)空變化圖卷積網(wǎng)絡(luò)（STV-GCN ）技術(shù)，在進(jìn)行情緒識(shí)別時(shí)，獲得人體骨架關(guān)鍵點(diǎn)信息不受衣物、皮膚或肌肉等因素的影響?！?/p>

在人工智能情緒識(shí)別領(lǐng)域，基于面部，語(yǔ)義或腦電波識(shí)別技術(shù)需要大量的訓(xùn)練樣本，通過(guò)ST-GCN的連續(xù)運(yùn)動(dòng)來(lái)訓(xùn)練和識(shí)別人類行為模式。但是，該技術(shù)難以區(qū)分微妙的情緒變化。STV-GCN識(shí)別訓(xùn)練方法采用骨骼檢測(cè)技術(shù)，計(jì)算連續(xù)動(dòng)作之間的骨骼點(diǎn)變化程度，并使用特定算法對(duì)速度水平進(jìn)行分類，以區(qū)分快速和細(xì)微的動(dòng)作。該系統(tǒng)對(duì)相同動(dòng)作不同速度的識(shí)別精度達(dá)到88.89％，情緒狀態(tài)的識(shí)別精度達(dá)到83.34％。在速度分類階段和情緒狀態(tài)分類階段，STV-GCN的準(zhǔn)確率比ST-GCN提高50％以上。

蔡明峰認(rèn)為，在開(kāi)放區(qū)域（如城市廣場(chǎng)或交通系統(tǒng)）中，通過(guò)骨骼點(diǎn)變化進(jìn)行情感識(shí)別，可以避免潛在的危險(xiǎn)發(fā)生。系統(tǒng)可以主動(dòng)識(shí)別具有特殊情緒狀況（例如憤怒或悲傷）的人，并主動(dòng)通知該區(qū)域的安全管理人員進(jìn)行處理。由此可以在一定程度上避免暴力沖突或惡性傷害事件發(fā)生。

AI“懂你”九分

“并非只有面部才有微表情，身體姿態(tài)也有?！敝袊?guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所研究員、模式識(shí)別國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任陶建華告訴《中國(guó)科學(xué)報(bào)》，“通過(guò)面部區(qū)域還是通過(guò)身體姿態(tài)來(lái)識(shí)別情緒其實(shí)各有優(yōu)缺點(diǎn)，各有不同的適應(yīng)場(chǎng)景，很難說(shuō)誰(shuí)比誰(shuí)強(qiáng)?！?/p>

很多時(shí)候,人們的表情和動(dòng)作帶有比語(yǔ)言更豐富的信息。在AI情緒識(shí)別領(lǐng)域,多數(shù)識(shí)別方法在分析面部表情的背景下進(jìn)行,現(xiàn)實(shí)生活中，人們有時(shí)會(huì)通過(guò)語(yǔ)言和表情來(lái)掩飾自己的情緒,而肢體語(yǔ)言很難操縱, 相關(guān)的微表情很難掩飾，往往能傳達(dá)出更細(xì)致、更真實(shí)的情感狀態(tài)。

陶建華介紹說(shuō)，目前主要有兩種AI情感識(shí)別方式。一是接觸式，即利用人的生理特征（包括腦電、皮膚電、心率心跳）等的信號(hào)變化、以生理參數(shù)來(lái)分析人的情緒變化。人類情感變化時(shí)，會(huì)伴隨著出現(xiàn)一些生理特征的變化，這些生理特征的細(xì)微變化可以反映出情緒波動(dòng)，比如測(cè)謊就是利用這樣的原理。二是非接觸式，包括利用音頻和視頻信息，如利用聲音的特點(diǎn)進(jìn)行分析，或者依靠視頻信息中，表情、頭部姿態(tài)、身體姿勢(shì)的變化來(lái)進(jìn)行識(shí)別。非接觸式有基于音頻的，有基于視頻的，也有將音視頻方式結(jié)合起來(lái)進(jìn)行的。情緒識(shí)別通常都采取模式識(shí)別，或模式分類的方法進(jìn)行。“無(wú)論是傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型，還是現(xiàn)在基于神神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些方法，都能取得比較好的結(jié)果”。

“機(jī)器不但能識(shí)別出人的情緒，還相當(dāng)準(zhǔn)確?？傮w來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在的準(zhǔn)確率超過(guò)80%，在一些特定的場(chǎng)景中，甚至能達(dá)到90%以上?！碧战ㄈA說(shuō)，“情感識(shí)別是一種信息通道，準(zhǔn)確的識(shí)別能增強(qiáng)機(jī)器對(duì)人的理解能力，如果結(jié)合語(yǔ)義、周圍環(huán)境等信息，機(jī)器可以綜合判斷人的心理狀況和真實(shí)的意圖，從而改善人機(jī)交互能力，增強(qiáng)人機(jī)交互的友好性?！?/p>

讓AI成為有趣的靈魂

“能夠識(shí)別出人類的情感和機(jī)器自己具備情感是兩個(gè)概念?！碧战ㄈA說(shuō)，“情感的產(chǎn)生涉及一系列復(fù)雜的心里過(guò)程，是包括社會(huì)文化、周圍環(huán)境情況、心理狀態(tài)等多因素綜合作用的結(jié)果。盡管人們對(duì)AI情感表現(xiàn)方面有些研究，但目前從全球范圍內(nèi)來(lái)說(shuō)，機(jī)器產(chǎn)生的情感都比較初級(jí)的，離像人類一樣還有不小的距離。”

陶建華介紹說(shuō)，機(jī)器與人、機(jī)器與機(jī)器之間的交流和人們的理想尚有距離。在情感識(shí)別過(guò)程中，如何在一個(gè)數(shù)據(jù)集中做好一個(gè)模型，能夠在更大范圍使用也需要進(jìn)一步去探索，“有些方面進(jìn)一步需要去提高，但這些都不是難以克服的問(wèn)題”。

AI更善解人意，就可以應(yīng)用到更多的場(chǎng)景。比如，在全球疫情常態(tài)化的背景下，線上學(xué)習(xí)逐漸成為一種重要的學(xué)習(xí)方式。當(dāng)學(xué)生面對(duì)屏幕時(shí)，他是否在認(rèn)真聽(tīng)講、是否聽(tīng)懂了？他的困惑、緊張或者覺(jué)得乏味時(shí)，都會(huì)有相應(yīng)的情緒和表現(xiàn)，如果通過(guò)AI技術(shù)，識(shí)別出屏幕前學(xué)生的情緒并判斷出學(xué)習(xí)狀態(tài)，就可以更好地控制難度和進(jìn)度。

目前，已經(jīng)有不少AI情緒識(shí)別研究機(jī)構(gòu)在遠(yuǎn)程醫(yī)療、遠(yuǎn)程教育、養(yǎng)老看護(hù)、打擊犯罪、營(yíng)銷、游戲，定向廣告投放等領(lǐng)域進(jìn)行探索。據(jù)一家市場(chǎng)研究公司預(yù)測(cè)，2021年全球情感計(jì)算市場(chǎng)將達(dá)到540億美元。

很多場(chǎng)景亟須更“懂你”的AI出現(xiàn)。我們期待更聰明的AI成為得力的助手、有趣的靈魂。

相關(guān)論文信息：DOI：10.1109 / ACCESS.2021.3052246



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