近期，央視《機智過人》節目中上演了人與機器的“讀心”大戰 。 結果好像也不太驚人，沒錯，機器又贏了 。
節目中，名為“阿爾法鷹眼”的機器人快速識破節目嘉賓撒貝寧和韓雪刻意偽裝的表情，準確判斷出牛蛙所在的箱子 。 在另一項難度更高的測試中，它又在一排心理素質頂尖的海豹突擊隊老兵中準確找出了其中的狙擊手，速度比從業多年的人類心理專家更快 。
據介紹，阿爾法鷹眼是掌握情感計算能力的人工智能設備，能識破人的情緒 。 連家人都可能注意不到的情緒變化竟然瞞不過機器，人類真的要無所遁形了嗎？
將人的情感進行分類
情感這個詞，喜樂哀愁種種，人類自己都很難準確定義，機器又如何理解？這是看到情感計算四個字最大的疑問 。
對此，國際關系學院信息科技系副教授李斌陽作出解釋：“情感計算的本質是一個分類問題，讓機器判斷人的感情是褒義的、貶義的還是中性的 。 鑒于中性的判斷在實際應用中范圍有限，因此大部分情感計算嘗試做的都是區分褒義和貶義的情緒 。 ”
據他介紹，情感計算傳統的做法是利用人能夠提煉出來的表達情感的特征，學習出一套用于判斷感情性質的模型，在捕捉到新的表情或文本等時進行匹配，從而做出感情傾向的判斷 。
這項研究起于本世紀初，并在近幾年深度學習加入后進步明顯——在那之前，情感特征需要人來提取，在那之后，機器可以根據標注好的數據提煉出特征，更多保留人的原始表達信息 。 當然，這其中也存在深度學習普遍存在的“黑箱”問題，研究者并不能確定機器做判斷的時候提煉了哪些特征，且某些特征可能僅針對某一批數據，從而形成某種偏差 。
據李斌陽介紹，針對語言文字或圖像視頻的情感計算基本要“一句一算”或“一幀一算” 。 他以自己從事的文本情感計算為例作了解釋：同樣是“高”這個字，在“失業率”和“就業率”兩個語境下的情感傾向是不同的，前者常是貶義，后者常是褒義，有時候通過幾句話，機器根本無法分析出背后的含義，需要更豐富的語義信息的注入 。
微顫動難逃“鷹眼”捕捉
在節目中，阿爾法鷹眼的表現令人驚艷，據阿爾法鷹眼安防科技有限公司首席技術官俞楠博士介紹，這是通過對肌肉的微震顫的捕捉和判斷實現的 。 “情緒本身是一個非常復雜的生理反應，有外在的瑟瑟發抖、渾身顫抖、內在的激素、心跳、血壓異常等連鎖反應 。 這些反應超出人的控制，計算機可以通過結構化人的情緒、量化這種反應，形成對情緒變動引發身體反應的判斷模式 。 這是情感計算最簡單的部分：利用攝像頭捕捉到人身體的微振動，通過對振動模式的快速檢測和分析，對應到某一種情緒上 。 ”俞楠表示 。
談到節目中阿爾法鷹眼準確判斷出誰摸到牛蛙的部分，俞楠解釋說：“人把手伸到水里，摸沒摸到牛蛙的反應差異是無法偽裝的 。 恐懼、緊張會影響肌肉震動，人無法自控 。 ”通過俞楠的解釋，一方面，阿爾法鷹眼的工作容易理解，但另一方面，這種判斷方式和網上流傳的“微表情”似無差別，“微表情還是偏重于對圖像內容的分析，需要被測者有較大的表情反應，如皺眉、咪眼、笑容等‘喜怒形于外’的表現，同時，需要比較大面積能顯示出人臉正面的圖像，但面對人的面部有遮擋（如帶口罩、帽子、墨鏡），或人體的側面、背后等情況就基本無法判斷了 。 而我們的方式是建立起一套微振動情感模式庫，即便人閉上眼沒有反應，一樣會有難逃機器法眼的下意識生理反應，這是系統相對獨特的地方 。 ”
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