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      情感計算會讓人類無所遁形嗎?

      2019-03-01 06:57:46崔爽
      公務員文萃 2019年1期
      關鍵詞:鷹眼阿爾法機器

      崔爽

      近期,央視《機智過人》節(jié)目中上演了人與機器的“讀心”大戰(zhàn)。名為“阿爾法鷹眼”的機器人在一項難度更高的測試中,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(yè)多年的人類心理專家更快。

      據(jù)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,人類自己都很難準確定義,機器又如何理解?對此,國際關系學院信息科技系副教授李斌陽解釋:“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?!?/p>

      據(jù)他介紹,情感計算傳統(tǒng)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(jù)標注好的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù),從而形成某種偏差。

      據(jù)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”。比如,同樣是“高”這個字,在“失業(yè)率”和“就業(yè)率”兩個語境下的情感傾向是不同的,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(jié)目中,阿爾法鷹眼的表現(xiàn)令人驚艷,據(jù)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(xiàn)的?!扒榫w本身是一個非常復雜的生理反應,有外在的瑟瑟發(fā)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(fā)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?!?/p>

      談到節(jié)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??謶?、緊張會影響肌肉震動,人無法自控?!蓖ㄟ^俞楠的解釋,這種判斷方式和網(wǎng)上流傳的“微表情”似無差別,但“微表情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,但面對人的面部有遮擋,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。”

      實際場景難以保證準確

      隨著深度學習的成熟,現(xiàn)階段情感計算的準確度有了很大提升,但仍存在著特殊的難題?!耙銮楦杏嬎?,一定要在理解文本的基礎之上,這需要人的常識做依托,甚至合理推理,這些都是很難給予機器的。”李斌陽說。

      在情感的背后,是人類龐大的常識體系的支撐,這是成熟的情感計算繞不過的。據(jù)李斌陽介紹,已經(jīng)進行多年的“知識工程”計劃就是希望把人類的知識以圖譜方式進行梳理,各個領域的研究機構可以圍繞自身的知識點構建自己的知識圖譜,比如體育的、軍事的,這是一項非常龐大的工程,但可以給情感計算的深入帶來更大可能。

      另外一重困難是“主觀性”。感情是主觀的,一個寬和的人和一個刻薄的人對同一件事的感受肯定大不相同。“實驗室利用自己爬取的社交網(wǎng)絡評論做判斷時,準確率可以到90%左右,但一旦落地到實際場景,效果就會出現(xiàn)差別?!崩畋箨栒f。比如吃一碗牛肉面,如果顧客有一個負面的表情,機器雖然可以準確捕捉,但要說是面難吃還是太燙,甚至是房內太熱不舒服,是很難判定的。

      需嚴格限定使用場景

      針對情感識別將使人類“零隱私”的擔憂,李斌陽強調了“場景”的重要。情感計算的研究從起步時就與商業(yè)領域不可分。亞馬遜公司等希望通過對商品評論的分析,判斷消費者的好惡,對商品作出改進。至于對隱私的擔憂,李斌陽認為無法回避。但如果可以專業(yè)地應用于特定場景,則利大于弊。

      據(jù)俞楠介紹,阿爾法鷹眼目前主要在安防領域施展拳腳,“比如機場安檢,正常通過的人不需要緊張,但如果某些人有異于常人的反應,系統(tǒng)就可以將其確認為重點關注人群?!庇衢硎?。機器只需要通過對情緒的結構和模式庫的生成,就可以在毫秒級的時間內作出判斷。

      “最適合的就是對無特征人群的判斷?!庇衢f:“比如剛跟家人吵完架就要登高作業(yè)的建筑工人,可以通過上工前的情感識別,判定他是否需要情緒干預,從而避免潛在的危險可能。”

      俞楠表示,目前情感識別的應用是與場景嚴格掛鉤的。除了安防、金融風控等嚴肅應用,他們也不排除將情感識別應用于“真情實感表情包”這樣輕松娛樂化的方向,探索更多落地可能。

      (摘自《科技日報》)

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