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读懂你心的情感型AI

发布时间:2019-10-09 15:40:29

拉娜·艾尔·卡里奥碧(Ranael Kaliouby)是Affectiva公司的联合创始人兼首席执行官,这是一家从麻省理工学院媒体实验室孵化出的情感度量技术公司。2017年6月28日,拉娜将在纽约市的人工智能大会上,发表题为“论新兴领域情感型人工智能的科学与应用”的演讲。近日,我们采访了拉娜,讨论了情感型人工智能(AI)当前的技术、可能性以及面临的挑战。以下为访谈内容节选:

对那些不太熟悉情感型AI的人,你能否介绍一下这个领域?

情感型AI的设计理念是,设备应该能够像人一样去感知并适应情感。这可以通过多种方式完成,比如理解面部表情、手势、生理机能以及言语的变化。我们与技术的关系正在变化,技术的交流能力和关联性正变得越来越强。如果我们想开发能够与人沟通的技术,它就应该具有情商才行。这一点,已经体现在一系列广泛的应用上:从你手机上的Siri,到社交机器人,乃至汽车上的应用程序。

情感型AI与自然语言处理的情感分析有什么关系?

社会学家通过研究人们如何在对话中表现情感后发现,一则讯息的情感意义只有7-10%是通过词语传达的。例如,我们可以在Twitter上进行文本情感分析,但那只能让我们接触到皮毛。大约35-40%的情感意义是通过语调传达的,也就是你如何说出这些话;剩下的50-60%则是通过面部表情和手势来传达。那种能够解读情感状态的技术,比如通过结合面部表情和语调进行分析,就是情感型AI的代表。面部表情和语调是我们在潜意识中传达情感的自然方式,它们无需使用语言,反而是对语言的一种补充。我们的遣词用句同样传达着情感,我们必须在说话前思考一下。实际上,面部表情和言语更多地与潜意识有关,它们受到偏见的影响更小,被过滤掉的信息也更少。

机器要使用何种技术和训练数据来感知情感?

在Affectiva,我们用到了一系列计算机视觉和机器学习方法,其中包括深度学习。同很多计算机视觉方法一样,我们的技术依赖于机器学习技术,也就是让算法通过各种示例(训练数据)来学习。我们没有编写具体的规则来判定某个人做出了某个特定的表情,而是重点开发经过训练后能识别表情的智能算法。

通过我们在全球范围内的合作项目,我们已经建立起一个庞大的情感数据库,其中有驾驶汽车的人、有观看媒体内容的人,等等。然后,一部分数据会交给我们的标记团队,他们都获得过面部表情编码系统的认证。他们的日常工作是观看数据库中的视频,并将其标记为算法的训练数据。我们正不断投资于主动学习和迁移学习等技术,前者是指人工辅助的机器学习,后者是指特定模型的数据集可以迁移为不同的数据集,因此,一段用于分析面部表情的视频也可以被标记为语言数据。

情感型AI目前最具市场吸引力的应用是什么?

我们的头一个应用是广告内容测试。我们与三分之一的财富500强公司取得了合作,帮助他们了解消费者对广告的情感反应。我们能帮助他们设计与消费者具有深度情感联系的广告内容,然后帮助他们了解这些内容是否有效。最近引起争议的百事可乐广告就是一个例子,如果使用了情感型AI,也许就不会这样了。想一想,品牌商会有多大的动力去及早发现这件事并进行干预;他们本可以在这场公关灾难发生前撤回广告,进行编辑,重新发布。对于观众对网络广告、电视节目或电影预告片的情感反应,我们的技术可以提供实时数据。不久前,我们发布了一项可以对电影进行全程追踪的技术。

最近,市场兴趣最为浓厚的,当属人机对话界面。该领域有一些人们熟知的设备,比如亚马逊的Alexa和谷歌的Home;但汽车、社交机器人以及物联网领域对情感型AI的需求也越来越大。通过情感型AI,可以更好地与这些设备连接,从而更高效地为我们服务。目前,对其中很多市场来说,我们正处于概念验证阶段,同时我们也在积极解决平台整合的问题。

Affectiva从当初麻省理工学院的一个研究项目,发展成为一家公司,这个过程中,最让你没想到的一件事是什么?

我们的公司刚成立时,我低估了我们所收集数据的价值,这些数据存在多个维度。如今,Affectiva的情感数据库已经拥有近600万张面孔,研究遍布75个国家和地区。准确地说,我们收集了5,313,751段面部视频,数据的总时长达到38,944小时,分析的脸部画面将近20亿个。此外,我们的数据也是全球性的,跨越了年龄和种族,而且拥有各种各样的情境(有人们坐在沙发上的,也有驾驶汽车的)。

丰富的数据也让我们得以对情感表达的文化和性别差异进行深入挖掘。针对面部表情的性别差异,我们开展了最大规模的跨文化研究,其中就用到了自身的技术。最近,我们公布了一些研究发现。例如,我们在论文中提到,女性比男性更喜欢微笑,而且微笑的时间更长,而男性则会比女性更频繁以及更长时间地显露愤怒表情。

最后,这些数据为我们提供了独特的商业见解,让我们知道,不同产品类别广告会在不同国家引发各不相同的情感反应。例如我们发现,在美国,宠物护理和婴儿产品广告要比谷物食品广告引起更多的愉悦,而谷物食品广告引起最多愉悦的国家是加拿大。

你博士念的是计算机科学,要让计算机学会识别人类表情,你是否需要掌握什么专业技能?

机器学习、计算机视觉以及模式识别领域的经验非常重要,还要有好奇心。我没有心理学学位,但要真正了解人类和人类大脑是如何处理情感的,我就必须去学习心理学、情感科学和神经科学的基础知识。我们借鉴了很多这方面的知识,并将其应用到我们的技术中。

给我们说说情感型AI的一个用例吧,你个人认为最有吸引力、或者最有趣的用例。

我个人认为,最有吸引力的用例是在心理健康领域的应用,它的功能非常强大。早些时候,我们与一家名为Brain Power的公司合作,希望把这项技术推向市场。他们利用我们的技术和GoogleGlass来帮助自闭症儿童进行情感识别和理解,许多患有自闭症的儿童和成年人都有这方面的需求。除了这个用例之外,我还对监测心理状态的应用尤其感兴趣,这可以促进情绪健康,预防自杀。在如今这个自我量化的世界,你可以通过可穿戴设备和健身类应用程序,获得体能数据,而情感健康同样不容忽视。我们正在探索这方面的产品概念,届时,用户将可以更好地全天候监测自己的情感健康状态,并在感觉糟糕时进行标记,从而提醒自己。

“美国饮料大厂百事可乐(Pepsi)最新广告引发轩然大波,虽然找来新生代夯模肯黛儿珍娜(Kendall Jenner)助阵,但影片在一阵挞伐中闪电下架。外媒分析指出,企业利用社运推动商品的行为屡见不鲜,但百事却误踩种族「地雷」这类敏感议题,加上广告风格太过欢乐,因此引发众怒。广告裡,珍娜在一场示威活动中,只送给警员一罐百事可乐,就成功化干戈为玉帛,警员与示威者对立一秒排解。百事影射去年发生的「黑人的命也是命」(Black Lives Matter)社会运动,却引发排山倒海的批评声浪。”

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