-若被AI看穿,我們怎么辦?
作者:張雙虎
發(fā)布時間:2021-02-08
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-若被AI看穿,我們怎么辦?
AI情緒識別準(zhǔn)確率可達(dá)90%

小說《三體》中,“三體人”不會撒謊、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)情緒識別技術(shù)的發(fā)展,機器已經(jīng)能識別人類情緒的變化。情緒識別正被越來越廣泛地應(yīng)用于機器智能中,也許有一天,人類會被AI徹底看穿。

近日,中國臺灣聯(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)動作間骨骼點速度的變化程度,來區(qū)分人類微妙情緒變化的新方法。該方法與時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)(ST-GCN)相比,“可有效地將識別精度提高50%以上”。

別動,動就被看穿

“通過面部特征、語義與腦波分析來識別人類情緒的研究已經(jīng)比較多了,AI也能有效地識別出人類的情緒。我們試圖提出一種新的情緒識別方式,可以讓人們在不同場景下有更多選擇,未來也可以通過多手段融合,更準(zhǔn)確地進(jìn)行情緒識別?!闭撐牡谝蛔髡摺⑴_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),我們提出時空變化圖卷積網(wǎng)絡(luò)(STV-GCN )技術(shù),在進(jìn)行情緒識別時,獲得人體骨架關(guān)鍵點信息不受衣物、皮膚或肌肉等因素的影響?!?/p>

在人工智能情緒識別領(lǐng)域,基于面部,語義或腦電波識別技術(shù)需要大量的訓(xùn)練樣本,通過ST-GCN的連續(xù)運動來訓(xùn)練和識別人類行為模式。但是,該技術(shù)難以區(qū)分微妙的情緒變化。STV-GCN識別訓(xùn)練方法采用骨骼檢測技術(shù),計算連續(xù)動作之間的骨骼點變化程度,并使用特定算法對速度水平進(jìn)行分類,以區(qū)分快速和細(xì)微的動作。該系統(tǒng)對相同動作不同速度的識別精度達(dá)到88.89%,情緒狀態(tài)的識別精度達(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,在開放區(qū)域(如城市廣場或交通系統(tǒng))中,通過骨骼點變化進(jìn)行情感識別,可以避免潛在的危險發(fā)生。系統(tǒng)可以主動識別具有特殊情緒狀況(例如憤怒或悲傷)的人,并主動通知該區(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茖W(xué)院自動化研究所研究員、模式識別國家重點實驗室副主任陶建華告訴《中國科學(xué)報》,“通過面部區(qū)域還是通過身體姿態(tài)來識別情緒其實各有優(yōu)缺點,各有不同的適應(yīng)場景,很難說誰比誰強?!?/p>

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

陶建華介紹說,目前主要有兩種AI情感識別方式。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)等的信號變化、以生理參數(shù)來分析人的情緒變化。人類情感變化時,會伴隨著出現(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,比如測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)、身體姿勢的變化來進(jìn)行識別。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)合起來進(jìn)行的。情緒識別通常都采取模式識別,或模式分類的方法進(jìn)行?!盁o論是傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型,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”。

“機器不但能識別出人的情緒,還相當(dāng)準(zhǔn)確。總體來說,現(xiàn)在的準(zhǔn)確率超過80%,在一些特定的場景中,甚至能達(dá)到90%以上。”陶建華說,“情感識別是一種信息通道,準(zhǔn)確的識別能增強機器對人的理解能力,如果結(jié)合語義、周圍環(huán)境等信息,機器可以綜合判斷人的心理狀況和真實的意圖,從而改善人機交互能力,增強人機交互的友好性?!?/p>

讓AI成為有趣的靈魂

“能夠識別出人類的情感和機器自己具備情感是兩個概念?!碧战ㄈA說,“情感的產(chǎn)生涉及一系列復(fù)雜的心里過程,是包括社會文化、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AI情感表現(xiàn)方面有些研究,但目前從全球范圍內(nèi)來說,機器產(chǎn)生的情感都比較初級的,離像人類一樣還有不小的距離?!?/p>

陶建華介紹說,機器與人、機器與機器之間的交流和人們的理想尚有距離。在情感識別過程中,如何在一個數(shù)據(jù)集中做好一個模型,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題”。

AI更善解人意,就可以應(yīng)用到更多的場景。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)生面對屏幕時,他是否在認(rèn)真聽講、是否聽懂了?他的困惑、緊張或者覺得乏味時,都會有相應(yīng)的情緒和表現(xiàn),如果通過AI技術(shù),識別出屏幕前學(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情緒識別研究機構(gòu)在遠(yuǎn)程醫(yī)療、遠(yuǎn)程教育、養(yǎng)老看護(hù)、打擊犯罪、營銷、游戲,定向廣告投放等領(lǐng)域進(jìn)行探索。據(jù)一家市場研究公司預(yù)測,2021年全球情感計算市場將達(dá)到540億美元。

很多場景亟須更“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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