人工智能下一個(gè)春天的領(lǐng)域在哪里
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你想不想有這樣一個(gè)音樂(lè)APP,它可以根據(jù)你的心境播放或悲傷、或舒緩、或歡快的歌曲,不用你切歌,就能慰藉你一天的辛勞?
近日,麥康布斯商學(xué)院信息風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)營(yíng)管理教授Maytal Saar-Tsechansky與德克薩斯大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)研究人員共同創(chuàng)建了“個(gè)性化DJ”。該程序會(huì)根據(jù)每個(gè)用戶的情感變化,在正確的時(shí)間播放正確的音樂(lè)。
這個(gè)程序中所運(yùn)用的技術(shù),正是情感計(jì)算。
感情可以計(jì)算嗎?機(jī)器人真的能理解感情嗎?在各方爭(zhēng)論中,情感機(jī)器人姍姍而來(lái),并在許多實(shí)用領(lǐng)域有了一展身手的機(jī)會(huì)。
情感計(jì)算是什么
情感計(jì)算研究可以從兩個(gè)方面來(lái)理解,一是基于生理學(xué)的角度,通過(guò)各種測(cè)量手段來(lái)記錄人體的各種生理參數(shù),比如,人體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù),臉部表情、心理、脈搏、腦電波等,并以此為根據(jù)來(lái)計(jì)算人體的情感狀態(tài);二是基于心理學(xué)的角度,通過(guò)各種傳感器接收并處理信息,并以此為根據(jù)計(jì)算人造機(jī)器所處的情感狀態(tài)。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),情感計(jì)算研究就是試圖創(chuàng)建一種能感知、識(shí)別和理解人的情感,并能針對(duì)人的情感做出智能、靈敏、友好反應(yīng)的計(jì)算系統(tǒng),它是一個(gè)高度綜合的研究和技術(shù)領(lǐng)域。
近年來(lái),Picard領(lǐng)導(dǎo)的美國(guó)麻省理工學(xué)院多媒體實(shí)驗(yàn)室相繼提出了近50種情感計(jì)算應(yīng)用項(xiàng)目。例如,將情感計(jì)算應(yīng)用于醫(yī)療康復(fù),協(xié)助自閉癥者,識(shí)別其情感變化,理解患者的行為;在教育中應(yīng)用情感計(jì)算,實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)習(xí)狀態(tài)的采集及分析,指導(dǎo)教學(xué)內(nèi)容的選擇及教學(xué)進(jìn)度進(jìn)行;還可以將情感計(jì)算應(yīng)用于生活中,計(jì)算機(jī)能夠感知用戶對(duì)音樂(lè)的喜好,根據(jù)對(duì)情感反應(yīng)的理解判斷,為用戶提供更感興趣的音樂(lè)播放等。
接下來(lái),學(xué)術(shù)君就對(duì)情感計(jì)算在課堂教學(xué)、情感檢測(cè)、醫(yī)療康復(fù)和輿論監(jiān)控中的運(yùn)用做詳細(xì)介紹。
課堂教學(xué)
面部識(shí)別測(cè)量學(xué)生理解程度
上學(xué)的時(shí)候,你是否有過(guò)“假裝聽(tīng)懂”的課堂經(jīng)歷?
明明沒(méi)聽(tīng)懂知識(shí)點(diǎn),卻在大家異口同聲的“聽(tīng)明白了”的潮流中,怯怯地說(shuō)自己也懂了。
教師不知道學(xué)生真懂還是假懂,那些課業(yè)有困難的學(xué)生很容易遭到忽視。
SensorStar實(shí)驗(yàn)室運(yùn)用面部識(shí)別技術(shù),解決了這個(gè)問(wèn)題。他們用相機(jī)捕捉學(xué)生上課反應(yīng),并且輸入到計(jì)算機(jī)里面,運(yùn)用算法來(lái)確定學(xué)生注意力是否轉(zhuǎn)移。 孩子們的眼睛是專注于老師的嗎?他們是在思考還是發(fā)呆?他們是微笑還是皺著眉頭?或者他們只是覺(jué)得困惑?還是無(wú)聊?
測(cè)量之后,老師將會(huì)收到一份反饋報(bào)告,基于面部分析,得出學(xué)生學(xué)習(xí)興趣何時(shí)最高、何時(shí)最低。這樣,老師能夠?qū)ψ约旱慕虒W(xué)方案做出調(diào)整,滿足更多學(xué)生的需求。
此外,比爾和梅林達(dá)蓋茨基金會(huì)資助了傳感器手鐲(sensor bracelets)的開發(fā),這可以用來(lái)追蹤學(xué)生的參與水平。腕部設(shè)備能夠發(fā)送小電流,通過(guò)在神經(jīng)系統(tǒng)響應(yīng)刺激時(shí)測(cè)量電荷的細(xì)微變化便可以得知學(xué)生的課程興奮程度。
機(jī)器學(xué)習(xí)定制學(xué)生課堂學(xué)習(xí)內(nèi)容
在線教育有多火?
毫不夸張地說(shuō),在西二旗地鐵站,每?jī)刹骄蜁?huì)擠到一位在線教育公司的創(chuàng)始人。每?jī)蓚€(gè)獵頭電話里,就有一個(gè)來(lái)自在線教育公司。
目前在線教育的基礎(chǔ)思路,是將學(xué)生學(xué)習(xí)效果數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,在此基礎(chǔ)上制定相關(guān)的教學(xué)內(nèi)容。同時(shí)根據(jù)學(xué)生個(gè)人能力和教學(xué)要求,實(shí)時(shí)推薦附加內(nèi)容,調(diào)整教學(xué)速度。 情感計(jì)算的介入,使在線教育的效率更上一層樓。英特爾公司已經(jīng)開始利用攝像頭捕捉和分析學(xué)生面部表情,從而調(diào)整其學(xué)習(xí)內(nèi)容和環(huán)境。
有了這些學(xué)生的表情數(shù)據(jù),“Emoshape”這樣的情感計(jì)算智能系統(tǒng)就能自動(dòng)分析情感,并做出適當(dāng)回復(fù)。這些系統(tǒng)具備了解決個(gè)體問(wèn)題的能力, 也幫助老師提供高度個(gè)性化的內(nèi)容來(lái)激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。
情緒監(jiān)測(cè)
美國(guó)麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室打造了用無(wú)線信號(hào)監(jiān)測(cè)情緒的EQ-Radio。在沒(méi)有身體感應(yīng)器和面部識(shí)別軟件輔助的情況下,EQ-Radio通過(guò)測(cè)量呼吸和心跳的微小變化,利用無(wú)線信號(hào)捕捉到一些肉眼不一定能察覺(jué)的人類行為,判斷一個(gè)人到底處于以下四種情緒中的哪一種:激動(dòng)、開心、生氣或者憂傷,正確率高達(dá)87%。
美國(guó)麻省理工學(xué)院教授和該項(xiàng)目的負(fù)責(zé)人DinaKatabi預(yù)測(cè),這個(gè)系統(tǒng)會(huì)被運(yùn)用于娛樂(lè)、消費(fèi)者行為和健康護(hù)理等方面:電影工作室和廣告公司可以用這個(gè)系統(tǒng)來(lái)測(cè)試觀眾實(shí)時(shí)的反應(yīng);而在智能家居的環(huán)境中,該系統(tǒng)可以通過(guò)捕捉與人的心情有關(guān)的信息,調(diào)節(jié)室內(nèi)溫度,或者建議你應(yīng)該呼吸一些新鮮空氣。
目前,對(duì)美國(guó)麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室而言,最艱巨的任務(wù)就是擺脫不相關(guān)數(shù)據(jù)的干擾。比如,為了分析心率,他們要抑制呼吸可能帶來(lái)的影響,因?yàn)楹粑鼤r(shí),人的肺部起伏比他心跳時(shí)的心臟起伏要大。
醫(yī)療康復(fù)
在自閉癥治療上,情感計(jì)算被寄予了厚望。
可穿戴“社交假肢”
美國(guó)麻省理工學(xué)院情感計(jì)算團(tuán)隊(duì)正在開發(fā)世界上第一個(gè)可穿戴的情感計(jì)算技術(shù)設(shè)備:一個(gè)具有社交智能的假肢,用來(lái)實(shí)時(shí)檢測(cè)自閉癥兒童的情感,幫助機(jī)器人使用自閉癥兒童獨(dú)有的數(shù)據(jù),來(lái)評(píng)估這些互動(dòng)過(guò)程中每個(gè)孩子的參與度和興趣。
這個(gè)裝置用一個(gè)小型照相機(jī),分析孩子的面部表情和頭部運(yùn)動(dòng)來(lái)推斷他們的認(rèn)知情感狀態(tài)。還有一種叫“galvactivator”的工具,通過(guò)測(cè)量穿戴者的皮膚電流數(shù)據(jù),推斷孩子的興奮程度。這個(gè)像手套一樣的設(shè)備可以利用發(fā)光二極管描繪出人體生理機(jī)能亢奮程度的圖譜。這種可視化的展現(xiàn)方式,能夠清晰地展示出人的認(rèn)知情感水平。
NAO機(jī)器人
SoftBank RoboTIcs NAO類人機(jī)器人將近2英尺高,類似于裝甲超級(jí)英雄,通過(guò)改變眼睛的顏色、肢體的運(yùn)動(dòng)以及聲音的音調(diào)來(lái)表達(dá)不同的情緒。
人類治療師會(huì)向孩子展示一張照片或者閃存卡片,用來(lái)表示不同的情緒,以教會(huì)他們?nèi)绾巫R(shí)別恐懼、悲傷或喜悅的表情。治療師隨后對(duì)機(jī)器人進(jìn)行編程,向孩子們展示這些相同的情緒,并且在孩子與機(jī)器人交往時(shí)觀察孩子。孩子們的行為提供了寶貴的反饋信息,機(jī)器人和治療師可以根據(jù)反饋信息繼續(xù)學(xué)習(xí)。
在與機(jī)器人互動(dòng)的過(guò)程中,孩子可以通過(guò)非常有條理的方式學(xué)習(xí)如何表達(dá)表情。
值得一提的是,研究人員發(fā)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)機(jī)器人對(duì)兒童行為的估計(jì),要比人類專家更加具體清晰。
輿情監(jiān)控
大數(shù)據(jù)時(shí)代網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的輿情分析技術(shù),主要集中于話題識(shí)別與話題跟蹤、意見(jiàn)領(lǐng)袖識(shí)別以及情感傾向判別這三個(gè)方面。
話題識(shí)別與話題跟蹤首先在文本中識(shí)別出新話題,接下來(lái)在一段時(shí)間內(nèi)檢測(cè)并實(shí)時(shí)跟蹤話題,實(shí)現(xiàn)該話題的再現(xiàn),研究其隨時(shí)間發(fā)展的演化過(guò)程。 意見(jiàn)領(lǐng)袖的發(fā)現(xiàn)和識(shí)別重點(diǎn)在于評(píng)價(jià)指標(biāo)的制定以及模型的構(gòu)建。例如,曹玖新等將網(wǎng)絡(luò)社區(qū)用戶看作一個(gè)個(gè)節(jié)點(diǎn),根據(jù)節(jié)點(diǎn)之間信息的交互和傳播過(guò)濾,從用戶結(jié)構(gòu)、行為和情感三個(gè)特征維度挖掘意見(jiàn)領(lǐng)袖。
情感傾向判別在輿情研究中最為常見(jiàn),首先收集web金融領(lǐng)域的文本數(shù)據(jù)屬性,接下來(lái)構(gòu)建金融領(lǐng)域的情感詞典,最后結(jié)合語(yǔ)義分析,將語(yǔ)義規(guī)則應(yīng)用到情感及情感強(qiáng)度識(shí)別當(dāng)中,提升了分類器的準(zhǔn)確率M。
目前國(guó)外已有一部分研究者開始關(guān)注深度情感計(jì)算方面的研究,如 Ayush Sharma等人利用語(yǔ)言數(shù)據(jù)聯(lián)盟(LinguisTIc Data ConsorTIum,LDC)中情緒韻律的語(yǔ)音和文本,研究韻律特征提取與分類的深層情感識(shí)別。
隨著后續(xù)情感方面的深度研究,多模型認(rèn)知和生理指標(biāo)相結(jié)合、動(dòng)態(tài)完備數(shù)據(jù)庫(kù)的建立以及高科技智能產(chǎn)品的加入等將會(huì)成為情感計(jì)算相關(guān)研究的新趨勢(shì)。我們期待更自然的人機(jī)交互,也期待情感計(jì)算帶來(lái)更多令人動(dòng)容的應(yīng)用案例。
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來(lái)源:世界經(jīng)理人





