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(hù)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(hù)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(hù)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(zhuān)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(mǎn)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(kāi)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(xiàn)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(xiàn)教育公司的創(chuàng)始人。每?jī)蓚€(gè)獵頭電話(huà)里，就有一個(gè)來(lái)自在線(xiàn)教育公司。

目前在線(xiàn)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(lèi)，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(xiàn)教育的效率更上一層樓。英特爾公司已經(jīng)開(kāi)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(xiàn)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(xiàn)信號(hào)捕捉到一些肉眼不一定能察覺(jué)的人類(lèi)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(kāi)心、生氣或者憂(yōu)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(guān)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(kāi)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(lèi)人機(jī)器人將近2英尺高，類(lèi)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(lèi)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(guān)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(lèi)專(zhuān)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(huà)題識(shí)別與話(huà)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(huà)題識(shí)別與話(huà)題跟蹤首先在文本中識(shí)別出新話(huà)題，接下來(lái)在一段時(shí)間內(nèi)檢測(cè)并實(shí)時(shí)跟蹤話(huà)題，實(shí)現(xiàn)該話(huà)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(hù)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(hù)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(lèi)器的準(zhǔn)確率M。

目前國(guó)外已有一部分研究者開(kāi)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(lèi)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