机器的读心术
这是一种正在迅速发展的科技，可能在将来进入你我的生活。在未来的汽车上，由这种科技发展出来的系统时刻注视我们的驾驶状态，当我们昏昏欲睡时，它会提醒我们保持清醒；当我们面对堵车而烦躁不安时，它会安抚我们或为我们提供另一条可供选择的路线。这是“善解人意”的机器，能领会人的意图，读懂人的心事，它来源于一种新兴的技术——“情绪识别”。
情绪识别技术的发展时间很短，而且充满曲折。20世纪90年代中期，麻省理工大学的计算机专家罗莎琳德·皮卡德首先提出了使用机器识别情绪的设想，此举遭来一片怀疑之声。1997年，皮卡德出版了一本书，名为《情感计算》，书中举例陈述了机器“读心”的诸多好处。皮卡德还认为，可穿在身上的电脑能更直接地监测人类的情绪，因为这种电脑能测量心跳、呼吸和皮肤上电信号的变化。这样的“情绪探测器”能帮助人们判断他们情绪紧张的缘由以及他们与别人交流时的感受。
能够“察言观色”的机器
经过了十几年的发展，机器的“情绪识别”现在已经并不新鲜了，其中最流行的方式是通过人们的声音。像呼叫中心一类的机构就一直在使用“语音分析”软件自动地监测工作人员和顾客之间的交谈。
“语音分析”还可用于扫描音频文件中的关键词和短语，例如一个竞争者的名字等。软件会根据语调和语速评估说话者的紧张程度，电脑将说话者表现出生气和紧张的地方甄别出来，这些信息可提供一些线索，也许那是一个骗保的呼叫，也许仅仅是因不满服务而显示出的愤怒。
但依靠语音也有局限性，因为语音并不是总能很好地反映情绪，于是有研究者另辟蹊径，他们的办法首先是训练电脑识别人类的面孔。机器要识别面孔的颜色，确定面孔各部分的状态，例如眼角和嘴角的倾斜程度，眉毛和鼻孔的变化情况等。一些研究小组已在这个领域里研制出了很不错的系统。
电脑还能追踪面部各部分的变化，科学家通常使用情绪译码系统将这种变化进行分类。情绪译码系统可识别44个面部“活动单元”，例如一种微笑，它可能涉及面部的一系列运动：嘴巴伸展，嘴角抬升，眼部运动牵动脸颊上扬，出现鱼尾纹，于是形成愉快的表情，这是真正愉快的微笑，与僵硬的、出于礼貌的微笑是不同的。
使用这样的技术，电脑程序可以准确地识别人类的六种基本情绪：厌恶、快乐、悲伤、愤怒、恐惧和惊讶，其识别正确率可达90%，它要求被识别者的面部表情非常明确，而其他一些情绪，例如“否定”和“赞同”，它们也能识别，正确率可达75%。不过机器的这种本领受到很大的限制，因为人类的情绪总是自发而无意识地表现出来的，解读这种状态的表情往往更难，而机器单凭人类面孔的变化无法做到这一点，它们需要更多的线索，例如上身的姿势和头部的运动，这是因为面部表情往往是含糊和捉摸不定的。例如一个微笑，它通常表示愉悦，但假若伴随头部的向下移动，它反映的情绪就是尴尬和难堪，而假若头部的是向后靠的，它又反映了一种厌恶的情绪。又比如，假若有人的嘴角向下沉，而肩膀则向上耸，他可能表示一种满不在乎或者漠不关心。单凭表情，连人类也会无所适从。
识别表情真假，机器比人更出色
英国科学家潘蒂奇的研究领域是计算机表情识别，她的团队希望他们的机器能解读在真实状态下人类表情和姿势结合后所反映的信息。他们现阶段的研究重点是人类表情的动态变化，他们希望这样的研究能帮助机器更准确地解读人类的感情。从直觉上看，大多数人都知道虚假的微笑比真实的微笑更夸张，且出现和消失得也更唐突，而实验也表明，自发性的真实微笑的确比虚假微笑要复杂得多，这个结论来自美国科学家杰弗里·科恩和卡伦·施密特的研究。这两位科学家邀请了80多位成人帮助他们使用面部表情跟踪技术去比较虚假微笑和被喜剧电影激发出的自发性真实微笑之间的不同，其获得的结果为机器解读隐藏在微笑背后的人类情绪提供了可观的数据。现在，面部表情跟踪技术已经知道捕捉真实微笑和虚假微笑之间的不同了，它们甚至做得比人类更好。
与此同时，另一科学小组也在人类表情的研究上获得了很大成功，他们的研究对象位于情感序列的另一端：痛苦。研究小组让一些人只是做出痛苦的表情，而另一些人的痛苦是真实的，因为他们的手被泡在冰水里。结果，科学家们发现，机器在识别虚假的痛苦和真实的痛苦时表现得非常好，其准确率达到了88%，而科学家们让170名未经训练的自愿者去做同样的事情时，他们的准确率只有49%。
情绪识别的男类用途
现在，潘蒂奇和她的团队正在从事另一项更富挑战性的研究，他们想知道机器能否用识别人的表情和姿态的方式诊断腰痛。科学家认为，机器也许能在表情和姿势上发现真实的生理性腰痛和精神因素引起的腰痛之间的不同，假若机器能做到这一点，它就能够帮助医生更准确地评估止痛药的效果。
情绪识别技术还被用来帮助一些特殊的群体。皮卡德和她的同事研制了一种名为交互式社会情绪工具包的系统，它的作用是帮助有精神障碍的人群，例如孤独病患儿去理解他人的感情。在这个系统中，一个摄像机对准一个人的面孔，这个人通常正在和孩子们交谈，而机器对他的情绪进行识别，它能识别31种表情和头部的运动。软件将识别的信息解释成6种情绪：赞同、不赞同、关注、思考、感兴趣和疑惑。这套系统正在实验和试用之中，科学家希望它能帮助孩子们准确地识别表情，理解情绪，从而学会和他人交流。
情绪识别技术正在迅猛发展之中，但并不是每个人都欢迎这样的发展。甚至连皮卡德本人也表示出担忧：情绪识别科技会被用于不告知的场合。例如安全机构有可能使用面孔和姿态读取系统从远处识别人们是否存在紧张的情绪，而事实上，这样的技术已经在发展之中了。人类面孔的热成像能显示这个人是否存在着紧张的情绪，因为紧张会导致眼部周围血管的血流增加：另一种类似的新技术叫激光多普勒振动仪，它可以从远处通过探测与紧张相关的呼吸和心跳变化感知人们的情绪。这样的技术也许会在未来的某一天被用来探测人是否紧张，他是否因此会撒谎等等。所以，情绪识别系统必须理性地、有限制地使用，至少，当人们发现它被过度使用时，应该能对它说不。(文章代码：100909) (张唯诚)
情绪识别技术的发展时间很短，而且充满曲折。20世纪90年代中期，麻省理工大学的计算机专家罗莎琳德·皮卡德首先提出了使用机器识别情绪的设想，此举遭来一片怀疑之声。1997年，皮卡德出版了一本书，名为《情感计算》，书中举例陈述了机器“读心”的诸多好处。皮卡德还认为，可穿在身上的电脑能更直接地监测人类的情绪，因为这种电脑能测量心跳、呼吸和皮肤上电信号的变化。这样的“情绪探测器”能帮助人们判断他们情绪紧张的缘由以及他们与别人交流时的感受。
能够“察言观色”的机器
经过了十几年的发展，机器的“情绪识别”现在已经并不新鲜了，其中最流行的方式是通过人们的声音。像呼叫中心一类的机构就一直在使用“语音分析”软件自动地监测工作人员和顾客之间的交谈。
“语音分析”还可用于扫描音频文件中的关键词和短语，例如一个竞争者的名字等。软件会根据语调和语速评估说话者的紧张程度，电脑将说话者表现出生气和紧张的地方甄别出来，这些信息可提供一些线索，也许那是一个骗保的呼叫，也许仅仅是因不满服务而显示出的愤怒。
但依靠语音也有局限性，因为语音并不是总能很好地反映情绪，于是有研究者另辟蹊径，他们的办法首先是训练电脑识别人类的面孔。机器要识别面孔的颜色，确定面孔各部分的状态，例如眼角和嘴角的倾斜程度，眉毛和鼻孔的变化情况等。一些研究小组已在这个领域里研制出了很不错的系统。
电脑还能追踪面部各部分的变化，科学家通常使用情绪译码系统将这种变化进行分类。情绪译码系统可识别44个面部“活动单元”，例如一种微笑，它可能涉及面部的一系列运动：嘴巴伸展，嘴角抬升，眼部运动牵动脸颊上扬，出现鱼尾纹，于是形成愉快的表情，这是真正愉快的微笑，与僵硬的、出于礼貌的微笑是不同的。
使用这样的技术，电脑程序可以准确地识别人类的六种基本情绪：厌恶、快乐、悲伤、愤怒、恐惧和惊讶，其识别正确率可达90%，它要求被识别者的面部表情非常明确，而其他一些情绪，例如“否定”和“赞同”，它们也能识别，正确率可达75%。不过机器的这种本领受到很大的限制，因为人类的情绪总是自发而无意识地表现出来的，解读这种状态的表情往往更难，而机器单凭人类面孔的变化无法做到这一点，它们需要更多的线索，例如上身的姿势和头部的运动，这是因为面部表情往往是含糊和捉摸不定的。例如一个微笑，它通常表示愉悦，但假若伴随头部的向下移动，它反映的情绪就是尴尬和难堪，而假若头部的是向后靠的，它又反映了一种厌恶的情绪。又比如，假若有人的嘴角向下沉，而肩膀则向上耸，他可能表示一种满不在乎或者漠不关心。单凭表情，连人类也会无所适从。
识别表情真假，机器比人更出色
英国科学家潘蒂奇的研究领域是计算机表情识别，她的团队希望他们的机器能解读在真实状态下人类表情和姿势结合后所反映的信息。他们现阶段的研究重点是人类表情的动态变化，他们希望这样的研究能帮助机器更准确地解读人类的感情。从直觉上看，大多数人都知道虚假的微笑比真实的微笑更夸张，且出现和消失得也更唐突，而实验也表明，自发性的真实微笑的确比虚假微笑要复杂得多，这个结论来自美国科学家杰弗里·科恩和卡伦·施密特的研究。这两位科学家邀请了80多位成人帮助他们使用面部表情跟踪技术去比较虚假微笑和被喜剧电影激发出的自发性真实微笑之间的不同，其获得的结果为机器解读隐藏在微笑背后的人类情绪提供了可观的数据。现在，面部表情跟踪技术已经知道捕捉真实微笑和虚假微笑之间的不同了，它们甚至做得比人类更好。
与此同时，另一科学小组也在人类表情的研究上获得了很大成功，他们的研究对象位于情感序列的另一端：痛苦。研究小组让一些人只是做出痛苦的表情，而另一些人的痛苦是真实的，因为他们的手被泡在冰水里。结果，科学家们发现，机器在识别虚假的痛苦和真实的痛苦时表现得非常好，其准确率达到了88%，而科学家们让170名未经训练的自愿者去做同样的事情时，他们的准确率只有49%。
情绪识别的男类用途
现在，潘蒂奇和她的团队正在从事另一项更富挑战性的研究，他们想知道机器能否用识别人的表情和姿态的方式诊断腰痛。科学家认为，机器也许能在表情和姿势上发现真实的生理性腰痛和精神因素引起的腰痛之间的不同，假若机器能做到这一点，它就能够帮助医生更准确地评估止痛药的效果。
情绪识别技术还被用来帮助一些特殊的群体。皮卡德和她的同事研制了一种名为交互式社会情绪工具包的系统，它的作用是帮助有精神障碍的人群，例如孤独病患儿去理解他人的感情。在这个系统中，一个摄像机对准一个人的面孔，这个人通常正在和孩子们交谈，而机器对他的情绪进行识别，它能识别31种表情和头部的运动。软件将识别的信息解释成6种情绪：赞同、不赞同、关注、思考、感兴趣和疑惑。这套系统正在实验和试用之中，科学家希望它能帮助孩子们准确地识别表情，理解情绪，从而学会和他人交流。
情绪识别技术正在迅猛发展之中，但并不是每个人都欢迎这样的发展。甚至连皮卡德本人也表示出担忧：情绪识别科技会被用于不告知的场合。例如安全机构有可能使用面孔和姿态读取系统从远处识别人们是否存在紧张的情绪，而事实上，这样的技术已经在发展之中了。人类面孔的热成像能显示这个人是否存在着紧张的情绪，因为紧张会导致眼部周围血管的血流增加：另一种类似的新技术叫激光多普勒振动仪，它可以从远处通过探测与紧张相关的呼吸和心跳变化感知人们的情绪。这样的技术也许会在未来的某一天被用来探测人是否紧张，他是否因此会撒谎等等。所以，情绪识别系统必须理性地、有限制地使用，至少，当人们发现它被过度使用时，应该能对它说不。(文章代码：100909) (张唯诚)