87个国家、750万个面孔数据,『情绪识别机器』催生200亿美元“财富梦”|NBA买球投注APP官网下载

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NBA买球投注APP官网下载:有没有一个程序可以通过加载潜在恐怖分子的面部表情和不道德行为来发现他们?这是美国运输安全管理局(TSA)在2003年明确提出的一个假设,当时它开始测试一个名为“通过观察技术筛查乘客”的新监测项目,全称是SPOT。在制定计划时,他们咨询了加州大学旧金山分校的名誉心理学教授保罗艾克曼。几十年前,埃克曼开发了一种方法来识别微小的面部表情,并将它们同构为适当的情绪。

这种方法被用来训练“不道德的检查员”扫描面部,寻找愚弄的迹象。然而,当该计划在2007年启动时,遇到了问题。官员们在某种程度上使用这种技术来审问人,有几起逮捕与恐怖主义有关。

更令人担忧的是,该计划被认为被用来为种族外表辩护。埃克曼试图与斯波特保持距离,声称他的方法被误解了。但其他人指出,该项目结束是因为过时的科学理论支持埃克曼的方法。

近年来,科技公司已经开始使用埃克曼的方法来训练从面部表情中检测情绪的算法。一些开发者声称,自动情感检测系统不仅比人类更好地通过分析面部表情来找到真实的情感,而且这些算法将适应我们的内心感受,大大改善与设备的交互。但很多研究情感科学的专家担心,这些算法不会根据错误的科学理论做出高风险的要求,可能会再次收场。

识别你的脸:一个200亿美元的行业情感检测必须具备两项技术:计算机视觉,准确识别面部表情;机器学习算法来分析和解释这些面部特征的情感内容。一般来说,第二步使用一种叫做监督自学的技术,通过这种技术,一种算法被训练成识别它以前见过的东西。基本思路是,如果你在看到一张新的快乐Facebook图片时,用“快乐”这个标签来展示成千上万张快乐Facebook图片的算法,它就不会再把它认作“快乐”了。

研究生Rana el Kaliouby是第一批尝试这种方法的人之一。2001年,从埃及搬到剑桥大学攻读计算机科学博士学位后,她发现自己花在计算机上的时间比别人多。她指出,如果她能教电脑识别情绪,并对自己的情绪状态做出反应,那么当她与家人和朋友亲近时,她就会感到孤独。

卡里欧比致力于这项研究,最终开发出一种装置来帮助阿斯伯格综合症儿童的读者和他们的面部表情。她被称为“情感助听器”。2006年,卡里欧比重新加入了麻省理工学院的情绪计算实验室,并与实验室主任罗莎琳德皮卡德(Rosalind Picard)一起改进和完善了这项技术。然后,在2009年,他们共同创立了一家名为“情感”的创业公司,这是第一家营销“人工情感智能”的公司。

最初,Actioniva将他们的情感检测技术作为市场研究产品出售,以获得广告和产品的动态情感响应。他们寻找客户,如火星、凯洛格和哥伦比亚广播公司。

皮卡德在2013年离开了Actioniva,重新加入了一家不同的生物识别初创公司。此后,他的生意迅速发展,他周围的行业也是如此。亚马逊、微软、IBM仍然宣传“情感分析”是其面部识别产品的主要功能,很多小公司,如Kairos、Eyeris等,也经常出现为Affectiva获取类似服务的情况。

除了市场调研,情感检测技术现在还用于监控和检测驾驶员损伤,测试视频游戏的用户体验,协助医疗专业人员评估患者的健康状况。卡里欧比看到情绪检测从一个研究项目发展到200亿美元的产业,她对这种快速增长的可持续性充满信心。她预测,在不久的将来,当这项技术无处不在,并被带入我们所有的设备时,我们需要“利用我们内心和潜意识做出即时反应”。
来自87个国家的750万张人脸数据和大多数机器学习应用一样,情感检测的进度也不一样。

根据情感网的网站,他们享有世界第二大情感数据库,有来自87个国家的面孔,总数为750万,其中大部分是从人们每天下班后听电视或开车的选择性视频中收集的。这些视频由位于开罗的情感办公室的35名贴标机师进行分类,他们观看摄像机,并将面部表情转化为适当的情绪。比如他们看到眉毛低垂,嘴唇紧闭,眼睛半睁,就不会贴上“生气”的标签。这个人类情感的标记数据集将被用作训练情感的算法,情感教会自己如何将愤怒的脸、微笑的脸和幸福联系起来。

情绪检测行业很多人指出,这种标注方式是衡量情绪的金标准。它来源于20世纪80年代由保罗艾克曼和华莱士弗里森开发的一种“电磁法”。这个系统的科学根源可以追溯到20世纪60年代,当时埃克曼和两个同事假设有六种广泛的情绪:愤怒、厌恶、不安、快乐、悲伤和惊讶,它们与我们密切相关,通过分析面部肌肉运动可以在所有文化中找到。

为了验证这个假设,他们向世界各地不同的人展示面部照片,拒绝他们区分他们看到的情绪。他们发现,虽然没有很大的文化差异,但人类不会将完全相同的面部表情与完全相同的情感相匹配。一张低眉闭唇半眼的脸,对巴布亚新几内亚的美国银行家和半游牧猎人来说,意味着“愤怒”。在接下来的二十年里,埃克曼利用他的发现开发了一种识别面部特征并将它们与情感同构的方法。

潜在的前提是,如果一个人的广泛情绪被激活,那么一个相关的面部动作就不会自动频繁地出现在他的脸上。即使那个人试图掩盖自己的情绪,现实的本能感觉也不会“泄露”。贯穿20世纪下半叶,这一理论被称为“经典情绪理论”,并开始主导情绪科学。

埃克曼申请了他的情感检测方法的专利,并开始将其作为一个培训项目出售给美国中央情报局(CIA)、联邦调查局(FBI)、海关和边境保护局(Customs and Border Protection)以及美国运输安全管理局(TSA)。把现实情绪格式化在脸上的想法甚至渗透到流行文化中,形成了《骗我》节目的基础。然而,许多研究情绪本质的科学家和心理学家批评经典理论和埃克曼的情绪检测方法。

情绪检测理论受NBA买球投注APP|官网下载到了批评。近年来,心理学教授巴雷特明确提出了一个特别具有攻击性、持续时间长的攻击。

巴雷特第一次接触古典理论是在研究生时期。她不得不客观地衡量自己的情绪,符合埃克曼的方法。

在总结文献时,她开始担心潜在研究方法的缺陷。她特别指出,埃克曼无意中“计划”了他们的一些答案,获得了照片的重贴情感标签。

她和一组同事通过重复埃克曼的测试来测试这个假设,而不是获得标签,这样受试者就可以有权描述他们看到的图像中的情绪。外显的面部表情和外显的情绪之间的关系急剧上升。

此后,巴雷特发展了自己的情感理论,在她的书《情绪是如何产生的:大脑的秘密生活》中有所解释。她指出,大脑中的广泛情绪不是由外部性刺激引发的。忽略,每一段感情经历都包含在一个更基本的部分。

她写道:“它们是你的身体特征和灵活的大脑的融合,大脑将自己与它生活的任何环境以及你的文化和强大的环境联系起来。”“情绪是现实的,但不是分子或神经元在客观意义上是现实的。它们的真实性和货币的真实性一模一样,也就是说,它不是幻觉,而是人类共识的产物。

巴雷特解释说,在所有的文化和环境中,将面部表情同构于情绪是没有意义的。一个人生气的时候可能会皱眉,另一个人在谋划敌人败亡的时候可能会礼貌的微笑。所以评价情绪最糟糕的解读就是动态练习,也包括自动理解过程、人际对话、清晰体验、文化能力。她说:“听起来像是一起做了很多工作,但显然是这样。

”“情绪很简单。”卡里欧比也认同情感是简单的,这也是她和她在Affectiva的团队仍在努力提高数据的丰富性和复杂性的原因。除了为视频而不是静止图像训练算法之外,他们还试图寻找更好的上下文数据,如声音、步态和人类感官之外的微小面部变化。

她坚信更好的数据意味着更准确的结果。一些研究甚至声称机器在情感检测方面已经优于人类。但根据Barret的说法,这不仅与数据有关,还与数据如何标注有关。

情感检测公司和其他情感检测公司用来训练算法的标记过程无法识别Barret的“情感刻板印象”。就像表情符号一样,这些符号符合我们文化中众所周知的情感主题。纽约大学人工智能研究所(Institute of Manual Intelligence)的首席主任惠特克(Whittaker)指出,基于埃克曼过时的科学构建机器学习应用程序在某种程度上是一种糟糕的做法,它还会变成一种真正的社会危害。

“你已经看到,雇佣这些技术的公司取决于候选人是否是一名好员工。”她说:“在学校的环境中,你也可以看到,一些实验技术被明确提出来,用来仔细观察学生在课堂上是精力充沛、无聊还是生气。”“这些信息可以用来阻止人们找到工作,或者改变他们在学校的待遇和评估方法。

如果分析不是很准确,那就是明显的物质损害。”卡里欧比说,她意识到了可能的情感检测欺诈方式,并将认真对待自己的工作道德。“与公众就——在哪里使用以及不应该在哪里使用进行对话非常重要。

”卡里欧比过去戴着头巾,她敏锐地意识到创建不同数据集的重要性。她说:“我们保证,当我们训练这些算法时,训练数据是多样的。”“我们必须代表白人、亚洲人、肤色较黑的人,甚至是戴头巾的人。

”这也是为什么Affectiva从87个国家收集数据的原因。通过这个过程,他们注意到在不同的国家,情感交流可能会表现出不同的强度和细微差别。比如,巴西人用长而宽的微笑来传达快乐,而在日本,微笑不是对快乐的回应,而是对礼貌的回应。

Affectiva通过给系统增加另一层分析来说明这种文化差异。编制了卡利欧比所说的“基于种族的基准”,或者编制了关于如何在不同民族文化中传达情感的假设。而正是这种基于种族等标记的算法,让Whittaker最担心的是情感检测技术中自动“面对面”的未来。

事实上,一些公司已经预测了某人成为恐怖分子或恋童癖的可能性,而一些研究人员声称,他们喜欢的算法需要从他们的脸上分别检测性行为。最近的研究也指出,面部识别技术不会产生更可能伤害少数民族的种族主义。去年12月发表的一篇文章显示,与白人相比,情绪检测技术给黑人脸上带来的负面情绪更多。

卡里欧比回应说,情感系统显然有一个“种族分类器”,但他们现在并不用于此。忽略,它们是用来作为地理位置的基准来确认某人来自哪里。这意味着他们把巴西的微笑和巴西的微笑相比较,把日本的微笑和日本的微笑相比较。

“如果巴西有日本人呢?系统如何识别礼貌微笑和快乐微笑之间的细微差别?”Kaliouby否认这种技术在现阶段不是100%万无一失的。
()Via:theguardian((微信官方账号:))原创文章,允许禁止发表。

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