87个国家750万张脸部表情,一个200亿美金的大生意

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机器现在可不时需识别愤怒、恐惧、厌恶和悲伤,而感情是什么 的说说检测已从有有4个 研究项目发展到价值30亿美元的产业。

检测进程能通过读取面部表情和行为发现潜在的恐怖分子吗?这是美国交通安全管理局(TSA)303年提出的有有4个 假设,在开发你你你这名项目时,亲戚亲戚朋友咨询了旧金山加利福尼亚大学心理学荣誉退休教授保罗·艾克曼(Paul Ekman)。几十年前,艾克曼(Ekman)然后开发出了本身识别细微面部表情的最好的办法,并将它们映射到相应的情绪上,你你你这名最好的办法被用来训练“行为检测人员”——扫描脸部观察是是是否是是有欺骗的迹象。

但当该计划于307年推出时,却面临种种问题报告 ,比如警察利用该技术4个 劲错误的逮捕嫌犯,更令人担忧的是,该计划据称涉嫌种族歧视。

此后,艾克曼(Ekman)试图与美国交通安全管理局的项目脱离关系,声称他的最好的办法被误用了,但分析人士认为,该计划的失败是然后艾克曼(Ekman)的有有4个 过时科学理论;即情绪可不时需通过面部的分析客观地推断出来。

近年来,科技公司然后结速使用艾克曼(Ekman)的最好的办法来训练从面部表情中检测感情是什么 的说说的算法,一些开发人员声称,自动情绪检测系统不仅比人类更好地通过分析面部表情洞察真实的情绪,然后哪几种算法也将适应检测亲戚亲戚朋友内心的感受,极大地改善了亲戚亲戚朋友与电子设备的交互。

然后一些研究感情是什么 的说说科学的专家担心哪几种算法会再次失败,基于错误的科学对亲戚亲戚朋友的生活做出高风险的决定。

价值30亿美元的产业

感情是什么 的说说检测科技时需本身技术:计算机视觉,用于精确识别面部表情。机器学习算法,用于分析和解释哪几种面部底部形态表达的感情是什么 的说说内容。

▲行人检测摄像头正在工作图/纽约时报

第二步通常采用本身名为监督学习的技术。通过你你你这名技术,有有4个 算法被训练出来识别它原先见过的东西。基本的想法是,然后你在“happy”(“快乐”)你你你这名标签下显示出成千上万张笑脸的图像,当它看过一张后面 有笑脸的新照片时,会再次把它识别为“happy”(“快乐”)。

研究生拉娜·艾尔·卡利欧比(Rana el Kaliouby)是最早结速试验你你你这名最好的办法的研究人员之一。301年,从埃及来到剑桥大学攻读计算机科学博士学位后,她发现我人及花在电脑上的时间比花在与我人及相处的时间更多。她认为,然后她能教电脑识别我人及的情绪清况 并做出反应,越来越越来越家人和亲戚亲戚朋友在身边时,她然后会越来越孤独了。

卡利欧比(Kaliouby)博士阶段的其余研究都致力于解决你你你这名问题报告 。最终,她开发出了本身设备,可不时需帮助患有亚斯伯格综合症(Asperger syndrome )的儿童阅读面部表情并做出相应的反应。她称其为“感情是什么 的说说助听器”。

306年,卡利欧比(Kaliouby)加入麻省理工学院的感情是什么 的说说计算实验室,在那里,她与实验室主任罗莎琳德·皮卡德(Rosalind Picard)并肩,继续改进和完善这项技术。此后,309年,她们并肩创办Affectiva公司,面向市场销售“人工感情是什么 的说说智能”。

一结速,Affectiva将她们的感情是什么 的说说检测技术作为本身市场研究产品出售,为广告和产品做出实时的感情是什么 的说说反应,亲戚亲戚朋友找到了诸如玛氏(Mars),家乐氏(Kellogg’s)和哥伦比亚广播公司( CBS)原先的客户。如今,亚马逊、微软和IBM也将“感情是什么 的说说分析”作为亲戚亲戚朋友的面部识别产品之一,一些较小的公司,如Kairos和Eyris也然后结速崛起,提供例如的服务。

除了市场研究以外,感情是什么 的说说检测技术现在还被用于监控和检测驾驶员的身体损伤,测试视频游戏的用户体验,以及帮助医疗专业人士评估患者的健康清况 。

卡利欧比(Kaliouby)目睹了感情是什么 的说说检测从有有4个 研究项目成长为有有4个 价值30亿美元的行业。她相信该行业将继续发展壮大。卡利欧比(Kaliouby)预言,在不久的将来,这项技术将无处不出,并整合到亲戚亲戚朋友所有的设备当中,要能“利用亲戚亲戚朋友内在的、潜意识的、时时刻刻的反应”。

囊括87个国家730万张人脸的数据库

与大多数机器学习应用进程一样,感情是什么 的说说检测的进展取决于访问更高质量的数据。

▲展会上的面部识别软件图/路透社

Affectiva公司表示,亲戚亲戚朋友的感情是什么 的说说数据存储库所含来自87个国家的730多万张面孔,其中大要素是从收看电视或每天上下班行人的选折 性录像中架构设计 的。

目前,利用该技术可不时需将面部表情翻译成对应的情绪,例如,然后亲戚亲戚朋友看过眉毛低垂,嘴唇紧闭,眼睛凸出的面容,就会贴上“愤怒”的标签。然后,你你你这名所含标记的人类情绪数据集就会被用来训练算法,该算法会学习怎么才能 才能 将皱眉头的脸与愤怒、微笑的脸与幸福等等联系起来。

你你你这名标注最好的办法,在感情是什么 的说说检测行业中被亲戚亲戚朋友认为是衡量感情是什么 的说说的黄金标准,它是由保罗·艾克曼(Paul Ekman)和弗里森(Wallace V Friesen)于20世纪30年代开发的一款名为“感情是什么 的说说面部动作编码系统”(Emfacs)衍生而来。

你你你这名系统的科学根源可不时需追溯到20世纪30年代,当时艾克曼(Ekman)和两位同事假设世界上地处六种普遍的情绪——愤怒、厌恶、恐惧、幸福、悲伤和惊讶——哪几种是亲戚亲戚朋友和心俱来的情绪反应,可不时需通过分析面部肌肉运动在所有身处不同文化的人群中检测到。

为了验证你你你这名假设,亲戚亲戚朋友向全世界不同地区的人群展示了面部照片,要求亲戚亲戚朋友辨别亲戚亲戚朋友所看过的情绪。亲戚亲戚朋友发现,尽管地处巨大的文化差异,人类还是会将相同的面部表情与相同的感情是什么 的说说匹配在并肩。对于美国的银行家和巴布亚新几内亚的半游牧猎人来说,眉毛低,嘴唇紧闭,眼睛凸出的脸都原应“愤怒”。

此后的二十年里,艾克曼(Ekman)利用他的发现开发了本身识别面部底部形态并将其映射到对应情绪的最好的办法,潜在的前提是然后有有4个 人的普遍情绪被触发,越来越有有4个 相关的面部动作就会自动地出现在脸上。即使那我人及试图掩饰情绪,真实的本能感觉也会“泄露”出来,然后懂得观察的人可不时需捕捉到对方的情绪。

整个20世纪后半叶,你你你这名理论被称之为经典感情是什么 的说说理论,结速主宰感情是什么 的说说科学。艾克曼(Ekman)为他的感情是什么 的说说检测最好的办法申请了专利,并结速将其作为训练项目出售给CIA、FBI、海关和边境保护局以及TSA,真实感情是什么 的说说可读的观念甚至渗透到了大众文化之中,构成了电视剧Lie to Me的理论基础。

然而,众多研究感情是什么 的说说本质的科学家和心理学家对经典理论和埃克曼(Ekman)的相关感情是什么 的说说检测最好的办法提出质疑,近年来,东北大学心理学教授丽萨·费尔德曼·巴雷特(Lisa Feldman Barrett)提出了有有4个 强烈且持久的批评。

巴雷特(Barrett)在研究生时期首先遇到了经典理论,她时需本身客观测量感情是什么 的说说的最好的办法,于是发现了艾克曼(Ekman)的最好的办法。在回顾文献时,她结速担心潜在的研究最好的办法有地处问题。具体地说,她认为通过给亲戚亲戚朋友提供预选的感情是什么 的说说标签来匹配照片,艾克曼(Ekman)无意中“然后有了预设的答案”,亲戚亲戚朋友给出的是一些特定的答案。

巴雷特(Barrett)和一组同事通过重新运行艾克曼(Ekman)的测试来检验你你你这名假设。但亲戚亲戚朋友不提供标签,让测试者自由地描述我人及所看过图像中的情绪,具体面部表情和具体情绪之间的关系直线下降。

从那时起,巴雷特(Barrett)发展了我人及的感情是什么 的说说理论,在她的著作《感情是什么 的说说是怎么才能 才能 产生的:大脑的秘密生活》(How Emotions Are Made: the Secret Life of the Brain)中得以阐述,她认为,大脑中越来越由内控 刺激触发的普遍情绪,相反,每一次感情是什么 的说说体验都是由更基本的要素构成的。

她写道:“感情是什么 的说说遇见你身体物理底部形态的结合,是有有4个 灵活的大脑,可不时需连接到地处的任何环境中,遇见你的文化和教养提供了你你你这名环境,感情是什么 的说说是真实的,但在客观意义上都是说分子或神经元是真实的,与金钱一样真实,这都是幻觉,然后人类一致同意的产物。”

巴雷特解释说,把面部表情直接映射到所有文化和环境中的情绪,越来越做是越来越意义的,有有4个 人生气时然后会皱眉,而原先人然后会向敌人礼貌地微笑,然后,评估情绪最好理解为本身动态实践,包括自动认知过程、人与人的互动、具体经验和文化能力。她说,“这听起来很费劲,但虽然越来越。”卡利欧比同样认为“感情是什么 的说说是复杂化的。”

这然后为哪几种她和她在感情是什么 的说说研究所的团队4个 劲努力提高数据富有性和复杂化性的原应。

除了使用视频而都是静止图像来训练亲戚亲戚朋友的算法外,亲戚亲戚朋友还尝试捕捉更多的背景数据,比如声音、步态以及人类感知之外的面部细微变化,她相信更好的数据将原应更准确的结果,一些研究甚至声称机器在感情是什么 的说说检测方面然后优于人类。

但据巴雷特所说,这不仅与数据有关,然后与数据怎么才能 才能 被标记有关,感情是什么 的说说检测公司和一些感情是什么 的说说检测公司用来训练算法的标记过程,越来越识别巴雷特所说的“感情是什么 的说说刻板印象”,就像表情符号一样,哪几种符号符合亲戚亲戚朋友文化中普遍的感情是什么 的说说主题。

纽约大学人工智能研究所的联合主任梅雷迪思·惠特克(Meredith Whittaker)认为,基于艾克曼过时的科学构建机器学习应用进程不仅仅是本身糟糕的实践,都是转化为真正的社会危害。

她说:“你然后看过招聘公司使用哪几种技术来衡量应聘者是是是否是是有有4个 好员工,你还可不时需看过用于学校的实验性技术,以观察学生在课堂上是忙碌、无聊还是愤怒。卡利欧比表示,“哪几种信息可不时需用来阻止亲戚亲戚朋友获得工作或改变亲戚亲戚朋友在学校的待遇和评估最好的办法,然后分析不须十分准确,那然后是本身伤害。”

卡利欧比也敏锐地意识到建立不同数据集的重要性。她说:“亲戚亲戚朋友要确保训练哪几种算法时,训练数据是复杂化的,亲戚亲戚朋友时需代表白种人、亚洲人、肤色较深的人,甚至是戴头巾的人。”这然后为哪几种研究团队要从87个国家架构设计 数据的原应。

通过你你你这名过程,亲戚亲戚朋友注意到在不同的国家,感情是什么 的说说表达似乎呈现出不同的时延单位和细微差别。例如,巴西人用宽而长的微笑来表达幸福,而在日本,微笑不须表示幸福,然后表示礼貌。感情是什么 的说说分析解释了你你你这名文化差异,增加了对系统的另一层分析,汇编了卡里欧比所说的“基于种族的基准”,编纂了关于不同种族文化中怎么才能 才能 表达感情是什么 的说说的假设。

但正是你你你这名基于种族等标记的算法判断让惠特克(Whittaker)担心情绪检测技术暗示了自动化面相的未来。事实上,然后有公司对某人成为犯罪分子的然后性进行了预测。

最近几项研究还表明,面部识别技术更容易产生伤害少数族裔群体的偏见,去年12月发表的一篇文章显示,与白人相比,感情是什么 的说说检测技术显示出黑人脸上的负面情绪更多。

卡利欧比认为,感情是什么 的说说系统虽然有有有4个 种族分类器,她承认,这项技术目前不须万无一失。