话术分析、面部识别，AI“读心术”真的靠谱吗？

编辑/ SD

如今“社恐”一词似乎已经成为了90后身上最常见的标签，这类人群由于不擅长跟人外交，时常陷入“尬聊”的局势。

尤其是当人们只凭文字举行交流时，很容易因为误判对方的意图和情绪从而做堕落误回应。

但有这么一款AI谈天助手，它不仅能解决这个问题，还能手把手教你如何回复对方。

据36氪报道，这款叫Mei的手机应用在对大量的文本对话数据举行分析之后，可以得出攀谈时对方的情绪、性格以及行为模式，并为用户和联系人建设完整的个性档案。

在对话中，它可以资助你推测对方的情绪并做出合适的回应。

在Mei的官网上也可以看到它总结出的几个显着模式：如果你的朋侪叫你“bub ”，她可能就是对你有意思，因为女生对感兴趣的工具用“bub”的频率会比对普通朋侪高10倍；

另外，当两小我私家处于情感生长期，会更多地使用“night”和“dream”这两个词语。

36氪还在报道中提到，Mei的首创人Lee曾说过完整的文字信息很难掩饰用户的情绪和状态，因此使用人工智能和大数据分析，联合心理分析理论，就可以为用户的文本对话提供个性化分析和建议。

与文字识别相比，人工智能劈面部心情的情感识别应用则越发广泛。

好比在面试中，招聘单元会通过求职者的心情判断她的情绪是无聊还是热情。在零售场所，这一技术也可以用于识别主顾的心情甚至年事从而配合精准营销。

现在亚马逊、微软以及Affectiva等公司都在开发相似的情感检测产物，这些产物宣称能够通过劈面部心情的识别判断出对方的感受。

以亚马逊的云服务Rekignition为例，在革新服务后，Rekignition可以对快乐，伤心，恼怒，惊讶，厌恶，岑寂、困惑和恐惧这八种情绪举行识别。

初创公司Affectiva的产物则是通过摄像头和麦克风检测车内乘坐人员的情感和认知状态，从而淘汰交通事故的发生。

据该公司称，这个软件能分析司机出是否处于生气或兴奋状态，并通过打哈欠、闭眼、眨眼频率等小行动的监测得出是否疲屈驾驶的结论。

但在去年7月，美国五名专家揭晓了一篇论文驳倒“凭据心情识别情感”这一看法，并通过大量研究证明市面上的许多依托面部心情识别情感的算法缺乏充实的科学依据。

数据显示，当人们生气时，他们在平均不到30%的时间里会皱眉，因此皱眉不能即是恼怒，它只是‘恼怒’的众多表达方式之一。

这也就意味着在凌驾平均70%的时间里，人们生气时是不会皱眉的。另外，纵然人们在不生气的时候，也会经常皱眉。

该研究还提到，亚马逊的Rekognition系统和其他情绪读取算法一样，是联合盘算机视觉和机械学习算法，在识别面部特征后将与其相应的情绪关联起来。

因此现在人工智能对情绪的识别其实是基于刻板印象：例如开心时会大笑，惆怅的时候会大哭，生气的时候会皱眉。

不行否认我们的面部心情和真实情绪之间存在着直接联系，但心理学教授Barrett也在研究中指出，“情境会强烈影响人们通过面部心情推断出的情感寄义。”而现在的情绪识别系统所分析的数据并不包罗任何有关相关配景的重要信息。

另外，个体在表达情感方式上的差别也会造成面部心情的差异。

这也就意味着包罗亚马逊、Affectiva在内的许多公司宣称的“情感识别算法”准确度无法获得有效保证。

只管现在这项技术仍在不停革新，如Affectiva通过对驾驶员的跟进研究，收集了大量有关面部心情、手势和语调等自然行为和情感数据，不仅仅是局限于面部心情的分析。

但显然，如果在还没有获得完善的情况下就被应用到招聘、医疗、安检等场景中，错误的效果可能会造成人们被误解。

同样，纵然前文所提到的文本对话识别基于对大量内容数据举行分析，能够在一定水平上到达明白的目的，但也受限于语气、语境甚至是文化差异，不行制止地会“表错情”。

究竟就连我们人类自身都经常无法准确明白情感的转达，更况且是人工智能呢？