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探析AI讀取人臉表情的正確打開(kāi)方式

電子工程師 ? 來(lái)源:cc ? 2019-01-28 16:01 ? 次閱讀

每年1月,大約4500家公司前往拉斯維加斯參加消費(fèi)電子展(***)。2019年的展覽活動(dòng)與以往相似:公司熱情地鼓吹他們的想法、參展者在推特上發(fā)布最瘋狂的產(chǎn)品。今年的趨勢(shì)涉及有:無(wú)人機(jī),聲控家庭助理,“8K”電視等。但最令人興奮的是聲稱(chēng)能夠“閱讀”人類(lèi)面孔的機(jī)器人,從一張圖中識(shí)別出人類(lèi)的情緒和健康。

一臺(tái)機(jī)器將36歲技術(shù)編輯Stan Horaczek的照片解讀為“迷人的,30歲,看起來(lái)像權(quán)志龍”(三個(gè)詞匯中的兩個(gè)還不錯(cuò))。另一臺(tái)機(jī)器則將其描述為“47歲,男性概率為98%”,二者的特征描述都加入了很多表情符號(hào)。

但是有些想法可能會(huì)對(duì)我們的日常生活產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。英特爾提供了一項(xiàng)最新動(dòng)態(tài),旨在建立一個(gè)由面部表情控制的輪椅(眨眼向左,親吻的表情向右),這對(duì)行動(dòng)能力有明顯和積極的影響。

另外,Veoneer推出了自動(dòng)駕駛汽車(chē)的 “表情識(shí)別”概念。它將根據(jù)用戶(hù)的面部表情做判斷,以確定司機(jī)是否在路上困倦或分心。還有的表示有意將醫(yī)生的診斷自動(dòng)化,深入凝視用戶(hù)的面部來(lái)推斷其病情。

在CES上展出的商品可能是新鮮的,然而,人們?cè)噲D讀取面部信息可以追溯到古代。根據(jù)J. Paul Getty Trust的Sarah Waldorf的說(shuō)法,希臘數(shù)學(xué)家畢達(dá)哥拉斯基于“ 看起來(lái)多么有天賦 ”來(lái)選擇學(xué)生。在十五世紀(jì),蘇格蘭詹姆士二世面部的朱紅色胎記被認(rèn)為是他沉郁脾氣的外在表現(xiàn)。在殖民地歐洲,許多科學(xué)家對(duì)種族主義漫畫(huà)提出了可信度,這種漫畫(huà)將人類(lèi)表達(dá)與動(dòng)物行為聯(lián)系起來(lái)。

“相貌”一詞意指一種信仰:我們面容的紋路呈現(xiàn)出隱秘不明的信息,其從未真正消失過(guò)。在《紐約時(shí)報(bào)》雜志中, Teju Cole認(rèn)為,這種信仰體現(xiàn)在每一部攝影作品中:“我們傾向于將肖像解讀為好像我們正在閱讀所描繪者的內(nèi)在信息,我們談?wù)摿α亢筒淮_定性,我們贊美他們強(qiáng)壯的下巴。高額頭被認(rèn)為是聰明的。我們可以輕松地將人們的面部特征與其個(gè)性聯(lián)系起來(lái)。”

但是,兩只眼睛、一張嘴和一個(gè)鼻子能告訴我們什么呢?

人類(lèi)無(wú)法“讀取”面孔,但我們?cè)诮忉屍渌说那榫w方面做得很好

美國(guó)東北大學(xué)心理學(xué)和情緒神經(jīng)科學(xué)專(zhuān)家Lisa Feldman Barrett表示:“我認(rèn)為技術(shù)在某種程度上可以用來(lái)從你的臉上讀出你的情緒,但不是僅僅識(shí)別面部,而是基于具體情境來(lái)解讀。”

考慮到痛苦的表情,這普遍被認(rèn)為是一種不滿(mǎn)的信號(hào)。“你在電影《Inside Out》中能夠看到這一點(diǎn),”Barrett說(shuō),“每個(gè)人的大腦中的憤怒情緒看起來(lái)都是一樣的......這是人們相信的刻板印象。”然而,還有一些有力證據(jù)則表明了其他一些東西。“人們?cè)谏鷼鈺r(shí)會(huì)皺眉,但有時(shí)不會(huì)。而且,有的人不生氣時(shí),也會(huì)經(jīng)常皺眉,這意味著皺眉并不是非常適合作為一種對(duì)憤怒情緒判斷的依據(jù)。”

這就顯示出具體情境(上下文)的重要性。我們不斷分析他人的“肢體語(yǔ)言”、面部表情、甚至他們的語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)。在我們觀(guān)察的過(guò)程中,我們會(huì)考慮剛剛發(fā)生的事情,目前正在發(fā)生的事情以及接下來(lái)可能發(fā)生的事情。我們甚至?xí)紤]在我們自己的身體內(nèi)發(fā)生的事情,Barrett強(qiáng)調(diào),還用我們所感受到的、看到的和想到的。有些人比其他人更擅長(zhǎng)這一點(diǎn),某些因素會(huì)影響你在特定互動(dòng)中的判斷結(jié)果。如果你認(rèn)識(shí)一個(gè)人 ,通過(guò)長(zhǎng)期交往,你已經(jīng)明白了其特定情緒可能表現(xiàn)出的方式 ,那么,你更有可能準(zhǔn)確地解釋他們皺眉的原因。

但這些都不是真的“讀取”某人的臉。“這實(shí)際上是一個(gè)很糟糕的比喻,”Barrett說(shuō),“因?yàn)槲覀儧](méi)有發(fā)現(xiàn)個(gè)體行為所蘊(yùn)含的心理含義。我們?cè)诤艽蟪潭壬匣谇榫硜?lái)做出推斷。”充其量,你正在與另一個(gè)人的面孔合作 - 從數(shù)據(jù)(卷曲的嘴唇)和你的先入之見(jiàn)中創(chuàng)造出新的東西,這是機(jī)器人目前無(wú)法觀(guān)察或理解的東西。

這些與生俱來(lái)的品質(zhì)有助于我們判斷、理解他人,以及傳達(dá)自己的情感。但這也可能會(huì)讓我們誤入歧途。“文獻(xiàn)表明,我們傾向于高估自身的面部識(shí)別能力。” 達(dá)特茅斯教授Brad Duchaine說(shuō)。“例如,人們對(duì)誰(shuí)看起來(lái)值得信賴(lài)以及誰(shuí)不值得做出一致的判斷,但這些判斷似乎并沒(méi)有有效地預(yù)測(cè)實(shí)際情況下的可信度。”

而試圖從人們的臉上收集個(gè)人健康狀況同樣復(fù)雜。

Ian Stephen是澳大利亞悉尼麥考瑞大學(xué)的講師,他使用一種主要的進(jìn)化范式來(lái)研究生理學(xué)如何在我們的臉上得到反映。他發(fā)現(xiàn),臉型可以預(yù)測(cè)BMI和血壓等因素。其最有趣的發(fā)現(xiàn)不僅僅是面容,而是著色:研究參與者認(rèn)為白人皮膚色素沉著更黃、更健康。Stephen認(rèn)為這與角蛋白(我們從大量水果和蔬菜中獲得的橙色色素)和含氧血液(由心血管問(wèn)題消耗的溫暖色調(diào))相對(duì)應(yīng)——這是兩種非常真實(shí)的健康標(biāo)志。

大多數(shù)這些決定都是在潛意識(shí)里做出的。在《 傲慢與偏見(jiàn)》中,達(dá)西先生與伊麗莎白貝徒步三英里后面色黯淡。但達(dá)西沒(méi)有把其吸引力與氧氣血或生殖健康聯(lián)系起來(lái),他只是回應(yīng)他所看到的。雖然這看起來(lái)很膚淺,但簡(jiǎn)·奧斯汀的浪漫小說(shuō)揭示了一個(gè)更深層次的真理:“被認(rèn)為具有吸引力的面孔也被認(rèn)為是健康的。”Stephen說(shuō)。

許多進(jìn)化生物學(xué)家認(rèn)為偶爾將身體健康和感知到的美混合在一起是有利的。它至少在理論上幫助動(dòng)物挑選配偶并繁衍后代。但這并不是萬(wàn)無(wú)一失的:在很多方面,美是多種多樣的,此外,關(guān)鍵的是,美受到文化因素的影響。例如,美國(guó)人重視瘦身并詆毀肥胖,但瘦弱的人可能是不健康的,肥胖的人則可能非常健康。這些因素已經(jīng)產(chǎn)生了真正的影響:僅僅因?yàn)橥獗恚逝终摺D女和有色人種,從工作場(chǎng)所到急診室都受到歧視。

在許多人眼中,美麗可以阻擋一切。2017年的一項(xiàng)《自然》研究顯示,“男性感知的健康狀況是通過(guò)平均性、對(duì)稱(chēng)性和皮膚黃度來(lái)預(yù)測(cè)的。”與此同時(shí),女性的健康狀況則“通過(guò)女性氣質(zhì)預(yù)測(cè)”。

一本19世紀(jì)關(guān)于面容的書(shū)描述了兩種視覺(jué)情感。左:完全絕望。 右:憤怒與恐懼混合。

有些人認(rèn)為借助機(jī)器進(jìn)行面部識(shí)別有可能幫助人類(lèi)擺脫愚昧。其他人則擔(dān)心這會(huì)把誤解放大到無(wú)法控制的程度。在最近發(fā)表在《自然》雜志上的一項(xiàng)研究中,與FDNA有關(guān)的研究人員使用人工智能來(lái)識(shí)別兒童臉部照片中的遺傳性疾病。該項(xiàng)目名為DeepGestalt,在17000張圖像的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練,以識(shí)別***多種綜合癥。

根據(jù)人們對(duì)技術(shù)的定位,DeepGestalt可能會(huì)激發(fā)一種消沉的希望,或者是一種恐懼。Stephen表示,雖然仍然需要醫(yī)生來(lái)解釋結(jié)果,但這種機(jī)器可以提供一種“更安全、更方便”的方法來(lái)診斷許多疾病。但是,它的使用伴隨著嚴(yán)重的道德問(wèn)題。Stephen說(shuō):“曾經(jīng)私有化的信息,可能更容易被識(shí)別。公司是否會(huì)開(kāi)始從你的Facebook個(gè)人資料中提取你的照片,并對(duì)他們之前無(wú)法預(yù)知的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析并否認(rèn)你的保險(xiǎn)或進(jìn)行額外收費(fèi)?”

類(lèi)似的面部識(shí)別算法引發(fā)了他們自己的隱私問(wèn)題。2017年,Glaad和人權(quán)倡導(dǎo)團(tuán)體等組織譴責(zé)了創(chuàng)建“AI gaydar”的努力。一位評(píng)論家稱(chēng)其為“算法相當(dāng)于一名13歲的恃強(qiáng)凌弱者。”

對(duì)能夠讀取我們思想和感情的人或機(jī)器的恐懼,甚至是那些我們希望隱藏的東西,都是技術(shù)焦慮的基礎(chǔ)部分,載于喬治·奧威爾的小說(shuō)《1984》中。但在這個(gè)領(lǐng)域,想象力仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)我們的技術(shù)。

Feldman Barrett認(rèn)為高技能的情感閱讀機(jī)器人是可以實(shí)現(xiàn)的, 但目前在這個(gè)市場(chǎng)上運(yùn)營(yíng)的公司似乎并不具備制造它們的能力。“計(jì)算機(jī)在視覺(jué)領(lǐng)域(檢測(cè)行為)發(fā)展地越來(lái)越好,不幸的是,(程序員)認(rèn)為檢測(cè)行為意味著檢測(cè)一種情緒。”她說(shuō),“要想取得真正的突破,在某些方面需要改變的不是技術(shù),而是心態(tài)、預(yù)設(shè)。”

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原文標(biāo)題:前方高能:AI讀取人臉表情的正確打開(kāi)方式!

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