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突破冰冷的0、1,为智能计算加入“情感”

上网日期: 2012年08月24日 ?? 作者: Junko Yoshida ?? 我来评论 字号:放大 | 缩小 分享到:sina weibo tencent weibo tencent weibo


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关键字:工程师? 运算系统? 情感运算?

电脑视觉成功助力医疗革新 情感运算的下一个突破是什么?

电脑视觉(computer vision)或许是第一个受惠于情感运算的技术领域。人类能凭直觉去感应什么最重要,并根据情感来斟酌理由、或根据注意力所集中之处做出决定;与此类似,电脑视觉系统则是会客观检查所有输入的视觉信息,然后针对视野中的每个项目与动作进行大量的资料处理,判别事情的重要性,以及什么该做、什么不该做。

如果电脑视觉系统知道应该特别注意人类的脸部表情,或是皮肤颜色的细微变化,该会如何?若对电脑输入特定算法,助其判读人类情感与生理性线索,就可以让电脑更迅速地撷取到最重要的信息。对此Berkeley Design Technology共同创办人暨总经理Jeff Bier表示,情感运算领域的成果将会为涵盖玩具、飞航安全、保安视频系统、医疗监测系统等应用领域的电脑视觉设备带来很大的影响。

Picard的情感运算研究并不只是在MIT校园的实验室里进行,其团队在2009年成立了一家由MIT独立出去的新创公司Affectiva,并已成功将部分情感运算技术商业化,产品包括自动化脸部表情编码平台Affedex,以及可穿戴生物感测装置Qsensor。

在商业市场上赚钱并非Picard的目标,但来自医疗社群的大量需求说服她成立Affectiva:“如果我不帮忙,反而像是阻碍了医疗研究。”例如她的团队与自闭症研究学者进行合作;自闭症患者的特性就是无法辨识他人的情感,他们无法将人们的脸部表情、说话语气或是生理变化组织成有意义的信息:“我们发现自闭症患者在激动时,会展现完全即兴的情感反应;更严重的是,纪录显示过于激动的情绪有时会导致自闭症患者癫痫发作。”

Picard团队所采用的方法,并非教导自闭症患者如何去理解他人,而是教导自闭症患者的照顾者要预先观察到的一些征兆来处理患者可能的反应。据她表示,由Affectiva所开发的自动化脸部表情辨识系统准确率高达九成以上;该系统除了在美国进行测试,也进军中国、巴西等新兴市场。

但更大的挑战在于开发情感预测设备。Picard指出,人类的情感是很复杂的,甚至在信号到达大脑皮层、或是人们意识到什么事发生之前,就会有生气或害怕的情绪;而以人们看到蛇的反应为例:“当我们看到蛇时,身体可能会先做出反应,跳开危险的目标,但之后才意识到那是一种恐惧。”

“判读情感就跟预测天气一样,你需要知道窗外的天气是如何变化。”在被问到情感运算如何冲击硬件设计时,Picard表示:“随着(判读情绪的)电脑算法日益复杂,也需要识别速度更快的运算设备。”

对此Berkeley Design Technology的Bier认为,当所需运算性能提升,要将情感运算放进嵌入式系统,在成本与功耗方面的挑战就更大,但机器视觉系统若要达到实用,就需要进入体积更小、更平价的设备中。

翻译:Judith Cheng

本文授权翻译自EE TIMES,谢绝转载


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