AI是否真的能分清人类的情绪么？(图)

对于人工智能，很多人可能只关注AlphaGo在围棋中击败了人类多少次，或者OpenAI在游戏中击败了哪些强大的电竞选手，但在更深层次的“情感”识别方面，人工智能正在看脸成为一种新的“经济模式”。这一模式也推动了国内人工智能在各个领域的快速发展，催生了旷视科技、商汤科技、极链科技Video++、依图科技等优秀的人工智能初创企业。

从了解情绪变化过程中肌肉的变化，到用机器来识别人类的情绪，人​​工智能在人工智能阅读情绪的认知上逐渐有了新的进展。那么机器如何检测人类情绪的变化呢？AI真的能区分人类的情绪吗？情绪识别在哪里应用？

什么是情绪？

情绪是一系列主观认知体验的总称，是多种感觉、思想和行为综合产生的心理和生理状态。情感一词可以追溯到 1579 年，来自法语单词 émouvoir。最常见和流行的情绪是喜悦、愤怒、悲伤、震惊、恐惧等，还有一些微妙而微妙的情绪，如嫉妒、羞愧和羞愧。情绪经常与情绪、性格、脾气和目的等因素相互作用，也受激素和神经递质的影响。

1990年代初期，情绪科学的主流观点认为有六种基本情绪：恐慌、悲伤、愤怒、快乐、惊讶和厌恶。世界上的每个人都亲身经历过这些情绪，并且能够清楚地区分它们。情绪通常表现出明显的冲动和外在特征，包括认知评估、身体反应、主观体验、外在表现和行动倾向。情绪机制是人类经过漫长的进化过程而固化的一种本能。比如人类在面对野兽、枪械、恶意的人时，通常都会有恐惧的情绪，会出现面色苍白、面部和身体出现一系列生理变化，比如颤抖、瞳孔放大等。

AI真的能辨别人类的情绪吗？

人工智能的核心诉求是让机器模拟人类意识和思维的信息过程，并以类似于人类智能的方式做出反应。这就需要从人的智商和情商两个维度来回顾人工智能哪项是错误的情绪识别，而目前对人工智能的研究大多局限于智商方向的模式识别，通过自然语言处理、机器学习、模式识别、物联网等。感知、逻辑推理等技术的综合应用，使机器具备一定的逻辑思维和判断能力。但目前，人工智能情感识别仍面临在没有人为干预的情况下，难以理解和表达复杂的情感。

情感历史学家托马斯·迪克森对此非常乐观。他认为，对于人工智能来说，情绪产生的机制可能类似于大脑提取的许多因素的加权计算。只要明确不同文化、不同个体的权重系数，情绪识别问题就迎刃而解了。

可以实现AI情感识别的领域

1.识别罪犯

目前，研究人员已经开发出一种基于深度学习的人工智能，在人脸识别等感知任务上取得了成功。在这里，深度学习与面部旋转模型相结合来判断人的面部特征和表情。不管是不是罪犯，收集到的人的视频都是分类的，比如皱眉、鼓鼓的眼睛都被贴上了愤怒的标签。这些标记的人类情感将用于训练。这种标记方法被情绪检测行业的许多人认为是检测情绪的黄金标准。美剧《对我撒谎》通过人脸表情侦破犯罪的灵感也来源于此。.

2.老人护理

情感人工智能的应用价值可以渗透到人们日常工作和生活的方方面面。从视频情感人工智能的角度来看，由于视频情感人工智能具有连续、实时、远程、非接触式采集生理和心理信息的特点，可以得到广泛应用。适用于基于视频采集的业务场景。比如在护理方面，我们习惯于从安全的角度关注老人的生命健康。如果我们能通过传统的安防摄像机看到老年人的实时血压、心率、呼吸频率等生理指标，结合情绪识别人工智能系统，实时监测他们的身体健康状况，

3.疲劳驾驶

我国交通运输业发展迅速，随之而来的交通事故也呈上升趋势。交通部门数据显示，疲劳驾驶引发的交通事故占比较大，在严重交通事故和疲劳驾驶中占比较大。作为交通事故的主要隐患，它引起了人们的关注。目前，针对疲劳驾驶的疲劳驾驶检测装置有很多。现有技术提供了一种通过人脸识别和瞳孔监测来分析驾驶员疲劳的方法。但目前该技术还存在诸多不足，容易因外界光线、遮挡等因素造成误判。

未来，如果情感识别AI安装在汽车上，AI需要做的不是存储一些简单的信息，而是将这些信息整合到当前的情况中哪项是错误的情绪识别，通过动态整合做出准确的判断。

概括：

在科技飞速发展的今天，生物识别技术已经逐渐渗透到我们的日常生活中，从传统的摄像头、超声波检测等获取信息的方式，到今天的指纹识别、虹膜识别、声纹识别、人脸识别等。但人工智能的商业应用价值不止于此，未来无论是在公共服务领域，还是在个人生活领域，它都能为我们带来更便捷的体验。但在未来的几十年里，除了在少数领域人工智能可以像人类一样识别不同类型的情绪外，在某些领域，可能还有很长的路要走。