AI不僅能認(rèn)臉，還能“讀心”
發(fā)布日期： 2020-06-17 供稿：科技日?qǐng)?bào)
編輯：吳楠 審核：劉曉俏 閱讀次數(shù)：原文標(biāo)題：AI不僅能認(rèn)臉,，還能“讀心”
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近日,，《自然》雜志發(fā)表了一篇論文,，利用人工智能研究了性格和面部特征之間的關(guān)系。研究團(tuán)隊(duì)征集了12000多名志愿者,，利用人工智能技術(shù)通過31000多張自拍學(xué)習(xí)了128種人臉特征,，并且將志愿者的人格特征分為五類，即責(zé)任心,、神經(jīng)質(zhì),、外向性、親和性,、開放性,。結(jié)果顯示，AI在基于靜態(tài)面部圖像預(yù)測(cè)性格方面的準(zhǔn)確率達(dá)到了58%,，其中對(duì)于責(zé)任心的準(zhǔn)確率高于其他四個(gè)人格特征,。用AI識(shí)別性格，這種“玄乎”的操作讓人不禁聯(lián)想到之前在網(wǎng)上大為流行的“AI相面”,，而事實(shí)證明,，利用AI相面是假，坑錢是真,。
那么這次《自然》雜志發(fā)表的研究成果和“AI相面”有哪些區(qū)別呢,，我們是否真的可以通過面部特征窺見人心？
通過映射函數(shù)確定面部和性格關(guān)系
“‘AI相面’并不可靠,，大多是數(shù)據(jù)擬合出來的一個(gè)牽強(qiáng)附會(huì)的結(jié)果,。”中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所研究員孫哲南接受科技日?qǐng)?bào)記者采訪時(shí)表示,。
此前已有媒體報(bào)道了“AI相面”的“吸金”套路及其分工明確的生意鏈,。北京理工大學(xué)教授翁冬冬接受媒體采訪時(shí)也表示，面部識(shí)別雖然是身份識(shí)別的主流方向,，但用于看相并沒有科學(xué)依據(jù),，娛樂性質(zhì)更多一點(diǎn)。這樣的程序開發(fā)門檻并不高,，在網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)花幾百到幾千元購(gòu)買外包服務(wù)就能很快開發(fā)出來,。
孫哲南表示,，與“AI相面”不同的是，論文中的研究采集了大量樣本,，并用計(jì)算機(jī)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)了人臉特征與性格之間的關(guān)聯(lián)映射函數(shù),。論文顯示，研究最初的樣本參與者達(dá)到25202名,，照片總數(shù)達(dá)到了77346張,，經(jīng)過數(shù)據(jù)篩選程序，最終得以保留的數(shù)據(jù)集包含12447份有效問卷和31367張照片,。這些參與者的年齡介于18歲至60歲之間,，其中女性占比59.4％，男性占比40.6％,。在此基礎(chǔ)上,，研究團(tuán)隊(duì)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估了人臉的128種特征，比如嘴巴寬度,、嘴唇或眼睛高度,，確保了實(shí)驗(yàn)覆蓋的數(shù)據(jù)量級(jí)和多樣性。得到數(shù)據(jù)之后,，研究人員將數(shù)據(jù)分為兩組,，一組用來訓(xùn)練AI，一組用來測(cè)試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性,。實(shí)驗(yàn)中的兩類數(shù)據(jù),，用于訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集占比90％，用于驗(yàn)證的數(shù)據(jù)集占比10％,。
在AI系統(tǒng)的設(shè)計(jì)上,，研究人員開發(fā)了一種計(jì)算機(jī)視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNCV），來區(qū)分不同的面孔,，并且記住面部圖像的特征,。同時(shí)，研究團(tuán)隊(duì)還訓(xùn)練了人格診斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNPD）,，NNPD根據(jù)從NNCV分析出的信息,，預(yù)測(cè)輸出五種人格特質(zhì)，整個(gè)過程分別針對(duì)男性和女性面部識(shí)別進(jìn)行,。
進(jìn)行情感計(jì)算需先建立與心理活動(dòng)的關(guān)聯(lián)
通過上述研究我們不難發(fā)現(xiàn),，目前人臉識(shí)別已經(jīng)有從“讀臉”到“讀心”的發(fā)展趨勢(shì)，那么通過照片,、視頻等識(shí)別人臉表情,，人臉識(shí)別技術(shù)需要哪些發(fā)展？
孫哲南認(rèn)為，人工智能的“讀心”功能目前主要是通過情感計(jì)算實(shí)現(xiàn),。
早在1997年,，MIT媒體實(shí)驗(yàn)室就提出了情感計(jì)算的概念，情感計(jì)算旨在通過賦予計(jì)算機(jī)識(shí)別,、理解和表達(dá)人的情感的能力,，使得計(jì)算機(jī)具有更高的智能。在情感計(jì)算的研究中,，情緒識(shí)別是最基礎(chǔ)、最重要的內(nèi)容之一,。而情緒識(shí)別主要通過面部表情,、語(yǔ)音、文字,、生理信號(hào)等模態(tài)的數(shù)據(jù),，來識(shí)別出人類的各種情緒。
“目前情感計(jì)算已有一些研究成果和進(jìn)展,，但是技術(shù)還不夠成熟,。通過表情分析心理活動(dòng)是情緒識(shí)別不可缺少的方式，但表情識(shí)別比人臉識(shí)別更加難,，因?yàn)樾睦砘顒?dòng)的表現(xiàn)因人而異,，很難統(tǒng)一建模全球所有人的喜怒哀樂與人臉數(shù)據(jù)之間的量化關(guān)系。首先給人臉圖像標(biāo)注情感類別和強(qiáng)度就是很難的事情,，‘一千個(gè)觀眾眼中有一千個(gè)哈姆雷特’,；此外，情緒判定存在主觀性甚至摻雜地域文化風(fēng)俗習(xí)慣等因素,?！睂O哲南說，因此從識(shí)別身份到識(shí)別表情,，人臉識(shí)別技術(shù)需要更先進(jìn)的計(jì)算模型建立人臉圖像,、視頻與心理活動(dòng)之間的關(guān)系。但目前機(jī)器人有智商無(wú)情商,，達(dá)到高度和諧的人機(jī)共存仍然任重道遠(yuǎn),。
此外，孫哲南強(qiáng)調(diào),，如果通過面相自動(dòng)判斷性格的技術(shù)到達(dá)成熟階段,，這種技術(shù)將會(huì)在企業(yè)招聘、職業(yè)規(guī)劃,、人機(jī)交互,、廣告營(yíng)銷等領(lǐng)域得到應(yīng)用。但這種基于面相的性格識(shí)別會(huì)先入為主地判定人物性格,，進(jìn)而帶來一些倫理問題,，例如性格歧視與偏見等,。
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