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若被AI看穿，我們怎么辦？

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若被AI看穿，我們怎么辦？



小說《三體》中 ， “三體人”不會撒謊、彼此思維和情緒完全透明的情節(jié)你也許并不陌生 。 隨著人工智能（AI）情緒識別技術(shù)的發(fā)展 ， 機器已經(jīng)能識別人類情緒的變化 。 情緒識別正被越來越廣泛地應用于機器智能中 ， 也許有一天 ， 人類會被AI徹底看穿 。
近日 ， 中國臺灣聯(lián)合大學研究人員在IEEE ACCESS上發(fā)表論文 ， 提出用特定連續(xù)動作間骨骼點速度的變化程度 ， 來區(qū)分人類微妙情緒變化的新方法 。 該方法與時空圖卷積網(wǎng)絡(luò)（ST-GCN）相比 ， “可有效地將識別精度提高50％以上” 。
別動 ， 動就被看穿
“通過面部特征、語義與腦波分析來識別人類情緒的研究已經(jīng)比較多了 ， AI也能有效地識別出人類的情緒 。 我們試圖提出一種新的情緒識別方式 ， 可以讓人們在不同場景下有更多選擇 ， 未來也可以通過多手段融合 ， 更準確地進行情緒識別 。 ”論文第一作者、臺灣聯(lián)合大學助理教授蔡明峰在郵件中寫道 ， “基于Pose Net深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ， 我們提出時空變化圖卷積網(wǎng)絡(luò)（STV-GCN ）技術(shù) ， 在進行情緒識別時 ， 獲得人體骨架關(guān)鍵點信息不受衣物、皮膚或肌肉等因素的影響 。 ”
在人工智能情緒識別領(lǐng)域 ， 基于面部 ， 語義或腦電波識別技術(shù)需要大量的訓練樣本 ， 通過ST-GCN的連續(xù)運動來訓練和識別人類行為模式 。 但是 ， 該技術(shù)難以區(qū)分微妙的情緒變化 。 STV-GCN識別訓練方法采用骨骼檢測技術(shù) ， 計算連續(xù)動作之間的骨骼點變化程度 ， 并使用特定算法對速度水平進行分類 ， 以區(qū)分快速和細微的動作 。 該系統(tǒng)對相同動作不同速度的識別精度達到88.89％ ， 情緒狀態(tài)的識別精度達到83.34％ 。 在速度分類階段和情緒狀態(tài)分類階段 ， STV-GCN的準確率比ST-GCN提高50％以上 。
蔡明峰認為 ， 在開放區(qū)域（如城市廣場或交通系統(tǒng)）中 ， 通過骨骼點變化進行情感識別 ， 可以避免潛在的危險發(fā)生 。 系統(tǒng)可以主動識別具有特殊情緒狀況（例如憤怒或悲傷）的人 ， 并主動通知該區(qū)域的安全管理人員進行處理 。 由此可以在一定程度上避免暴力沖突或惡性傷害事件發(fā)生 。
AI“懂你”九分
“并非只有面部才有微表情 ， 身體姿態(tài)也有 。 ”中國科學院自動化研究所研究員、模式識別國家重點實驗室副主任陶建華告訴《中國科學報》 ， “通過面部區(qū)域還是通過身體姿態(tài)來識別情緒其實各有優(yōu)缺點 ， 各有不同的適應場景 ， 很難說誰比誰強 。 ”
很多時候,人們的表情和動作帶有比語言更豐富的信息 。 在AI情緒識別領(lǐng)域,多數(shù)識別方法在分析面部表情的背景下進行,現(xiàn)實生活中 ， 人們有時會通過語言和表情來掩飾自己的情緒,而肢體語言很難操縱, 相關(guān)的微表情很難掩飾 ， 往往能傳達出更細致、更真實的情感狀態(tài) 。
陶建華介紹說 ， 目前主要有兩種AI情感識別方式 。 一是接觸式 ， 即利用人的生理特征（包括腦電、皮膚電、心率心跳）等的信號變化、以生理參數(shù)來分析人的情緒變化 。 人類情感變化時 ， 會伴隨著出現(xiàn)一些生理特征的變化 ， 這些生理特征的細微變化可以反映出情緒波動 ， 比如測謊就是利用這樣的原理 。 二是非接觸式 ， 包括利用音頻和視頻信息 ， 如利用聲音的特點進行分析 ， 或者依靠視頻信息中 ， 表情、頭部姿態(tài)、身體姿勢的變化來進行識別 。 非接觸式有基于音頻的 ， 有基于視頻的 ， 也有將音視頻方式結(jié)合起來進行的 。 情緒識別通常都采取模式識別 ， 或模式分類的方法進行 。 “無論是傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型 ， 還是現(xiàn)在基于神神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些方法 ， 都能取得比較好的結(jié)果” 。

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