16年前的千禧年,全世界的互联网人似乎都在恐慌和期待中度过。

一次反叛的离家出走

恐慌着千年虫的危机,期待着新的世纪。这一年发生了很多事,地球没有遭遇末日,只是有点乱:小布什在争议中上台;俄罗斯核潜艇“库尔斯克号”爆炸,118名官兵丧生在冰冷的大西洋;台湾大选,阿扁当家;日后爆红中国粉丝万千的TFboys,出生了两个。

依然是这一年。在埃及,一个刚结婚的穆斯林姑娘Rana el Kaliouby,做了一件不寻常的事情。在丈夫的支持下,他独自收拾行李,搬到了英国,和家人远隔重洋。

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在阴冷潮湿的英伦三岛,她花在电脑上的时间越来越多,可每当她聊天时,却发现自己的情感,被巨大而无形的网络空间全部吞噬。那段日子,她非常想家,异常孤独,哭泣,却只能用来表达。

感受了这样的无奈后,她想,是不是可以有一项技术,能够准确地识别情绪,能够感受我们的感受并作出回应,就像一个情商很高的朋友会怎么样?于是,她开始了自己的研究。

在剑桥取得博士学位后,她担任麻省理工学院的研究科学家,一方面改善人机交互技术,另一方面将此技术用于“人类—人类”的交流,帮助自闭症、孤独症患者与他人进行情感交流。此后,她领导了一个情感计算小组,在5年的时间里,发展为一家企业,通过计算机视觉、深度学习、大数据研究,通过对人类脸部的表情识别,来判断情感并作出反馈。这家企业就是美国AI创业明星Affectiva。

“察言观色”看透你的心思

Affectiva的研究者们是如何让冷冰冰的机器识别人类情绪的呢?

首先是通过大数据与深度学习的配合。他们给了算法成千数万个不同种族、年龄、性别正在微笑的案例,用同样的方法研究假笑。

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在深度学习的帮助下,算法能够观察到所有脸部的纹理与皱纹,以及形状的变化。最后总结出共同具备的微笑特征和假笑的细微差别。

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这样,当算法下一次见到一个“生脸”时,就能够识别他是否真的在微笑。

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Rana在2015年的TED演讲中,将这种技术集成到IPAD上,现场随机演示了“情绪引擎”对于表情的识别。通过IPAD可以看到,白色边界框准确地锁定了志愿者的面部,跟踪脸部重要特征点,志愿者分别作了面无表情、微笑、大笑、惊喜、困惑等表情,全部都能准确识别。

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在这个简单小型的演示里,每一次读取被称为一个情感数据点,截止演讲时,Affevtiva已经积累了120亿个情感点,超过10亿个面部表情。

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以上,我们大概可以了解,机器是如何通过面部表情来识别情绪的。当然,雷锋网认为,正如演示中志愿者“伪装”的表情,机器是否能透过“伪装”看穿“内心”呢?这或许还需要更精密的测试。

目前,据Affectiva官网最新消息显示,这项技术被广泛的用于医疗、教育、视频、零售等各行业中。例如, Business Wire的报道说Affectiva的情感AI将被集成到Voxpopme平台,使研究人员更容易获知观众的喜好,深入了解观众行为,减少视频工作的传统挑战。VentureBeat则报道了另外一个消息,零售技术公司Cloverleaf最近发布了shelfPoint,一个用于实体店的动态货架解决方案,它使用Affectiva的情绪反应技术,来捕获客户互动数据并跟踪情绪。

全球 TOP 5 初创企业的背后

最近,英国技术公司Ve Interactive做了一份榜单,列出了2017年5家顶级初创企业的名单,Affectiva是其中之一。榜单作者凯特·罗杰森说,“我们期望Affectiva在来年能够成就伟大的事情”。

这样的成绩,除了文章开头创始人Rana的动人故事和卓越研究外,离不开一个强大的团队。目前Affectiva的技术研究人员大多来自麻省理工学院,由既是创始人又是首席科学家的Rana领导。

此外,管理团队中还有来自硅谷的CRO Alan Park,加入Affectiva前是Openwave、Trimble Navigation等技术和服务公司的高级副总裁,负责带领销售团队,制定市场营销战略,推出行业领先的解决方案。

COO Tim Peacock在过去的17年里,帮助SaaS公司建立、领导工程团队,研发了ChoiceStream,Sermo,DirectoryM和Intranets.com等。 此前,Tim在Lotus工作了8年,在那里他领导了Lotus 1-2-3的开发。

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此外,Affectiva还拥有强大的顾问团,包括拥有20年的行为评估和干预技术开发临床经验的麻省理工学院客座教授 Matthew Goodwin、ZOOM Video创始人Eric S. Yuan等。

融资情况及未来

Affectiva在2016年获得了由Fenox Venture Capital 1400万美元D轮融资,此前还获得了2000万美元融资,参投者包括WPP、维港投资和KPCB。

Fenox Venture Capital的首席执行官Anis Uzzaman希望Affectiva将来能在医疗、机器人和教育领域发挥作用,同时非常情感AI的发展前景。他认为,像Alexa、Siri这类虚拟个人助理也一定需要情感识别。

事实上,Affectiva也已经在医疗领域进行了大的尝试,Rana在演讲中分享了一个故事:基于情感识别的“情绪授权可佩带眼镜”,能够帮助视力受损者读懂他人的脸部表情,也可以帮助自闭症患者解读他人的情绪。

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而在教育方面,如果“学习程序”从你的面部识别到“困惑”,则会自动减缓教学速度。Rana试图让人们想象一个场景,如果你的手表能够感知情绪,如果你的车能够感知疲惫,那生活会有什么变化呢?她甚至开玩笑说,如果你的冰箱能够感知你的(体重)压力,那冰箱就会自动上锁。相信大多数女生都会喜欢这种“体贴”的冰箱。

Rana认为,无论是她个人还是Affectiva,力量都是不够的,所以他们把所有的技术都开放了,想要有更多开发者参与进来,研究“情绪认知”。当然,她知道或许会有一些危险存在,但她也非常确定,这项技术能够给人类带来的益处,将远远大于其被滥用的可能。

后记

在雷锋网看来,现在这个星球上,被互联网笼罩的每个人都知道人工智能在爆发式的发展,有的人欣喜若狂,有的人略显慌乱,但Rana和她带领的Affectiva,为我们创造了一个极为“善意”的案例,那就是让这个世界朝着更美好、更公平、更开放的方向走去,我们可以拭目以待,我们也可以共同前行,时代属于每一个人。

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