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人脸识别情绪不靠谱!美国专家:微软谷歌的情感识别算法或存硬伤

时间:2019-08-05
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智东西(公众号:zhidxcom)

编|李水青

导语:“AI情感识别”没你想的那么神通,别被它误导。

智慧的东西7月26日消息,最近,美国的五位专家发表了一篇论文,驳斥了“根据表达识别情绪”的方法。这些专家已经回顾了两年多的1,000多项研究,证明许多基于面部表情识别情绪的算法缺乏足够的科学证据。

据说,这意味着包括微软和谷歌在内的许多公司的“情感识别算法”的原则可能不严谨,如果应用于招聘,医疗,安全等场景,或严重误导用户。

▲来自美国的五位专家发表了一篇论文,驳斥了“基于表达来识别情绪”的方法论

一、热门情感识别软件硬伤:皱眉≠愤怒

随着人工智能(AI)被广泛用于人类决策,许多开发人员已经表示他们可以构建可以解决情绪问题的AI工具。

微软,亚马逊和小发猫等科技公司都推出了自己的“情感识别算法”。大多数这些产品都是基于面部表情来识别人们的感受,例如,如果人们皱眉,咧嘴笑就意味着生气。

“情绪识别算法”可以应用于各种场景。例如,求职平台软件可以通过自动监控“愤怒”情绪算法系统来过滤一些情绪智力不符合标准的候选人。

“一些公司声称他们已经能够通过算法识别情绪,但数据显示情况并非如此。他们的算法可以识别皱眉,但这并不意味着发现了愤怒,”教授Lisa Feldman Barrett说。东北大学心理学系。包括Barrett在内的五位科学家花了两年时间在论文《再论人类情感表达:从人类面部表情辨别情绪的方法论面临的挑战》上发表他们的研究成果。(论文的原始名称:《EmotionalExpressionsReconsidered:ChallengestoInferringEmotionFromHumanFacialMovements》)

▲研究人员使用面部动作编码系统(FACS)来描述成人面部结构

二、耗时两年,查阅1000多项研究

该论文用了两年时间,作者回顾了1000多项不同的研究。来自东北大学,格拉斯哥大学和其他院校的五位作者是情感科学领域不同理论阵营的杰出科学家。他们受美国心理科学委员会的委托,仔细检查相关研究的证据。 “起初,我们不确定我们是否可以就数据达成共识,但我们做到了,”巴雷特说。

研究表明,人类情感的表达极其丰富和复杂,很难依靠简单的面部表情识别。

巴雷特说:“数据显示,当人们生气时,他们会在不到30%的时间内皱眉。皱眉不等于愤怒,皱眉只是'愤怒'的众多表现之一。这意味着平均超过70岁。在百分之百的时候,人们生气时不会皱眉。关键是,当他们不生气时,他们常常皱眉。“

因此,提供这种“情感识别算法”的公司往往会误导消费者。

“你确定要根据这个做出决定吗?”巴雷特说。 “当你去法院进行诉讼,在医院诊断,或在机场进行安全检查时,你是否愿意让30%的概率'统治'你?

三、承认表情有用,也要考虑语言、情境

当然,根据社会习俗的习俗,人们会积极使用表达来表达情感。然而,当人们面对面交流时,他们不仅仅是从脸上分析彼此的情感,而且可以通过各种因素,如服装,运动,与个人背景,传统习俗,人际关系和其他背景信息联系起来。和语言。

该论文认为,情绪研究领域存在各种刻板印象。具体而言,它驳斥了“通过表达获得情感'指纹'的理论。”这一理论源于20世纪60年代心理学家保罗埃克曼的研究。

巴雷特和其他学者说,有些理论认为面部表情和情绪之间存在很强的相关性。这些理论的相关研究在方法上存在很大缺陷。例如,在演员的表达的情况下,演员经常被要求选择一种有限的情绪,例如“愤怒”,以某种方式将这种“愤怒”情绪传达给观众。

▲当人们被要求根据自我理解表达同一情感的表达时,通过这些表达获得的人工智能鉴别结果差异很大

“虽然演员可以选择的抽象情感类型是有限的,但它们很难转化为直观的表达,”巴雷特说。 “当一个演员想要表达愤怒时,他可能会哭,大喊,大笑或者只是静静地坐着然后想想复仇计划。你能否接受演员因“皱眉”表达他的愤怒而赢得奥斯卡奖?我相信很少有人喜欢看这个表演。

四、要考虑更多变量和变量的优先级

然而,这些人类情感的微妙之处很少被“情感识别工具”的创始公司所认识。例如,微软在推广相关产品时表示,其AI情感识别软件可以“识别基于面部表情的八种情绪”。

在这方面,公司经常说他们的分析是基于更多的数据信息而不仅仅是面部表情。那么问题是,他们的算法是否加权数据以及如何平衡变量的权重?

据说,市场对“情感认可”已达到200亿美元。业内领先的公司之一Affectiva表示,它正试图收集更多的情绪表达变量。例如,它引入了一种结合表情和语音来测量驾驶员情绪的工具。其他研究人员正在研究使用步态识别和眼动追踪来识别情绪。

巴雷特认为,通过更广泛的变量分析,我们将来能够更准确地识别情绪。 “我绝对相信这是可能的,”她说。 “但这并不意味着我们不应该阻止误导技术的扩散。”

结语:情感识别“不简单”,变量可靠性最关键

目前,在一些“情绪识别算法”中选择变量的标准不是变量的“可靠性”,而是可以测量这个变量。在“情感识别产品”中使用的机器学习是一种太擅长发现联系的技术,这可能导致表面甚至错误的分析。

例如,一些组织使用机器学习算法来分析保姆在社交网站上的“态度”,然后分析保姆态度与公司财务记录之间的关系,并预测股票价格。

如果这种误导性的“情感识别工具”得到普及,我们可能会慢慢接受它并让它影响我们社会人格的成长。社会学家查尔斯霍顿库利认为,来自外部的期望和评价是镜子,人类将按照“镜中镜子”行事,使自己满足外部期望和评价。误导性的“情感识别工具”就像一个“哈哈镜子”。当人们看到他们的表达被线性解释时,人们逐渐认为这是真的。

巴雷特说,也许这篇论文的最大价值在于我们不想过于简单地理解人类的情感。情绪的表达是多样的,复杂的和语境的。

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