情感智能進(jìn)行時(shí)，如何打開(kāi)商業(yè)化正確姿勢(shì)？

情感到底是如何被機(jī)器計(jì)算？情感智能的商業(yè)化是否靠譜？我們希望帶著這些令人好奇問(wèn)題深入到情感智能的最前沿。

在初為父母的前幾年時(shí)間里，你們會(huì)有一件其樂(lè)無(wú)窮的事情就是觀察孩子們的情感狀態(tài)。小孩子的情感的豐富度是隨著大腦的日漸發(fā)育，還有生活經(jīng)驗(yàn)，尤其是父母的情感和情緒表現(xiàn)而逐漸發(fā)展的。

細(xì)心觀察就會(huì)發(fā)現(xiàn)，孩子們會(huì)由最開(kāi)始的本能的哭泣、開(kāi)心，慢慢流露出生氣、著急、疑惑和好奇，個(gè)性開(kāi)始展現(xiàn)。再然后她便開(kāi)始學(xué)著模仿大人的表情，表現(xiàn)出委屈、憤怒、不情不愿、悲傷、害怕，也表現(xiàn)出興奮、淘氣、使壞得逞后的得意、裝模作樣被發(fā)現(xiàn)后的狡黠……

在個(gè)性、言語(yǔ)和情緒掌握上，父母很大程度就像是孩子的鏡像，孩子就是父母的印刻。幾乎每個(gè)家庭都在用自己的方式培養(yǎng)這樣一個(gè)“純?nèi)斯ぶ悄堋薄?/p>

世界級(jí)神經(jīng)科學(xué)家安東尼奧·達(dá)馬西奧在其著作《笛卡爾的錯(cuò)誤》中指出，情緒和情感也是人類(lèi)理性的基礎(chǔ)，情緒部分的缺失使得理性決策難以實(shí)現(xiàn)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，人類(lèi)的理性不僅僅由智商（IQ）決定，也受情商（EQ）決定。

這一研究解釋了人類(lèi)的智能不是簡(jiǎn)單的邏輯計(jì)算和推理，還有情緒感受推動(dòng)著的決策和行動(dòng)。那么，對(duì)于人工智能而言，僅僅具有分析和識(shí)別能力是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，能否具有情緒情感的識(shí)別和表達(dá)能力才是向人類(lèi)智能的大步飛躍。

正如馬文·明斯基所言：“如果機(jī)器不能夠很好地模擬情感，那么人們可能永遠(yuǎn)也不會(huì)覺(jué)得機(jī)器具有智能?！?/p>

如何讓機(jī)器具有識(shí)別、理解和表達(dá)人的情感的能力，其實(shí)也早已進(jìn)入人工智能研究的視野之內(nèi)。

在1997年，MIT媒體實(shí)驗(yàn)室的AI專(zhuān)家羅莎琳德·皮卡德教授已經(jīng)正式提出“情感計(jì)算（Affective Computing）”的概念，也同時(shí)開(kāi)創(chuàng)了計(jì)算機(jī)科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和人工智能學(xué)科結(jié)合的這一分支學(xué)科——情感計(jì)算，從而推動(dòng)了情感識(shí)別分析與AI技術(shù)相結(jié)合的情感智能的持續(xù)發(fā)展。

我們知道最近十年里AI技術(shù)的爆發(fā)，主要是在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別等機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法領(lǐng)域發(fā)生的。圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等AI應(yīng)用在產(chǎn)業(yè)的成熟落地，其風(fēng)頭正勁的光芒遮蓋了仍處在探索當(dāng)中情感智能的發(fā)展。同時(shí)，這也說(shuō)明情感智能是下一階段更高階的AI技術(shù)，其成熟度和應(yīng)用場(chǎng)景還需要更多時(shí)間來(lái)培養(yǎng)。

根據(jù)德勤最新一份研究報(bào)告，作為2020年后新技術(shù)趨勢(shì)的情感智能，將成為很多人重新體驗(yàn)AI技術(shù)的新方式之一。

也就是說(shuō)，情感、情緒，這一原本專(zhuān)屬于人類(lèi)個(gè)體的獨(dú)特而又復(fù)雜的內(nèi)在屬性，正在成為被技術(shù)模擬和商業(yè)重構(gòu)的生產(chǎn)力形式，現(xiàn)在以人機(jī)交互的方式來(lái)到我們身邊。

那么，情感到底是如何被機(jī)器計(jì)算？情感智能的商業(yè)化是否靠譜？我們希望帶著這些令人好奇問(wèn)題深入到情感智能的最前沿。

情感情緒識(shí)別，實(shí)現(xiàn)情感智能第一步

在搞清楚情感計(jì)算和情感智能之前，搞清楚情感概念本身就是一個(gè)非常復(fù)雜的問(wèn)題。據(jù)統(tǒng)計(jì)，關(guān)于情感的研究和定義，相關(guān)的理論就有150種之多。我們可能很輕松地認(rèn)出他人神態(tài)、語(yǔ)氣、姿勢(shì)當(dāng)中包含的當(dāng)下情緒和持續(xù)的情感狀態(tài)，但是讓我們說(shuō)清楚到底什么是情感，不同狀態(tài)、不同程度的情感的細(xì)微差別，可能就非常難了。

那么，在識(shí)別情感情緒這件事情上，機(jī)器可以做的比人類(lèi)更好嗎？

我們可以肯定的是情感是可以計(jì)算的。從性質(zhì)上，情感其實(shí)可以區(qū)分為生理上的和心理上的兩個(gè)部分。前者體現(xiàn)為表情、音調(diào)、身體姿態(tài)以及依靠傳感器才能覺(jué)察的肌肉、心電反應(yīng)；后者體現(xiàn)為個(gè)體的內(nèi)在的心理狀態(tài)，前者是后者的生理性表現(xiàn)，后者又是前者的心理基礎(chǔ)。

顯然，機(jī)器更擅長(zhǎng)從前者的角度來(lái)識(shí)別和認(rèn)知情感情緒。在情感計(jì)算的研究中，情感情緒識(shí)別是最基礎(chǔ)，也是最重要的研究領(lǐng)域。

情感情緒識(shí)別主要就是通過(guò)對(duì)人的面部表情、語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)、文本內(nèi)容以及身體生理信號(hào)等各種模態(tài)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，從而識(shí)別出人類(lèi)的各種情緒和情感狀態(tài)。在此基礎(chǔ)上，現(xiàn)在情感計(jì)算領(lǐng)域已經(jīng)具有很好的人臉表情識(shí)別、語(yǔ)音情感識(shí)別、文本情感識(shí)別、多模態(tài)情感情緒識(shí)別等。

以人臉表情識(shí)別為例：表情識(shí)別技術(shù)就可以利用人臉的面部信息，比如眼角細(xì)紋、眉頭、嘴角位置的變化，來(lái)進(jìn)行表情的判斷。由于深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，表情識(shí)別的算法也取得了很大的提升。現(xiàn)在研究者更是將注意力集中在人類(lèi)難以察覺(jué)的微表情識(shí)別當(dāng)中。這些在美劇當(dāng)中出現(xiàn)的技術(shù)將實(shí)際應(yīng)用到司法、金融以及教育領(lǐng)域。

人臉表情識(shí)別技術(shù)不僅能知道人們是否是發(fā)自?xún)?nèi)心的微笑還是社交微笑，還能夠抓取到連本人都意識(shí)不到的、轉(zhuǎn)瞬即逝的表情，盡管這些表情是本人刻意隱藏的或者無(wú)意識(shí)流露出來(lái)的。

除人臉表情識(shí)別外，語(yǔ)音情感識(shí)別是一種同樣重要的情感識(shí)別方式。語(yǔ)音情感的識(shí)別算法是通過(guò)對(duì)聲音信號(hào)的特征提取、處理，實(shí)現(xiàn)分類(lèi)器所需的訓(xùn)練模型，利用分類(lèi)器來(lái)對(duì)要識(shí)別的情感類(lèi)型進(jìn)行預(yù)測(cè)。

在人機(jī)的語(yǔ)音情感交互中，除了機(jī)器準(zhǔn)確地獲取和識(shí)別人類(lèi)的語(yǔ)音情感信息，再就是機(jī)器如何使用帶有情感的語(yǔ)音信息進(jìn)行反饋。

目前來(lái)看，我們?cè)谥悄芤粝?、智能?dǎo)航上聽(tīng)到的那些四平八穩(wěn)的機(jī)器合成仿人類(lèi)語(yǔ)音，距離有著韻律和節(jié)奏感的真人音色和情感表達(dá)上還是有一定差距的。但是在遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法的幫助下，模仿真人帶有真實(shí)情感的語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)的合成語(yǔ)音，其以假亂真的程度已經(jīng)超出了我們的想象。很多在線(xiàn)客服，僅從聲音上已經(jīng)很難判斷是人工還是人工智能了。

基于文本的情感識(shí)別，盡管沒(méi)有了圖像、語(yǔ)音等維度的個(gè)性化數(shù)據(jù)信息，但通過(guò)自然語(yǔ)言處理，機(jī)器增加了對(duì)話(huà)、語(yǔ)句、語(yǔ)詞屬性等多個(gè)層次的語(yǔ)義分析。從對(duì)話(huà)中可以獲得對(duì)方的情感傾向，從語(yǔ)句中獲得其情緒的轉(zhuǎn)變，從語(yǔ)詞屬性中提取觀點(diǎn)。這樣在機(jī)器進(jìn)行文本應(yīng)答的過(guò)程中，就可以給出更個(gè)性化的回復(fù)，而不是像現(xiàn)在電商客服里清一水的感謝或者道歉的標(biāo)準(zhǔn)文案。

多模態(tài)情感情緒識(shí)別，相比較于單模態(tài)的數(shù)據(jù)識(shí)別，可以綜合不同模態(tài)的情感信息來(lái)提高情緒情感識(shí)別的準(zhǔn)確度。

首先是智能終端設(shè)備，包括像智能手表、VR眼鏡等可穿戴設(shè)備的成熟，使得多模態(tài)數(shù)據(jù)收集成為可能。其次，研究者已經(jīng)可以采用深度信念網(wǎng)絡(luò)對(duì)生理信號(hào)、表情與姿勢(shì)信息以及語(yǔ)音信號(hào)等多模態(tài)信息進(jìn)行特征融合，再通過(guò)支持向量機(jī)來(lái)進(jìn)行特征分類(lèi)，從而給出情緒情感識(shí)別的結(jié)果。

情感情緒識(shí)別只是邁出了情感計(jì)算最基礎(chǔ)的一步，當(dāng)AI開(kāi)始嘗試給出帶有情感表達(dá)和情感決策的反饋，人機(jī)的情感互動(dòng)才可以建立起完整的閉環(huán)。當(dāng)然，由于商業(yè)活動(dòng)當(dāng)中，有大量的場(chǎng)景需要應(yīng)用到對(duì)于人類(lèi)的情感情緒識(shí)別技術(shù)。

伴隨著這些情感計(jì)算的情感情緒識(shí)別技術(shù)開(kāi)始的出現(xiàn)，其商業(yè)化進(jìn)程就已經(jīng)開(kāi)始，特別是近幾年伴隨著AI應(yīng)用的大規(guī)模普及，情感智能正成為了AI領(lǐng)域的新熱點(diǎn)。

新交互體驗(yàn)，情感智能的商業(yè)新機(jī)

隨著情感計(jì)算技術(shù)的成熟，人臉表情識(shí)別、語(yǔ)音文本識(shí)別、人機(jī)情感交互已經(jīng)在零售、金融、教育、臨床醫(yī)學(xué)、心理分析、車(chē)輛監(jiān)控等商業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，涌現(xiàn)出一大批以情感計(jì)算技術(shù)為核心的創(chuàng)業(yè)公司。在眾多的商業(yè)場(chǎng)景中，客戶(hù)或者用戶(hù)的情感情緒對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)是非常重要的參考數(shù)據(jù)，也是企業(yè)進(jìn)行決策的數(shù)據(jù)。

比如，廣告主希望知道消費(fèi)者對(duì)于他們的廣告宣傳的關(guān)注點(diǎn)和感興趣的程度；零售商希望知道進(jìn)店顧客對(duì)于陳列商品的喜好程度；教育工作者希望了解授課過(guò)程中學(xué)生們的學(xué)習(xí)狀態(tài)和對(duì)知識(shí)的興趣態(tài)度；在線(xiàn)客服則希望最及時(shí)地處理顧客的負(fù)面投訴，想盡快地識(shí)別和安撫那些已經(jīng)氣急敗壞的客戶(hù)以降低投訴風(fēng)險(xiǎn)；金融業(yè)則希望了解重要客戶(hù)的誠(chéng)信情況，除了其歷史記錄，還想知道其當(dāng)前的真實(shí)意圖……傳統(tǒng)的調(diào)查、訪談或者增加人力的方法，盡管有一定作用，但仍然存在著大量的主觀的、不確定的影響因素來(lái)影響企業(yè)對(duì)客戶(hù)情緒的有效判斷。而基于情感智能的識(shí)別分析，則能夠得到客戶(hù)和用戶(hù)最真實(shí)的情感表現(xiàn)，同時(shí)由于機(jī)器學(xué)習(xí)的大規(guī)模應(yīng)用，還能有效降低在情感計(jì)算上面的時(shí)間、人力的投入。

在廣告效果測(cè)試中，如果是基于問(wèn)卷調(diào)查，被測(cè)試者往往會(huì)經(jīng)過(guò)理性思考，出于維護(hù)個(gè)人形象或者出于社交禮貌等因素，給予被測(cè)試廣告過(guò)高的評(píng)價(jià)。而基于人臉情緒識(shí)別，則可以發(fā)現(xiàn)被測(cè)者在觀看廣告時(shí)的無(wú)意識(shí)的情緒狀態(tài)，這樣更有助于得到對(duì)該廣告的真實(shí)反饋。

再比如零售門(mén)店的場(chǎng)景當(dāng)中，遍布門(mén)口以及店內(nèi)的攝像頭，可以代替店員最先捕捉到顧客的瀏覽狀態(tài)、在商品前的停留時(shí)間、神情狀態(tài)等信息，從而可以有效指導(dǎo)店員進(jìn)行服務(wù)介入。另外，與會(huì)員制的結(jié)合，可以對(duì)該顧客的購(gòu)買(mǎi)記錄、到店的情感狀態(tài)記錄一起形成顧客的個(gè)性化資料庫(kù)，從而進(jìn)行更有針對(duì)性的購(gòu)物指導(dǎo)，提高到店復(fù)購(gòu)率。

在金融領(lǐng)域，情感智能可以有效應(yīng)用在金融信貸反欺詐領(lǐng)域。在應(yīng)用這些技術(shù)之前，金融機(jī)構(gòu)只能根據(jù)信貸客戶(hù)的歷史表現(xiàn)和資產(chǎn)信息進(jìn)行判斷，這樣一方面限制了信貸的客戶(hù)群體，一方面有可能遭遇客戶(hù)的類(lèi)似“龐氏騙局”形式的故意欺詐，即通過(guò)之前良好的信貸記錄，最后一次性大額信貸后卷款跑路。

基于情感智能技術(shù)的實(shí)時(shí)性和分析數(shù)據(jù)的“不可偽造”特性，金融機(jī)構(gòu)就可以通過(guò)對(duì)信貸客戶(hù)在面對(duì)面訪談過(guò)程中的人體數(shù)據(jù)進(jìn)行音視頻的記錄和分析?；趯?duì)這些數(shù)據(jù)的分析，可以形成一個(gè)欺詐可能性的概率，為金融機(jī)構(gòu)的最終判斷提供參考依據(jù)。

如果將這些應(yīng)用場(chǎng)景列舉下去，我們會(huì)得到一串長(zhǎng)長(zhǎng)的情感智能的商業(yè)化清單。我們其實(shí)也能看到，從商業(yè)機(jī)構(gòu)、企業(yè)主的角度出發(fā)，他們想要將情感智能技術(shù)應(yīng)用到各類(lèi)商業(yè)場(chǎng)景當(dāng)中，從而獲得更多的消費(fèi)者數(shù)據(jù)和商業(yè)機(jī)會(huì)。

作為消費(fèi)者和一些平臺(tái)用戶(hù)的我們是否該問(wèn)一句：在這些應(yīng)用場(chǎng)景當(dāng)中，是否要訂立一些使用的邊界，來(lái)保護(hù)我們個(gè)人最后的那一點(diǎn)隱私呢？

知情和許可，打開(kāi)情感智能商業(yè)化的正確姿勢(shì)

情感計(jì)算和情感智能的技術(shù)可行性以及應(yīng)用的可行性，其實(shí)已經(jīng)毋庸置疑了。但是情感智能的應(yīng)用邊界和規(guī)則，卻理應(yīng)得到認(rèn)真的思考和界定。思考這樣幾個(gè)場(chǎng)景，比如：當(dāng)你在駕車(chē)行駛的途中，車(chē)內(nèi)攝像頭可以捕捉到你的面部表情，就會(huì)判斷你是否處于疲勞、分心或者路怒狀態(tài)，并進(jìn)行及時(shí)的提醒和休息建議。

這項(xiàng)技術(shù)現(xiàn)在早已開(kāi)始普及，但是如果這些被記錄的情緒狀態(tài)，如果被用來(lái)作為你下一次車(chē)險(xiǎn)的判斷依據(jù)，就需要值得商榷了。

再比如：去年一段小學(xué)生戴著監(jiān)控頭環(huán)上課的事件鬧得沸沸揚(yáng)揚(yáng)。這一設(shè)備可以記錄孩子們的走神、分心的情況，并進(jìn)行注意力打分，匯報(bào)給老師和家長(zhǎng)。這種情緒數(shù)據(jù)的監(jiān)控，以及類(lèi)似地對(duì)學(xué)生上課狀態(tài)的識(shí)別，是否對(duì)學(xué)生的隱私造成侵犯和傷害，也是一件值得探討的事情。

更極端的情況，比如一些公司如果想用這套情感智能系統(tǒng)來(lái)監(jiān)控員工的工作表現(xiàn)，社交網(wǎng)站和分析機(jī)構(gòu)使用用戶(hù)的社交記錄來(lái)進(jìn)行政治傾向的篩選和政治選舉的刻意引導(dǎo)，正如Facebook和劍橋分析所做的那樣，造成了極為惡劣的社會(huì)影響。

顯然，商業(yè)機(jī)構(gòu)或者各類(lèi)組織在應(yīng)用情感智能的技術(shù)時(shí)候，應(yīng)該讓消費(fèi)者和使用者擁有充分的知情權(quán)，并且在某些情況下，要征得用戶(hù)的許可授權(quán)，這樣才能更好地為情感智能的應(yīng)用提供友好的使用環(huán)境。

首先，提供知情權(quán)是所有應(yīng)用情感智能的基礎(chǔ)。比如，零售場(chǎng)景的視頻監(jiān)控和數(shù)據(jù)監(jiān)控應(yīng)做好明顯的提示；在線(xiàn)客服的機(jī)器客服應(yīng)答，也應(yīng)明確告知其真實(shí)身份。

其次，某些場(chǎng)景下獲得消費(fèi)者和用戶(hù)的許可授權(quán)，是進(jìn)行情感智能的必要步驟。比如：廣告商想要獲取用戶(hù)的真實(shí)反饋，比如在智能電視、影院等場(chǎng)景，必須獲得觀眾用戶(hù)的許可，才可以進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析。另外，從公共安全和公民個(gè)人隱私保護(hù)的權(quán)衡利弊上，國(guó)家也應(yīng)該開(kāi)始制定相應(yīng)的法律法規(guī)，限制情感智能在可能會(huì)涉及的危害公共安全和個(gè)人隱私領(lǐng)域的應(yīng)用。

我們知道商業(yè)機(jī)構(gòu)以及各類(lèi)組織在新技術(shù)、新商業(yè)模式上的探索熱情是難以遏制的。情感智能所產(chǎn)生的商業(yè)新場(chǎng)景，將激發(fā)全新的人機(jī)交互場(chǎng)景，但這同時(shí)意味著個(gè)人用戶(hù)必須讓渡自己的更為私密的隱私數(shù)據(jù)。

按照科斯定理，一項(xiàng)資源歸誰(shuí)所有，不在于它是屬于誰(shuí)的，而是在于誰(shuí)用得好就歸誰(shuí)所有。這一理解確實(shí)很好地解釋了資源在市場(chǎng)中如何最高效利用的背后原因。比如：薛兆豐所列舉的淘寶的購(gòu)物大數(shù)據(jù)以及亞馬遜的注釋的數(shù)據(jù)，由于是淘寶網(wǎng)站的廣告平臺(tái)以及亞馬遜的數(shù)據(jù)平臺(tái)可以用得最好，這些數(shù)據(jù)就應(yīng)該歸淘寶和亞馬遜所有。

當(dāng)然這有一定道理，畢竟用戶(hù)們免費(fèi)使用了平臺(tái)提供的一系列服務(wù)，并且肯定同意了平臺(tái)的那些“冗長(zhǎng)的”用戶(hù)服務(wù)協(xié)議，讓渡數(shù)據(jù)才能更好地幫助平臺(tái)成長(zhǎng)。

但是現(xiàn)在情感智能技術(shù)的進(jìn)展要開(kāi)始獲取個(gè)人幾乎最私密、最主觀化的身體和心理數(shù)據(jù)，這必須讓我們重新審視一下科斯定理的適用范圍了。

用戶(hù)是否在意自己的這一隱私數(shù)據(jù)是一回事情，商業(yè)機(jī)構(gòu)是否提供情感智能應(yīng)用的知情權(quán)和許可權(quán)就是另一回事。至少像手機(jī)APP應(yīng)用在安裝的時(shí)候，也要問(wèn)一句，是否同意獲取您的個(gè)人情緒情感信息。

情感智能的商業(yè)野心之下，還請(qǐng)讓選擇權(quán)留在用戶(hù)的手中。

#專(zhuān)欄作家#

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