让科技读懂你的情绪

让科技读懂你的情绪。

只有收音机陪伴的长途驾驶是寂寞难耐的，如果司机本人倍感压力和疲惫，那就更加危险了。

如果一辆汽车可以解读人类的感受，通过情绪数据来放射警报信号，或许它就可以避免一些灾难的发生呢。传感器可以放在方向盘和门把手上，用来搜集皮肤上传来的电子信号。同时安装在挡风玻璃上的摄像头可以分析的面部表情。

或者，如果驾驶员显示出压力，车辆的协调传感器可以柔化光线和音乐，或扩大前照灯光束来补偿视野的缺失。驾驶员悲痛的状态可以通过改变车辆的导电漆的颜色进行广播，以警示其他车辆。

这种情绪感应型车辆是“自动电子动能”（AutoEmotive）的研究目标，“自动电子动能”是麻省理工大学媒体实验室情感计算小组的一个研究项目，他们一直专注于探索人类与机器情感联系的潜力。

这样的情感传感器已经涌向新的市场，利用情绪指标的市场范围日益扩大，以适应不同方面的应用。语音识别应用程序可以告诉你，你是否在短短20 秒调情太多。一件毛衣也可以自动检测出它对顾客的皮肤刺激程度，为顾客的穿戴感觉编辑颜色代码，这样的毛衣已经可以预购了。

发展最快的方法是面部识别，也是麻省理工大学情感计算小组三年前开发的Affectiva 的项目。在这段时间里，公司已积累了超过十亿的面部表情，用来训练识别和分类基本情绪的算法，如快乐或愤怒，这项应用有超过90％的准确率的数据库。他们的旗舰技术（Affdex）已经迅速被广告商所青睐，用它来测试大众对他们营销活动的反应，并相应地修改它们。市场研究合作伙伴“布朗?米尔沃德”公司甚至将这项技术在财富500 强企业中的应用标准化了，包括百事公司和联合利华。

“在过去，因为成本高、周转速度慢，这种技术被限制于实验室内”，尼克?兰格威尔德Affectiva 的首席执行官解释说。“我们已经破解了这些问题，服务是通过网络，所以成本非常低，数据被收集后，几乎是立即盈利。”

竞争对手Emotient 也擅长面部识别，但其主要目标是在零售行业。他们的软件正在商店试用，瞄准44 个的面部动作来判断员工和顾客的情绪反应，同时监测包括年龄和性别的人口统计信息。从客户满意度到员工的士气，这项技术为企业带来的好处是显而易见的，Emotient 声称主要零售合作伙伴计划要永久使用这个系统。

圣地亚哥的神经生理学家埃里克威尔博士认为：也是时候将这些工具整合到临床实践了。“虽然很多的药物治疗将的自杀风险列为这项技术的一个可能的副作用，我仍然认为我们必须使用生物传感器，精神病学界内也极力推动这项应用。思想障碍可以被更快的发现，也可以用更快的确定治疗方案。”

威尔广泛研究了头痛病，发现影响因素建立在他们罢工的数天前，包括情绪。他认为“多传感器”结合了脑部扫描，基因测试和情感感知，可显着提高治疗效果。

“ 但情感传感器目前能力还是受限，不能区分细致入微的表达能力”，剑桥大学计算机实验室的大学的TadasBaltruaitis 发表了关于这个问题的研究，“计算机很容易培养出能够识别基本情绪，如恐惧或愤怒的能力，却难以识别更复杂的情感状态，这些情感也可能是文化相关的，如混乱、兴趣和注意力。”

但是这项技术仍有可迅速进展的空间：“这个领域是比较新的，而且直到最近这项技术才有可能准确的认识到在现实世界环境中的人类的情感变化，而且每年都越来越准确，从而导致更微妙的表情被被机器所辨认。”

Baltruaitis 补充说，联合型传感器如与AutoEmotive 联合就可以从皮肤，脉搏、面部、声音和更多的地方采集信号，这可能是取得进展的关键。

当然这项技术仍然是有隐患的。美国企业对于避免隐私忧患颇为敏感。Affectiva 和Emotient 是对这个担忧反应是激烈的，他们声明所有收集到的数据已经得到搜集对象的准许，而后者辩护，商店中的识别软件并不记录的个人信息。

但该技术是容易被滥用。根据未来学家和信息系统专家克里斯?丹西分析：“我认为它已被使用在像机场的地方，但我们永远不会知道”，他说。“我无法想象一个我素未相识的公司的系统远程对我的意识进行有效阅读，并且永久使用这些信息。这是一条黑暗的道路。”

生产商声称，他们虽然严格控制传感器的使用，但面部识别技术仍然在迅速兴起。英国超市乐购在商店中擅自引入这项技术，可能会面临法律行动。

讽刺的是，丹西（量化的自我运动的主要倡导者）以广告商的身份追求着这项技术，但他是通过其他途径来实现个人目标。他保持与传感器的连接，来测量脉冲、快速眼动睡眠、血糖和更多信息，用这些来与周围环境因素进行参照对比，观察这两者的相关性，使用这些结果来理解和影响自己的心态。

“Moodhacking 心情黑客”已经成为了一种流行的科技探索的做法，并已成为了成功的应用。伦敦的量化自我协会的成员已经创造了如“Mood Scope 心情范围”和“Mappiness（ 测试幸福指数）”，来帮助使用者为自己的心情状态和外部环境进行拼配。黑客和制造商会推出一个更强大的应用，众筹而来的OpenBCI 装置提供给所有有电脑的人廉价获取EEG（脑电图描记器）脑波信息的机会。

草根大众对于对企业滥用情绪传感器的敌意有可能会被信息融合技术所化解。 Affectiva 热衷于“量化自我”人口统计的市场，安卓系统马上会推出Affdex应用程序。随着机器学习能力的发展，以及不同行业融合点的增多，我们都期望能够分享更多的惊喜。

编译自CNN