AI情绪识别：机器如何学会读懂我们的表情

在一次采访中，慕尼黑工业大学和伦敦帝国理工学院的工程师兼研究员比约恩·舒勒（Björn Schuller）描述了人工智能系统如何通过数学模型来识别情绪。他解释说，他的团队使用一个三维情绪模型：唤醒度、效价和支配度，这有助于映射出离散的类别，如六种基本情绪：愤怒、厌恶、悲伤、惊讶、恐惧和快乐。舒勒指出，心理学家对定义存在分歧，而他的系统已开发超过25年，专注于语音分析。这些系统使用深度学习和由人类对情绪进行评级训练数据，这意味着机器从人类判断中学习，尚不能超越人类，通常能达到60-70%的准确率。西北大学的丽莎·费尔德曼·巴雷特（Lisa Feldman Barrett）等批评者质疑这类识别系统的科学基础。尽管如此，市场仍在增长：去年，包括亚马逊、微软和IBM在内的初创公司和大公司，在全球情绪识别领域创造了超过400亿美元的收入，预计到2034年将增长两倍以上。应用领域包括心理治疗辅导、市场研究以及安全机构中的测谎。舒勒指出，大型语言模型和多模态模型正慢慢进入这个市场，但伯尔尼大学的一项研究显示，它们在情商测试中表现优于人类。此外，DAK Gesundheit与汉堡大学医学中心的一项调查发现，每十名青少年中就有一名更愿意向聊天机器人而非朋友倾诉。