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榮耀標(biāo)識情感智能進(jìn)行時，如何打開商業(yè)化正確姿勢？
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題深入到情感智能的最前沿。
在初為父母的前幾年時間里，你們會有一件其樂無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)心觀察就會發(fā)現(xiàn)，孩子們會由最開始的本能的哭泣、開心，慢慢流露出生氣、著急、疑惑和好奇，個性開始展現(xiàn)。再然后她便開始學(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……
在個性、言語和情緒掌握上，父母很大程度就像是孩子的鏡像，孩子就是父母的印刻。幾乎每個家庭都在用自己的方式培養(yǎng)這樣一個“純?nèi)斯ぶ悄堋薄?/p>
世界級神經(jīng)科學(xué)家安東尼奧·達(dá)馬西奧在其著作《笛卡爾的錯誤》中指出，情緒和情感也是人類理性的基礎(chǔ)，情緒部分的缺失使得理性決策難以實(shí)現(xiàn)。簡單來說，人類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的智能不是簡單的邏輯計(jì)算和推理，還有情緒感受推動著的決策和行動。那么，對于人工智能而言，僅僅具有分析和識別能力是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，能否具有情緒情感的識別和表達(dá)能力才是向人類智能的大步飛躍。
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)也不會覺得機(jī)器具有智能?！?/p>
如何讓機(jī)器具有識別、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，也同時開創(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，從而推動了情感識別分析與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、自然語言處理、語音識別等機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法領(lǐng)域發(fā)生的。圖像識別、語音識別等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，這也說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)用場景還需要更多時間來培養(yǎng)。
根據(jù)德勤最新一份研究報告，作為2020年后新技術(shù)趨勢的情感智能，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，情感、情緒，這一原本專屬于人類個體的獨(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題深入到情感智能的最前沿。
情感情緒識別，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非常復(fù)雜的問題。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)、語氣、姿勢當(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，在識別情感情緒這件事情上，機(jī)器可以做的比人類更好嗎？
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察的肌肉、心電反應(yīng)；后者體現(xiàn)為個體的內(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)器更擅長從前者的角度來識別和認(rèn)知情感情緒。在情感計(jì)算的研究中，情感情緒識別是最基礎(chǔ)，也是最重要的研究領(lǐng)域。
情感情緒識別主要就是通過對人的面部表情、語音語調(diào)、文本內(nèi)容以及身體生理信號等各種模態(tài)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，從而識別出人類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別、語音情感識別、文本情感識別、多模態(tài)情感情緒識別等。
以人臉表情識別為例：表情識別技術(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，來進(jìn)行表情的判斷。由于深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，表情識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難以察覺的微表情識別當(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。
人臉表情識別技術(shù)不僅能知道人們是否是發(fā)自內(nèi)心的微笑還是社交微笑，還能夠抓取到連本人都意識不到的、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意識流露出來的。
除人臉表情識別外，語音情感識別是一種同樣重要的情感識別方式。語音情感的識別算法是通過對聲音信號的特征提取、處理，實(shí)現(xiàn)分類器所需的訓(xùn)練模型，利用分類器來對要識別的情感類型進(jìn)行預(yù)測。
在人機(jī)的語音情感交互中，除了機(jī)器準(zhǔn)確地獲取和識別人類的語音情感信息，再就是機(jī)器如何使用帶有情感的語音信息進(jìn)行反饋。
目前來看，我們在智能音箱、智能導(dǎo)航上聽到的那些四平八穩(wěn)的機(jī)器合成仿人類語音，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)情感的語音語調(diào)的合成語音，其以假亂真的程度已經(jīng)超出了我們的想象。很多在線客服，僅從聲音上已經(jīng)很難判斷是人工還是人工智能了。
基于文本的情感識別，盡管沒有了圖像、語音等維度的個性化數(shù)據(jù)信息，但通過自然語言處理，機(jī)器增加了對話、語句、語詞屬性等多個層次的語義分析。從對話中可以獲得對方的情感傾向，從語句中獲得其情緒的轉(zhuǎn)變，從語詞屬性中提取觀點(diǎn)。這樣在機(jī)器進(jìn)行文本應(yīng)答的過程中，就可以給出更個性化的回復(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)情感情緒識別，相比較于單模態(tài)的數(shù)據(jù)識別，可以綜合不同模態(tài)的情感信息來提高情緒情感識別的準(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)對生理信號、表情與姿勢信息以及語音信號等多模態(tài)信息進(jìn)行特征融合，再通過支持向量機(jī)來進(jìn)行特征分類，從而給出情緒情感識別的結(jié)果。
情感情緒識別只是邁出了情感計(jì)算最基礎(chǔ)的一步，當(dāng)AI開始嘗試給出帶有情感表達(dá)和情感決策的反饋，人機(jī)的情感互動才可以建立起完整的閉環(huán)。當(dāng)然，由于商業(yè)活動當(dāng)中，有大量的場景需要應(yīng)用到對于人類的情感情緒識別技術(shù)。
伴隨著這些情感計(jì)算的情感情緒識別技術(shù)開始的出現(xiàn)，其商業(yè)化進(jìn)程就已經(jīng)開始，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，人臉表情識別、語音文本識別、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)場景中，客戶或者用戶的情感情緒對于企業(yè)來說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)店顧客對于陳列商品的喜好程度；教育工作者希望了解授課過程中學(xué)生們的學(xué)習(xí)狀態(tài)和對知識的興趣態(tài)度；在線客服則希望最及時地處理顧客的負(fù)面投訴，想盡快地識別和安撫那些已經(jīng)氣急敗壞的客戶以降低投訴風(fēng)險；金融業(yè)則希望了解重要客戶的誠信情況，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影響企業(yè)對客戶情緒的有效判斷。而基于情感智能的識別分析，則能夠得到客戶和用戶最真實(shí)的情感表現(xiàn)，同時由于機(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)算上面的時間、人力的投入。
在廣告效果測試中，如果是基于問卷調(diào)查，被測試者往往會經(jīng)過理性思考，出于維護(hù)個人形象或者出于社交禮貌等因素，給予被測試廣告過高的評價。而基于人臉情緒識別，則可以發(fā)現(xiàn)被測者在觀看廣告時的無意識的情緒狀態(tài)，這樣更有助于得到對該廣告的真實(shí)反饋。
再比如零售門店的場景當(dāng)中，遍布門口以及店內(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，與會員制的結(jié)合，可以對該顧客的購買記錄、到店的情感狀態(tài)記錄一起形成顧客的個性化資料庫，從而進(jìn)行更有針對性的購物指導(dǎo)，提高到店復(fù)購率。
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群體，一方面有可能遭遇客戶的類似“龐氏騙局”形式的故意欺詐，即通過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)就可以通過對信貸客戶在面對面訪談過程中的人體數(shù)據(jù)進(jìn)行音視頻的記錄和分析?；趯@些數(shù)據(jù)的分析，可以形成一個欺詐可能性的概率，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)用場景列舉下去，我們會得到一串長長的情感智能的商業(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)用到各類商業(yè)場景當(dāng)中，從而獲得更多的消費(fèi)者數(shù)據(jù)和商業(yè)機(jī)會。
作為消費(fèi)者和一些平臺用戶的我們是否該問一句：在這些應(yīng)用場景當(dāng)中，是否要訂立一些使用的邊界，來保護(hù)我們個人最后的那一點(diǎn)隱私呢？
知情和許可，打開情感智能商業(yè)化的正確姿勢
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。思考這樣幾個場景，比如：當(dāng)你在駕車行駛的途中，車內(nèi)攝像頭可以捕捉到你的面部表情，就會判斷你是否處于疲勞、分心或者路怒狀態(tài)，并進(jìn)行及時的提醒和休息建議。
這項(xiàng)技術(shù)現(xiàn)在早已開始普及，但是如果這些被記錄的情緒狀態(tài)，如果被用來作為你下一次車險的判斷依據(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，匯報給老師和家長。這種情緒數(shù)據(jù)的監(jiān)控，以及類似地對學(xué)生上課狀態(tài)的識別，是否對學(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)使用用戶的社交記錄來進(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影響。
顯然，商業(yè)機(jī)構(gòu)或者各類組織在應(yīng)用情感智能的技術(shù)時候，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，某些場景下獲得消費(fèi)者和用戶的許可授權(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的真實(shí)反饋，比如在智能電視、影院等場景，必須獲得觀眾用戶的許可，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人隱私保護(hù)的權(quán)衡利弊上，國家也應(yīng)該開始制定相應(yīng)的法律法規(guī)，限制情感智能在可能會涉及的危害公共安全和個人隱私領(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)新場景，將激發(fā)全新的人機(jī)交互場景，但這同時意味著個人用戶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)資源歸誰所有，不在于它是屬于誰的，而是在于誰用得好就歸誰所有。這一理解確實(shí)很好地解釋了資源在市場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)站的廣告平臺以及亞馬遜的數(shù)據(jù)平臺可以用得最好，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，畢竟用戶們免費(fèi)使用了平臺提供的一系列服務(wù)，并且肯定同意了平臺的那些“冗長的”用戶服務(wù)協(xié)議，讓渡數(shù)據(jù)才能更好地幫助平臺成長。
但是現(xiàn)在情感智能技術(shù)的進(jìn)展要開始獲取個人幾乎最私密、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)用在安裝的時候，也要問一句，是否同意獲取您的個人情緒情感信息。
情感智能的商業(yè)野心之下，還請讓選擇權(quán)留在用戶的手中。
#專欄作家#
腦極體，微信公眾號：腦極體，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。
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