【失敗告終】「情緒識別」演算法研究多年終失敗收場

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【失敗告終】「情緒識別」演算法研究多年終失敗收場

【失敗告終】「情緒識別」演算法研究多年終失敗收場
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微軟、IBM和亞馬遜等科技巨頭一直致力研究「情緒識別」演算法,透過分析臉部的變化以推測人類的心情,然而花費高達9億美元卻未出現成效。

研究情緒和面部表情的先驅Paul Ekman於1971年發表的《Constants across cultures in the face and emotion》中指出:「對於不同國家、不同種族的人類而言,雖然他們的語言、文化都不相同,但基本的情緒表情卻是一致的,其外在表現遵循固定的模式。」

Paul Ekman的論文讓科學家認為,雖然機械無法學習人類的情緒,但它們或許能夠辦別人類的情緒。如果有人皺眉、噘嘴,就意味著他們生氣了;如果他們眼睛變大、眉毛抬起、嘴巴大開,這意味著他們會害怕。

研究人員Kate Crawford的著作《人工智能地圖集:人工智能的力量,政治和行星成本》內容中,闡述了科學家試圖將複雜的情感與特定的面部動作聯繫在一起的紀錄,以及人工智能演算法如何嘗試重複實驗面部情緒辨識的事情,但實驗結果通通都以失敗收場。

Kate Crawford更指出:「幾十年來,科學家們一直試圖將不同情緒相關的面部表情編纂出來,但從未奏效。」

研究人員曾試圖創造出與特定情感相對應表達方式的理想化圖像,但來自不同文化背景人士的照片匹配在一起後會分崩離析,可見過去人類對於各種種族基本的情緒表情所持有的觀點似乎是不對的,故「情緒識別」演算法被認為是徒勞無功的想法。

Source:futurism

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