当机器能读懂你的情绪，你会向它倾诉吗？_风闻

21世纪头十年，美国发动了阿富汗和伊拉克两场战争，其中在伊拉克的美国士兵死亡人数超过了自越南战争以来的任何一次战争。而活着回家的人也多多少少留下了挥之不去的心理阴影，越来越多活着回来的退伍军人自杀身亡。根据退伍军人管理局全美自杀数据报告，退伍军人自杀人数曾一度超过每年6000人。

为了解决这场“人造悲剧”，帮助保护患有创伤后应激障碍的退伍军人，早在2008年，亚马逊 Alexa AI 部门的首席科学家Rohit Prasad就领导了一项计划，协助美国国防部高级研究计划局(DARPA)使用人工智能从退伍军人的声音中了解他们的心理健康状况。

除此之外，该项目还通过观察非正式交流或其他模式，专注于从患有创伤后应激障碍、抑郁症或自杀风险的退伍军人的声音中发现他们的痛苦。

Prasad上个月在亚马逊的 re: Mars 会议上接受采访时说：“我们一直通过传感器观察士兵的语言、讲话、大脑信号和感官，以确保在他们回家前就能接收到这些信号，从而做到早发现早治疗。”

为了这个项目，DARPA 与 Cogito 等公司合作，后者与美国退伍军人事务部(u.s. Department of Veteran Affairs)合作，当它认为一名退伍军人的声音有问题时，就会通知医生。

Prasad说：“这是一个由心理学家组成的团队，他们对这个问题非常热衷，DARPA 的关注意味着我们有资金。”他补充说，“这个任务是尽可能多地拯救生命，这是我不舍离开的原因。”

Alexa 的“情绪”项目已经进行多年了。2017年，Prasad 对媒体讲，亚马逊开始探索情感识别的人工智能，但只能从用户的声音中感受到一些负面的信息。

亚马逊的 Alexa 人工智能团队目前正在试验探测快乐和悲伤等情绪的方法，这项工作在今年早些时候的研究中发表。据彭博社报道，亚马逊正在开发一种可佩戴的情感检测设备，人们可以用它来了解周围人的感受。

“现在谈论它将如何应用还为时过早，我们已经在线下探索了如何使用它来进行数据选择，但是在这一点上我们还不方便透露。”他说。

亚马逊的情感检测野心在最近几个月发表的两篇论文中清晰可见。这两篇论文都使用南加州大学(USC)的数据集来训练模型，这些数据集是演员们大约12个小时的阅读对话，总共10,000个句子组成的数据集被注释以反映情感。

其中，情绪识别的多模态和多视角模型发现了亚马逊 Alexa 高级应用科学经理 Chao Wang 所说的六大情绪：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊讶。

“情绪可以通过三个维度的数值直接描述: 效价，即情绪的积极性(或消极性) ，激活，即情绪的能量，然后是支配性，即情绪的控制性影响，”Chao Wang说。

这项工作的多模态方法分析来自音频的声音和词汇信号来检测情绪。亚马逊高级应用科学家 Viktor Rozgic 解释说，声学研究语音和声音的声波特性，词汇研究词序。

“声学特征或多或少地描述了你说话的方式，词汇特征描述了内容，它们对于情感联系都很重要。因此，在提取特征之后，它们被输入一个模型中，这将是不同的神经网络结构，然后我们最终做出预测。”他说。

亚马逊最近分享的另一篇论文《Improving Emotion Classification through Variational Inference of Latent Variables》 ，解释了一种在情绪预测效价方面取得轻微改进的方法。

为了从音频记录中提取情感，声音记录中的人类互动被映射到一系列的光谱向量，输入递归神经网络，然后用作分类器来预测愤怒、快乐、悲伤和中性状态。

Rozgic 说：“我们将声学特征输入编码器，编码器将这些特征转化为低维表示，解码器从中重构原始音频特征，并预测情绪状态。在这种情况下，它的效价分为三个层次——消极、中性和积极，对抗学习的作用是以一种特定的方式规范学习过程，使我们学习的表现更好。”

除了提供关于亚马逊情绪检测野心的细节，在 re: Mars 的一次会议上探讨了情绪识别和情绪表示论的历史，Chao Wang称之为情绪识别研究的基础，由南加州大学的信号分析和解释实验室和麻省理工学院的媒体实验室等学校领导。机器学习、信号处理和支持向量机等分类器的进步也推动了这项工作。

这项技术的应用范围很广，从电子游戏设计的反应测量，商业广告等营销材料，寻找路怒或疲劳驾驶的安全系统，甚至帮助学生使用计算机辅助学习。Chao Wang说，这项技术也可以用来帮助人们更好地理解他人的情绪。

虽然已经取得了一些进展，但是Chao Wang说情绪检测仍然是一项正在进行的工作，“这个领域的数据和解释存在很多模棱两可的地方，这使得能够实现高精度的机器学习算法变得非常具有挑战性。”Chao Wang说。