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文/比鄰星
來源：把科學(xué)帶回家（ID:steamforkids）
魔鏡魔鏡告訴我，世界上誰的微笑比蒙娜麗莎更神秘？
老板的
著名美劇《Lie to me》帶火了一波微表情，甚至連你自己也忍不住通過分析男朋友咽口水的細(xì)節(jié)和向左下方看去的眼睛，試圖從FBI視角分析對方有沒有瞞著你的小秘密。
*The truth is written all over our face*
于是，很多科技公司試圖在人臉識別的基礎(chǔ)上更進(jìn)一步，正在努力開發(fā)一種名叫“表情識別”的算法。據(jù)說，有了這些能解讀表情的AI，就可以一眼看出在機(jī)場賊眉鼠眼的可疑人士，或者判斷出面試者的小心思。這項技術(shù)預(yù)計2024年推出，估值為560億美元。
所以，你的表情真的能出賣你的心嗎？
表情的真相
不管臉大還是臉小，每個人都藏著43塊面部肌肉牽動你的皮膚。這些肌肉分布在眼眶、鼻部和口部，可以通過收縮和舒張牽動皮膚運(yùn)動，這樣你便有了各種表情，用以表達(dá)6種基本情緒：喜、怒、哀、懼、驚奇、厭惡。
其實早在19世紀(jì)，就有人打起了面部表情研究的主意。那時，一位名叫邦雅曼·阿芒·迪謝納的法國生理學(xué)家做了一些讓人……不太舒服的實驗。他邀請了不同年齡的5位受試者，試圖找出面部肌肉和表情的秘密。具體方法是——
把電流探針接在受試者臉上，然后依次對面部肌肉實施低強(qiáng)度的電流刺激，最后拍照記錄展現(xiàn)出的表情。想想看，那些表情可能會很詭異。
現(xiàn)場
有一個人卻對這些照片很著迷，他就是大名鼎鼎的達(dá)爾文。
達(dá)爾文的第一大著作是1859年問世的《物種起源》，還有一部鮮為人知的，是發(fā)表于1872年的《人與動物的情感表達(dá)》（The Expression of the Emotions in Man and Animal）。這本書同樣從進(jìn)化的角度分析了靈長類動物表情的進(jìn)化學(xué)意義。
那些被達(dá)爾文兄研究過的小表情
來做個實驗，請默默在心中回想令你厭惡的人或事（比如試著想想，假如你被選中去參與那位法國生理學(xué)家的實驗），然后照鏡子看看自己是什么表情。我猜你可能會撇嘴、皺鼻然后瞇起眼睛。達(dá)爾文推測，這些舉動是一種防備，可以防止有害的病原體進(jìn)入體內(nèi)，這就是表情對靈長類動物的進(jìn)化學(xué)意義。當(dāng)然，這只是最原始的，表情的另一大進(jìn)化作用在于有利于種群個體間的交流。
我們可以通過表情交流嗎？
如果你是個表情管理不太到位的人，表情確實可以說話。（比如，小編的一位朋友，看到帥哥就會張開嘴并伴隨目不轉(zhuǎn)睛的注視。）但人是可以偽裝表情的，并且如果段位夠高，內(nèi)心翻江倒海的時候也依然可以面不改色。這就給表情是否真能用于交流提出了質(zhì)疑。
來用數(shù)據(jù)說話。一批科學(xué)家花了兩年半的時間，收集了一千多篇分析人類表情的論文，最終得出結(jié)論：根據(jù)面部肌肉運(yùn)動來推測一個人的情緒狀態(tài)是不可信的。
不信？比如來看這張圖
你覺得他在哭還是在笑，或者是喜極而泣？
人類表達(dá)情緒是一個多維度的過程，除了表情，你的動作、聲音都在配合著情緒表達(dá)。只看一張靜止的臉，沒有動態(tài)的動作，也沒有聯(lián)系上下文的情景，你真的判斷不出來對方在想些什么。
而且，同樣的情緒，在不同文化背景下的人身上可能會有不一樣的詮釋。簡單概括就是，西方人嘴部的戲很足，東方人眼睛的戲很足。
本宮給你個眼神自己體會
事情是這樣的，研究人員通過計算機(jī)模擬算法隨機(jī)合成非常多種的面部表情，然后再進(jìn)行6種基本情緒的分類。
結(jié)果顯示，東方人的表情變化主要集中在眼睛附近，就像這樣：
^?_?^(∩_∩)(*^o^*)(￣?￣)
而類似的情緒變化在西方人那里，則變成了嘴部表情的變化。就像這樣：
:-):-I:-(:-P
AI 怎么猜出你的表情？
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法一般都是類似的套路，先讓AI學(xué)習(xí)素材，然后從中尋找規(guī)律，最后學(xué)會識別。為了讓AIget讀懂表情的技能，開發(fā)者準(zhǔn)備了上百萬張面部表情的圖像和上百個小時的錄像，素材來源覆蓋了87個國家的700多萬張臉。據(jù)說判斷準(zhǔn)確性能達(dá)到90%。
事實上，很多研究人員都覺得，目前人們對表情的解讀還沒有成熟到可以發(fā)展這項技術(shù)的水平。比如，靜態(tài)的照片根本無法“聯(lián)系上下文”，對表情的歸類也就沒那么準(zhǔn)確；不同地區(qū)的人有不同的表情表達(dá)方式；而具體到個體，每一個人的表情習(xí)慣都是不一樣的，這就給AI預(yù)測一個人的表情信息增加了非常大的難度。
總的來說，AI也許能判斷群體中大部分人表情含義的平均情況，但無法很精確。所以想讓他幫助公共場合的安?；蛘咧R的面試考核，結(jié)果很可能不靠譜，如果因為這個就抹掉受試者的工作機(jī)會，那對方也太冤枉了。
也許我們還需要更多張臉，才有可能讀懂人心。
AI：“我裝作聽不懂的樣子。”
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