都說最難讀懂的是人心，這種復(fù)雜高等動物互相理解都有難度。然而，科技卻可能輕而易舉地做到了。在我們還沒搞清楚自己腦子想什么，情緒是快樂還是憤怒時，人工智能就準(zhǔn)確冷靜不帶感情色彩地指了出來，通過簡單的“讀腦”“握手”“看臉”，就能輕松看透你，簡直是比你自己都更了解你。

讀腦繪圖像

拷貝別人記憶不是夢

多倫多斯卡伯勒大學(xué)的神經(jīng)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)開發(fā)出了一種“讀心術(shù)”方法，通過掃描你的大腦，來展現(xiàn)你腦海中想象的圖像，按照實(shí)驗(yàn)，這種讀心術(shù)方法幾乎萬無一失。完成這項(xiàng)“讀心”任務(wù)的是科學(xué)家制造出的一種“讀心機(jī)器人”，簡單來說就是一種人工智能程序，這種程序通過識別大腦中的電子信號，來復(fù)制描繪大腦中的圖形形狀。該團(tuán)隊(duì)一邊讓受試者觀看電腦屏幕上的人臉圖片，一邊用腦電圖系統(tǒng)記錄他們的腦電波，通過機(jī)器人學(xué)習(xí)算法運(yùn)行腦電波數(shù)據(jù)，以數(shù)字方式重現(xiàn)受試者剛剛看到的人臉圖像。

這項(xiàng)技術(shù)依賴于電腦程序“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)”，也就是由人工智能來模擬大腦工作時的腦電波數(shù)據(jù)，然后將其數(shù)字化并呈現(xiàn)出來。理論來說，這種程序不僅可以學(xué)習(xí)捕捉大腦中看到人臉圖像時所形成的數(shù)據(jù)信號，對于一些演講內(nèi)容、文字?jǐn)?shù)據(jù)、動態(tài)圖像等都可以進(jìn)行識別。所以，雖然目前實(shí)驗(yàn)僅完成了對人腦看到的人臉圖像的識別和描繪，未來對于人腦中形成的關(guān)于文字、數(shù)據(jù)、動態(tài)圖像都可以實(shí)現(xiàn)復(fù)制和重現(xiàn)。

研究人員在培訓(xùn)這種“讀心機(jī)器人”時，首先讓其通過大量的人像數(shù)據(jù)庫掌握人臉的基本形狀和標(biāo)志特征。當(dāng)機(jī)器人可以識別面部特征之后，再將這些特征與相對應(yīng)的腦電圖信號相關(guān)聯(lián)。這樣，在受測人員觀察人臉圖像時，機(jī)器人就可以根據(jù)他們當(dāng)時的腦電圖反饋準(zhǔn)確描繪出人腦中所反射出的圖像。

實(shí)驗(yàn)參與人、神經(jīng)科學(xué)家阿德里安·內(nèi)斯特對于結(jié)果非常興奮，“機(jī)器人最終描繪出的可不是簡單的四邊形或是三角形輪廓，而是由細(xì)微筆觸構(gòu)成的人臉模擬圖。這樣不僅可以重建人們看到的東西，而且還可以用來表達(dá)他們想象出來的，或者記憶中的內(nèi)容?！眱?nèi)斯特說，“這就出現(xiàn)了另外一種價值，執(zhí)法部門可以通過這個方法，從目擊者那里收集到潛在嫌疑人的信息?！?/p>

或許有一天，人們的記憶將呈現(xiàn)另一種可能性，就像英劇《黑鏡》中所展現(xiàn)的那樣，人們可以任意地拷貝或者回放一個人大腦中的記憶。同時，這種技術(shù)的實(shí)現(xiàn)也可能在醫(yī)學(xué)上提供參考價值，為失語者提供一種表達(dá)自己思想的手段。

看臉識情緒

真正的測謊儀要來了

通過看臉色、眉眼高低就可以識別一個人的情緒，一直是區(qū)分機(jī)器人是否真“智能”的一個標(biāo)準(zhǔn)，世界各大領(lǐng)域的技術(shù)大咖也都在努力讓人工智能學(xué)會“察言觀色”。谷歌的研究者們開發(fā)了一款網(wǎng)頁應(yīng)用，向人們展示由人工智能創(chuàng)作的小動物繪畫，然后通過攝像頭記錄人們看到繪畫時的反應(yīng)，準(zhǔn)確識別觀眾的喜好之后，網(wǎng)頁就可以更好地“投其所好”繪畫，這也應(yīng)該是“察言觀色”的最初級體現(xiàn)。

跟谷歌團(tuán)隊(duì)不同的是，麻省理工學(xué)院的研究者們正在針對“負(fù)面”情緒在探索，因?yàn)榭謶?、惡心時的表情可能會更夸張，人工智能也就更容易上手。

另外，類似美國知名初創(chuàng)公司Affectiva的諸多企業(yè)都在探索有情感的人工智能，以及讓機(jī)器更好地理解人類面部表情和社會行為的技術(shù)。比如說如何讓無人駕駛汽車識別司機(jī)情緒，在司機(jī)分心時接管駕車任務(wù)等。

人工智能理解人類情緒的方法其實(shí)和人類一樣，無非就是通過面部表情變化判斷情緒波動。即使人會故意控制面部表情和聲音不產(chǎn)生變化或者展現(xiàn)出與內(nèi)心世界不一樣的表情和聲音，也總會露出一些破綻，只不過可能會很微小或一閃而過，讓人不易察覺。但對于人工智能來說，發(fā)現(xiàn)細(xì)微的現(xiàn)象或捕捉稍縱即逝的變化正是他們的長項(xiàng)，他們可以借助高速攝像機(jī)和高性能處理器來完成這項(xiàng)工作，從這個方面來說，人工智能對人類情緒的理解可能會比人還優(yōu)秀。

人工智能情緒識別的能力用處極大，在醫(yī)療業(yè)、服務(wù)業(yè)甚至審訊領(lǐng)域都會發(fā)揮不小的作用，就像美劇《Lie to me》能透過辨別微表情指認(rèn)犯罪者一樣，也許會在不久后實(shí)現(xiàn)。

握手辨性格

自閉兒童將有新伙伴

機(jī)器人的可怕之處不僅在于可以洞察你的大腦，還能夠從一次簡單的握手中，瞬間挖掘到你的性格。據(jù)英國《每日郵報》報道，研究人員正在研發(fā)類人的情感機(jī)器人，它們對于觸覺相當(dāng)敏感，所以僅從簡單的肢體接觸就可以判斷對方的性別、情緒和性格，從而回應(yīng)以相對的感情安慰。這樣的機(jī)器人就不僅僅看起來像人，還擁有和人類相似的社交能力，通過感情慰藉來融入到人類環(huán)境中。

“給機(jī)器人賦予情感是唯一可以拉近它們和人類之間情感距離的方法?！卑屠杷_克雷大學(xué)的教授阿德里亞娜表示，“我們此后的研究方向就是讓機(jī)器人能夠擁有一個‘玻璃心’，敏感到可以感知人類情緒，并學(xué)會禮貌、同情或者幽默地回應(yīng)人類的情緒。”研究人員在初期的實(shí)驗(yàn)中已經(jīng)完成了機(jī)器人通過握手的簡單肢體接觸就能判斷對方性別的能力，且正確率達(dá)到75%。

阿德里亞娜解釋：“我們首先設(shè)定了男女不同性別在握手這個動作中的不同表現(xiàn)模式，比如男女在握手時的力度、幅度上和時間都不一樣，外向的人和內(nèi)向的人表現(xiàn)出的握手姿勢和頻率也不一樣，通過給機(jī)器人‘灌輸’這些握手模式，讓它們能夠在實(shí)際操作中識別對方身份。”

為了能夠更全面準(zhǔn)確地進(jìn)行模式設(shè)定，研究人員對大量男女握手姿勢進(jìn)行了觀察研究，除了握手力度、擺動幅度、時間長度、放松程度的區(qū)別外，研究人員還發(fā)現(xiàn)，男士主動握女士手時普遍習(xí)慣手臂更向下伸，推測是因?yàn)橐话闩慷几?，造成男士握手的?xí)慣動作。如果這種敏感的感知能力可以推行，那么未來機(jī)器人可能扮演的角色將有很多，比如成為自閉癥孩子最好的朋友，或者孤寡老人的貼心“老伴兒”。

此前的一份調(diào)查顯示，5歲至18歲之間的青少年中，有20%表示更愿意與機(jī)器人交朋友。而對于有自閉癥的孩子來說，機(jī)器人的敏感和貼心也更會成為打動這些孩子并換以真心的特質(zhì)。

相關(guān)知識

人工智能怎么學(xué)習(xí)

以上所有的人工智能“讀心術(shù)”歸根結(jié)底都還是基于其“深度學(xué)習(xí)能力”才能達(dá)成的。人工智能之所以具備學(xué)習(xí)能力，是因?yàn)樗灿蓄愃迫祟惖拇竽X——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN），它的本質(zhì)就在于試圖模仿大腦神經(jīng)元之間的傳遞處理信息的模式。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)造理念受到生物學(xué)的啟發(fā)，是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種模擬和近似，它從結(jié)構(gòu)、實(shí)現(xiàn)機(jī)理和功能上模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。一般認(rèn)為，人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是由大量神經(jīng)元通過極其豐富和完善的連接而構(gòu)成的自適應(yīng)非線性動態(tài)系統(tǒng)。因?yàn)樯锏膶W(xué)習(xí)系統(tǒng)是由相互連接的神經(jīng)元組成的異常復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，其中每一個神經(jīng)元單元有一定數(shù)量的實(shí)值輸入，并產(chǎn)生單一的實(shí)數(shù)值輸出。這種輸入和輸出模式基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計學(xué)類型的學(xué)習(xí)方法得以優(yōu)化，所以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是數(shù)學(xué)統(tǒng)計學(xué)方法的一種實(shí)際應(yīng)用。

這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，達(dá)到處理信息的目的，自身也就具備了學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力。