蘋果收購了一家可讀解人們的面部表情并預(yù)測其情緒的公司，Emotient。

　　據(jù)華爾街日報昨日消息，蘋果收購了一家可讀解人們的面部表情并預(yù)測其情緒的公司，Emotient。該產(chǎn)品甚至可將滿屋子人的面部表情進行分類，應(yīng)用范圍比如可以用來測量消費者對廣告的反應(yīng)。Emotient稱，醫(yī)生也對他們的技術(shù)進行了測試，以解讀那些無法進行自我表達的病人的痛苦表情，零售商也用它監(jiān)測購物者在商店走道里的面部表情或是的銷售人員通過佩戴 Google Glass 對顧客的表情進行實時解讀。

　　蘋果公司發(fā)言人也證實了這項收購交易，并表示蘋果“時常都會收購小型技術(shù)公司，一般來說我們都不會討論收購意圖或計劃”。該發(fā)言人拒絕透露這項交易的具體財務(wù)條款。

　　實際上，從20 世紀 90 年代以來，一批研究人員開始試圖讓機器讀能懂人類情緒，并可以像人類一樣作出正確回應(yīng)。一些智能系統(tǒng)已經(jīng)可以對音高、音色和響度進行分析，識別出深層次語義，比如根據(jù)一位女性和孩子的對話，可以辨別出這位女性是否一位媽媽，她是否在盯著孩子的眼睛看，以及她是失落還是高興。另外一些機器則可以分析人類遣詞造句的方式，或者是解讀肢體語言，然后判斷用戶的情緒。此外還有一些人選擇從面部表情入手，因為在很多時候，面部承擔(dān)著情緒溝通的功能，而我們通過面部表情傳達的信息可能要遠遠多于語言本身。這其中又誕生了一些公司，如 Affectiva 、Emotient、Realeyes 和 Sension。

　　Emotient 總部位于圣地亞哥，此前已經(jīng)融資800萬美元，投資者包括英特爾資本。知情人士稱，Emotient在被蘋果收購前一直在尋求啟動新一輪風(fēng)險投資融資活動，但根據(jù)提供的融資條款并未找到適合的投資方。 Emotient 在本周對網(wǎng)站進行了改版，移除了公司所銷售服務(wù)的細節(jié)信息。

　　Emotient 官網(wǎng)上是這么介紹自己的：

　　Emotient是情緒檢測和情緒分析的領(lǐng)導(dǎo)者，我們的服務(wù)是量化情感反應(yīng)，提升你對產(chǎn)品和市場的洞察力和行動的有效性。

　　猜想蘋果收購后可能用到的地方，將該技術(shù)置于 iPhone 的前置攝像頭中，來檢測用戶情緒狀態(tài)，從而讓Siri 更加智能，與你對話可以考慮你的情緒變化；甚至可以利用這項技術(shù)來了解用戶對 iAds 平臺上投放的廣告的反應(yīng)。

　　實際上在2014年提交的一項專利申請中，蘋果就已經(jīng)描述了一種根據(jù)多種線索，分析和確認人類情緒的軟件系統(tǒng)，這其中就包括面部識別。去年10月，蘋果證實已收購人工智能創(chuàng)業(yè)公司 Perceptio 和 VocalIQ，后者旨在提升計算機理解人類自然對話的能力。而去年5月，Emotient 宣布已獲得了一項技術(shù)專利，可在一天內(nèi)收集并標記多達10萬張面部圖像。這樣一來，計算機就能夠更好地識別不同的面部表情。

　　綜合這些線索來看，這些技術(shù)很有可能用于提升 Siri 與人進行對話時的真實感，增加互動性。

　　我這里整理了一份和Affectiva 和 Emotient 相關(guān)的科學(xué)家小故事，補充介紹情緒識別與這兩家公司的由來：

　　有一位埃及科學(xué)家 Rana el Kaliouby，和她的導(dǎo)師 Rosalind Picard 一起成立了 Affectiva，一家開發(fā)情感分析軟件的公司。

　　Rosalind Picard 早些時候在 M.I.T 的 Media Lab 做一些圖像壓縮方面的技術(shù)開發(fā)，但很快她就遇到了瓶頸，因為她開發(fā)的方法（盡管后來流行一時）與被處理的對象是完全獨立的：比如說壓縮大運河和總統(tǒng)肖像的圖片用的都是一樣的方法。她覺得，如果計算機可以知道自己正在處理什么就能改善這個過程。直到讀了一本關(guān)于聯(lián)覺的書《The Man Who Tasted Shapes》她才豁然開朗，意識到了情感與理性之間的聯(lián)系。與我們傳統(tǒng)認為的 “無情卻又睿智” 不同，過少的情感，其實和過度豐富的情感一樣都會對我們的理性思考產(chǎn)生不好的影響，事實上一些影響情感的腦損傷也會剝奪人判斷和決策的能力，而判斷和決策正是我們希望電腦做的事情。

　　回到電腦的情緒識別，其實做法就是在面部提取一些關(guān)鍵的點，將那些相對不變的 “錨點”，比如鼻尖，最為一些參考的固定點，然后用像嘴角這樣的點來判斷你做出的表情。但是在九十年代，想要制造一個可以準確長出這些離散的面部動作單元的系統(tǒng)實在是太難了，單是數(shù)字化一個視頻就要 25 秒。一個早期的研究人員說：無論怎么做總是有一點偏差，而且隨著結(jié)構(gòu)的不斷擴大，錯誤也越來越多，每十秒就要重新啟動一次。

　　研究陷入了瓶頸， Kaliouby 只好去劍橋繼續(xù)讀她的博士學(xué)位了。但是有一次演講后，有一個聽眾告訴她，Kaliouby 訓(xùn)練電腦讀人臉和他自閉癥的弟弟遇到的問題很像。當(dāng)時，劍橋的自閉癥研究中心正在做一個面部表情目錄的大工程，和 Ekman 將表情分成一小塊一小塊動作單元，再通過動作單元的組合判斷情緒的做法不同，他們對表情的分類更加自然，簡單易懂，將表情進行更細致的分類，然后從某一種特定的表情整體學(xué)習(xí)其中的特征。

　　Ekman 是一位心理學(xué)家，他的研究始于上世紀六十年代，并構(gòu)建了一套純熟的理論體系，證明了人類的面部至少可以表達六種情緒，分別是高興、悲傷、驚訝、恐懼、憤怒和厭惡，與性別、年齡、種族或者是文化背景無關(guān)。他將這些面部表情進一步分解，系統(tǒng)化為 46 種“動作單元”的排列組合，最終寫入了《面部動作編碼系統(tǒng)》（Facial Action Coding System，也稱FACS）。這部著作有 500 多頁之厚，全面而又細致地講述了面部的動作。數(shù)十年來，他的理論大范圍應(yīng)用在學(xué)術(shù)研究、電腦動畫制作、測謊和案件偵破等諸多領(lǐng)域。

　　就這樣他們有了足夠的資料開發(fā) MindReader，一個可以在幾乎各種環(huán)境下檢測出復(fù)雜情緒的軟件，也是 Affdex （日后Affectiva 旗艦產(chǎn)品）的原型。Ekman，那個提出 FACS 的心理學(xué)家則和別人合作創(chuàng)立了 Emotient（上文提到被蘋果收購的那家公司），也是一款情緒識別的軟件，同樣是利用機器學(xué)習(xí)的方法通過海量的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)構(gòu)建一個準確的表情識別框架。

　　至此兩家公司的原型初步顯現(xiàn)。