機器的溫度：從情感分析到情感計算
Linna
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2021-07-15 14:12
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從電影《我的機器人女友》中的機器人女孩，到日劇《絕對男友》中的天成奈特，具備情感分析能力的人形機器人，滿足了人類對于人工智能所有奇幻又浪漫的想象。
來源：日劇《絕對男友》
這也成為行業人士與大眾輿論對于人工智能的爭論焦點。行業共識認為，做出一個有感情的機器人，在技術上是不太可能實現的。但在企業服務的商用場景下，隨著社交平臺中含有主觀情感的數據量不斷擴大，情感分析在輿情、客服、金融、教育等企業級應用場景中的精確度不斷提升，也算是邁出了“人機相戀”的第一步——從分析到反饋。
目前人工智能情感分析技術主要分為三個方向：基于文本的情感分析（Sentiment Analysis）、基于視頻的情緒識別(Emotion Recognition）和智能機器人的情感計算（Affective Computing）。
顧名思義，文本類情感分析的對象為帶有情感色彩的主觀文本，主要通過將文本中的情感詞與既有的情感詞典（如BosonNLP基于微博、新聞、論壇等數據來源構建的情感詞典，知網Hownet情感詞典，臺灣大學簡體中文情感極性詞典NTSUSD，snownlp框架的詞典等）進行匹配，得出每個詞匯的情感分類，然后進行加法計算得出結果。若結果為正則為正向情感，負數則為負面情感，如果結果為0或情感傾向不明顯的得分則為中性情感或無情感。
圖源網絡
視頻情緒識別分析對象大多是圖像、圖片、語音等非文字符號，技術原理是對人的外在情感信號（面部表情、語氣語音語調、肢體語言等外在表現）與內在情感狀態（憤怒、高興、傷心）進行識別匹配，從而判斷此人當下的情緒狀態。
在識別——分析——解釋之后，人工智能的下一個目標自然指向了情感計算（affective computing）——即識別人類情感并進行分析，同時合成類似情感模式，在反饋中融入特定的情感表達因素。簡單來說，就是賦予計算機類似于人一樣的觀察、理解方式和生成各種情感特征的能力，最終使得計算機像人一樣能夠自然流暢地進行人機交互。
目前的情感計算主要通過對人的面部表情（面部肌肉變化所組成的模式）、姿態表情（身體其他部分的表情動作）和語調表情（言語的聲調、節奏和速度等方面的變化）以及多種生理指標（如皮質醇水平、心率、血壓、呼吸等）進行分析，并進行實時反饋。比如，聊天機器人通過多種識別方式判斷出情感狀態，同樣可以通過語音/表情符號/動作等方式，選擇不同的方式實時反饋。
目前，大眾認知最廣/商業熱度最大的文本分析應用場景，集中在零售電商和輿論監測之中。在企業級的需求中，依托于零售電商大數據，情感分析使得企業能夠了解群體情感極性的分布情況，以及其觀點、態度、情感的強烈程度。借助情感分析，輿情監測不但能夠描述說明“是什么”，還能夠挖掘出具體的屬性、喜好，展現出“怎么樣”，從而更多維度地了解企業的市場反饋和用戶需求，為方向聚焦、策略引導、價值判斷提供依據。
阿里小蜜
阿里小蜜能夠自動對用戶情感進行檢測，并進行用戶情緒安撫，應用情緒生成式語聊模型，針對用戶不同的輸入，產生不同的答案。同時，它具備針對特定領域的專屬模型，結合模型優化工具產品能力，最大限度地提升識別效果。
在客服應用場景中，人工客服不僅僅需要解決問題，更需要感知并安撫用戶的情緒，提升用戶滿意度。這也是為何用戶對“智障式”人工智能表示抵觸的原因。相對應，具備情感分析功能智能客服機器人，能夠提供更友好的交互體驗，在市場前景上也有足夠的增長空間。
來源：InfoQ
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阿里巴巴達摩院智能服務事業部，誕生于集團客戶體驗事業群，現隸屬于達摩院，多年技術積累孵化出阿里小蜜家族系列產品。
百分點輿情洞察系統
在輿情分析應用場景中，傳統輿情分析數據指向扁平化指標，而忽略了內容發布行為本身包含的豐富信息與情境。情感分析則可以將原子化的互動行為數據還原為具體場景下的觀點和情感表達，避免了“被真實掩蓋的真實”，挖掘出海量數據的真正價值，洞察各式各樣的觀點、情緒、口碑和民情，為企業提供商業數據和情報，幫助企業更智能地決策。
百分點輿情洞察系統是一款應用了情感分析技術的智能化輿情監測與分析產品。比如，基于品牌監控自身輿情的需求，情感分析通過多渠道/多形式的數據挖掘，結合深度遷移學習技術，對輿情的整體態勢作出更加精確的把控，從而能夠發現真正的危機并及時處理。
來源：百分點官網
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百分點智能審校系統基于人工智能算法，快速完成稿件中各種錯誤內容的識別和提示，并給出糾錯建議。。
汽車行業存在著龐大的安全管理需求。 智研咨詢2020年的一項研究顯示，我國道路交通事故產生原因，處于第一位的是人為因素，即駕駛員違反交通規則、身體異常等。而以往汽車行業往往通過檢測道路交通狀況、車輛運行狀態以及提升車身安全性等外部方式進行風險控制，存在一定的滯后性。
在物聯網和智能攝像頭的普及下，通過情感分析技術實現對駕駛員疲勞狀態實時監測成為可能，也推動了廠商對于人臉情緒分析技術的大數據樣本。
Face++
Face＋＋在這一場景中的優勢比較突出。它可以通過表情對駕駛員進行情緒識別，隨時監測駕駛員駕控狀態，在疲勞駕駛或駕駛員身體異常時及時警告，做出預警，真正從駕駛員本身入手，更加及時、有效地保障行車安全。
來源：Face++官網
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Face?? 以 API 或 SDK 的形式，將領先的、基于深度學習的計算機視覺技術開放給開發者，幫助您的應用更好地讀懂世界。。
此外，情感在財務決策過程中占據著重要地位，視頻情緒識別也逐漸開始運用于金融業。
Nviso Insight Advice平臺
NVISO是全球人類行為人工智能軟件領域的領導者，服務于全球用戶中心產品和服務的制造商。其Insights Advice數字平臺利用視頻情緒識別，幫助財務咨詢更深入地理解客戶需求，更好地做出財務決策。
其工作方式為，通過網址和移動應用程序對客戶進行帶有嵌入式視頻的調查，在客戶觀看視頻時，使用網絡攝像頭對客戶情緒反應進行實時處理和分析。最終，客戶和財務咨詢會收到一份有關理財建議及對比的詳細報告。
這一過程通過真實的情緒反應，幫助客戶和潛在客戶了解他們對金融的真實感受，從而對他們需要優先考慮的事項給出建議，也使得財務咨詢能夠理解客戶的思維方式，以及如何更好地與他們進行溝通。除此之外，對情緒的識別也可彌補傳統的風險分析方式的不足，實現對投資者更加全面的了解。
來源：Nviso官網
在情感計算領域，領先的賽道是教育行業與醫療行業。“情感計算”一詞最早由麻省理工學院媒體實驗室情感計算研究小組創始人兼主任Rosalind Picard教授于1995年提出的，她認識到情感在多大程度上支配著我們的生活，并決定推動“工程情感（engineering emotion）”的概念。作為這一技術的先驅，麻省理工學院媒體實驗室情感計算研究小組的前提目標不是為了解決企業問題，而是希望其能夠幫助病人以及患有孤獨癥/社交障礙的兒童。
希臘EI-EDUROBOT情緒智能教育機器人
EI-EDUROBOT是一款針對4到9歲學生的教育機器人，除能提供物理、數學、計算機和環境科學等學科的教學外，這款情緒智能教育機器人旨在供患有ASD（Autistic Spectrum Disorder，孤獨癥譜系障礙）缺陷的兒童使用，它能夠與人類互動，以提高他們的社交技能。此外，它也能夠與普通兒童互動，并模擬患有ASD缺陷的兒童的行為，從而教會普通兒童如何與患有ASD缺陷的兒童互動及相處。其最終目的，是培養普通兒童與患ASD缺陷的兒童之間的同理心。
此外，EI-EDUROBOT建立在一個開源平臺上，因此每個用戶都可以對其進行編程并上傳新的場景和腳本。它還計劃開發一個可視化編程界面，便于編程經驗很少或沒有編程經驗的教師使用機器人。
來源：EI-EDUROBOT官網
Emteq Labs
英國Emteq Labs開發了一種傳感器嵌入式VR耳機，通過測量心率、面部肌肉發出的微小電信號以及眼球運動等，準確、客觀地量化情緒，而這對于焦慮癥的治療至關重要。
一方面，它能夠對患者的壓力和焦慮感進行測量，從而為其后續治療提供指導，并幫助患者管理自己的不良情緒并控制不良行為；另一方面，這一工具還能長時間監測患者焦慮癥狀的發展，從而為新型療法的評估和開發提供參考。
來源：Emteq Labs官網
不論是機器人還是智能攝像頭，不論是文本分析還是視頻分析，在B端市場，企業對于人工智能情感分析的水平和精確度正在不斷上漲，市場規模也在不斷擴大。據MarketsandMarkets2020年發布的研究報告預測，到2025年全球情感計算市場規模預計將從2020年的286億美元增長到2025年的1400億美元，預測期間的復合年增長率為37.4%。
可以預見，隨著更多企業級需求和場景的不斷擴大，人們對于情感分析“能做到”和“不能做到”的事情也會更加明確。但一個新的現象出現——在現實中，已經出現了人類與人工智能登記結婚的案例——36歲的近藤明彥于2020年迎娶了日本虛擬歌手初音未來。這表明，其實人對于具情感的人工智能的期待，遠遠大于人工智能想要成為“人類”的期待——如果機器人真的有感情，他會更愿意提供一些情感建議，而不是直接成為你的男朋友/女朋友。
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