編譯/田天

只有收音機陪伴的長途駕駛是寂寞難耐的，如果司機本人倍感壓力和疲憊，那就更加危險了。

如果一輛汽車可以解讀人類的感受，通過情緒數(shù)據(jù)來放射警報信號，或許它就可以避免一些災難的發(fā)生呢。傳感器可以放在方向盤和門把手上，用來搜集皮膚上傳來的電子信號。同時安裝在擋風玻璃上的攝像頭可以分析的面部表情。

或者，如果駕駛員顯示出壓力，車輛的協(xié)調傳感器可以柔化光線和音樂，或擴大前照燈光束來補償視野的缺失。駕駛員悲痛的狀態(tài)可以通過改變車輛的導電漆的顏色進行廣播，以警示其他車輛。

這種情緒感應型車輛是“自動電子動能”（AutoEmotive）的研究目標，“自動電子動能”是麻省理工大學媒體實驗室情感計算小組的一個研究項目，他們一直專注于探索人類與機器情感聯(lián)系的潛力。

這樣的情感傳感器已經(jīng)涌向新的市場，利用情緒指標的市場范圍日益擴大，以適應不同方面的應用。語音識別應用程序可以告訴你，你是否在短短20 秒調情太多。一件毛衣也可以自動檢測出它對顧客的皮膚刺激程度，為顧客的穿戴感覺編輯顏色代碼，這樣的毛衣已經(jīng)可以預購了。

發(fā)展最快的方法是面部識別，也是麻省理工大學情感計算小組三年前開發(fā)的Affectiva 的項目。在這段時間里，公司已積累了超過十億的面部表情，用來訓練識別和分類基本情緒的算法，如快樂或憤怒，這項應用有超過90%的準確率的數(shù)據(jù)庫。他們的旗艦技術（Affdex）已經(jīng)迅速被廣告商所青睞，用它來測試大眾對他們營銷活動的反應，并相應地修改它們。市場研究合作伙伴“布朗·米爾沃德”公司甚至將這項技術在財富500 強企業(yè)中的應用標準化了，包括百事公司和聯(lián)合利華。

“在過去，因為成本高、周轉速度慢，這種技術被限制于實驗室內(nèi)”，尼克·蘭格威爾德Affectiva 的首席執(zhí)行官解釋說。“我們已經(jīng)破解了這些問題，服務是通過網(wǎng)絡，所以成本非常低，數(shù)據(jù)被收集后，幾乎是立即盈利?！?/p>

競爭對手Emotient 也擅長面部識別，但其主要目標是在零售行業(yè)。他們的軟件正在商店試用，瞄準44 個的面部動作來判斷員工和顧客的情緒反應，同時監(jiān)測包括年齡和性別的人口統(tǒng)計信息。從客戶滿意度到員工的士氣，這項技術為企業(yè)帶來的好處是顯而易見的，Emotient 聲稱主要零售合作伙伴計劃要永久使用這個系統(tǒng)。

圣地亞哥的神經(jīng)生理學家埃里克威爾博士認為：也是時候將這些工具整合到臨床實踐了。“雖然很多的藥物治療將的自殺風險列為這項技術的一個可能的副作用，我仍然認為我們必須使用生物傳感器，精神病學界內(nèi)也極力推動這項應用。思想障礙可以被更快的發(fā)現(xiàn)，也可以用更快的確定治療方案。”

威爾廣泛研究了頭痛病，發(fā)現(xiàn)影響因素建立在他們罷工的數(shù)天前，包括情緒。他認為“多傳感器”結合了腦部掃描，基因測試和情感感知，可顯著提高治療效果。

“ 但情感傳感器目前能力還是受限，不能區(qū)分細致入微的表達能力”，劍橋大學計算機實驗室的大學的TadasBaltruaitis 發(fā)表了關于這個問題的研究，“計算機很容易培養(yǎng)出能夠識別基本情緒，如恐懼或憤怒的能力，卻難以識別更復雜的情感狀態(tài)，這些情感也可能是文化相關的，如混亂、興趣和注意力?！?/p>

但是這項技術仍有可迅速進展的空間：“這個領域是比較新的，而且直到最近這項技術才有可能準確的認識到在現(xiàn)實世界環(huán)境中的人類的情感變化，而且每年都越來越準確，從而導致更微妙的表情被被機器所辨認?！?/p>

Baltruaitis 補充說，聯(lián)合型傳感器如與AutoEmotive 聯(lián)合就可以從皮膚，脈搏、面部、聲音和更多的地方采集信號，這可能是取得進展的關鍵。

當然這項技術仍然是有隱患的。美國企業(yè)對于避免隱私憂患頗為敏感。Affectiva 和Emotient 是對這個擔憂反應是激烈的，他們聲明所有收集到的數(shù)據(jù)已經(jīng)得到搜集對象的準許，而后者辯護，商店中的識別軟件并不記錄的個人信息。

但該技術是容易被濫用。根據(jù)未來學家和信息系統(tǒng)專家克里斯·丹西分析：“我認為它已被使用在像機場的地方，但我們永遠不會知道”，他說。“我無法想象一個我素未相識的公司的系統(tǒng)遠程對我的意識進行有效閱讀，并且永久使用這些信息。這是一條黑暗的道路?！?/p>

生產(chǎn)商聲稱，他們雖然嚴格控制傳感器的使用，但面部識別技術仍然在迅速興起。英國超市樂購在商店中擅自引入這項技術，可能會面臨法律行動。

諷刺的是，丹西（量化的自我運動的主要倡導者）以廣告商的身份追求著這項技術，但他是通過其他途徑來實現(xiàn)個人目標。他保持與傳感器的連接，來測量脈沖、快速眼動睡眠、血糖和更多信息，用這些來與周圍環(huán)境因素進行參照對比，觀察這兩者的相關性，使用這些結果來理解和影響自己的心態(tài)。

“Moodhacking 心情黑客”已經(jīng)成為了一種流行的科技探索的做法，并已成為了成功的應用。倫敦的量化自我協(xié)會的成員已經(jīng)創(chuàng)造了如“Mood Scope 心情范圍”和“Mappiness（ 測試幸福指數(shù)）”，來幫助使用者為自己的心情狀態(tài)和外部環(huán)境進行拼配。黑客和制造商會推出一個更強大的應用，眾籌而來的OpenBCI 裝置提供給所有有電腦的人廉價獲取EEG（腦電圖描記器）腦波信息的機會。

草根大眾對于對企業(yè)濫用情緒傳感器的敵意有可能會被信息融合技術所化解。 Affectiva 熱衷于“量化自我”人口統(tǒng)計的市場，安卓系統(tǒng)馬上會推出Affdex應用程序。隨著機器學習能力的發(fā)展，以及不同行業(yè)融合點的增多，我們都期望能夠分享更多的驚喜。

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