文/易北辰频道 Jared

如何让人工智能在任何情况下都能很好的领悟人类的情绪及精神状态，极具挑战。搭建人工智能系统与人类配合默契还有很长一段路要走。

如果是在特定场合下捕捉人类面部表情的变化，从而判断当时人的情绪与反应，也许会容易一些。

加州理工学院和迪士尼研究院就合作开发了这样一套神经网络系统，能够追踪观众的面部表情，来预测和了解观众对电影的反应。

长期以来我们要知道一部电影好不好看，除了从影评和演员阵容来判断，似乎也只能由消费者肉身到电影院去鉴别。只不过，往往各种影评或许充斥着水军的成分，让人难辨真伪。况且从时间还是金钱方面来说，都不能每部电影都亲自去看看。

幸运的是技术更迭速度超乎我们预期，这有助于人类更加客观地判断。这一技术或许可以通过测试，实时识别和跟踪影院内的观众的面部表情，atv，达到更加客观地判断当下观影的心情的目的，尽管还处于初级阶段，新方法技术还不够成熟，却可以推断这一方法将胜过常规方法。

这套系统使用了一种名为分解式变量自动编码技术（factorized variational autoencoder），研发团队介绍，该技术相比目前的方法，能够更好地捕捉复杂的事物，比如动态的面部表情。

该研发团队通过150部迪士尼电影来收集大量的观众面部数据（在播放迪士尼电影的影院通过红外高保真摄像机捕捉每个人面部和动作），并把这些生成的数据（1600万左右个数据点）馈送到神经网络进行训练。

当训练结束，这个系统就能够了解观众在观看影片过程中产生的所有情绪。在实际应用时，神经系统不仅仅能够处理过去的信息，还能够对观众进行预测，比如团队在研究中发现观众的预热时间大概需要十分钟，那么通过十分钟的观察，便可预测该观众在余下时间内的面部表情。

从技术角度来看，这种新的方式能够相对简单、可靠、实时地对影院中的观众的面部表情进行识别和跟踪。从而帮助电影制作人去了解观众的喜好和反应，才能知道观众对电影的真实评价，比如“观众是否喜欢这部电影？”、“哪个桥段最吸引他们？”、“哪个片段观众觉得无聊。”

只不过目前该技术还只能测笑容类表情，惊恐、哭泣等面部表情暂时还不能预测，毕竟了解人类行为和情绪是人工智能发展的最大调整，何况人类自己也并不是总能明确地表示自己的不开心和遇到的问题。

也许你会说，看上去这么厉害的AI技术难道只是用于电影测评，帮助电影产业发展吗？会不会可惜了？当然不是，这只是这项技术可以应用到的场景之一，atv，也许未来还可以用在人群监控等相关场景。

随着AI技术的发展，想必会有更多更新的技术呈现形式的出现，让AI拥有了更高级的行为能力，譬如社交能力、对人类的理解能力。

当然，这一切都基于人工智能对人类行为的了解，只不过目前看来，难度依然大。我们期待着人工智能可以带来更多更便利的应用。

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