劍橋大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)家們正在研制能夠理解人類(lèi)意識(shí)以及能夠表達(dá)情感的機(jī)器人。

當(dāng)人類(lèi)彼此交談時(shí)，他們的交流方式遠(yuǎn)比簡(jiǎn)單的語(yǔ)言交談方式多得多。他們說(shuō)話(huà)的方式很重要——面部表情、語(yǔ)調(diào)和肢體語(yǔ)言。如果沒(méi)有這些額外的提示，就很難用言語(yǔ)或文字進(jìn)行交流，因?yàn)槿魏谓?jīng)歷過(guò)類(lèi)似電子郵件那樣純文字交流誤會(huì)的人都非常清楚。

你可以想象人與計(jì)算機(jī)或機(jī)器正確交流的難度。這種人機(jī)交互（human–computer interaction）被廣泛認(rèn)為是21世紀(jì)的基礎(chǔ)，并預(yù)計(jì)將改變我們的家庭和車(chē)輛、教育、制造業(yè)以及養(yǎng)老院和核反應(yīng)堆控制室等不同環(huán)境中的技術(shù)面貌。

彼得羅賓遜教授解釋說(shuō)，為了讓人機(jī)交互達(dá)到預(yù)期，智能機(jī)器需要了解人類(lèi)及其交流的環(huán)境，然后以有意義的方式對(duì)其做出反應(yīng)。他在計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室的團(tuán)隊(duì)正在建立一套系統(tǒng)，通過(guò)觀(guān)察面部表情，分析語(yǔ)氣語(yǔ)調(diào)，并結(jié)合身體語(yǔ)言和態(tài)度來(lái)推斷人類(lèi)的感受。該團(tuán)隊(duì)還正在構(gòu)建能夠識(shí)別和表達(dá)情感的計(jì)算機(jī)虛擬人物和物理機(jī)器人。

大多數(shù)電腦都是“盲心的”。他們不知道用戶(hù)在想什么，也無(wú)法對(duì)用戶(hù)情緒狀態(tài)的變化做出反應(yīng)——車(chē)輛導(dǎo)航系統(tǒng)常常執(zhí)意要求掉頭的指令，完全無(wú)視駕駛員的惱怒和困惑。

盡管人類(lèi)可以注意到他人的心理狀態(tài)，并利用這些暗示來(lái)改變自己的行為，這一過(guò)程被稱(chēng)為“意識(shí)理論”，但這種能力并不是每個(gè)人都能擁有的。事實(shí)上，自閉癥譜系疾病的一個(gè)特點(diǎn)就是很難從非語(yǔ)言線(xiàn)索（如面部表情）來(lái)理解他人的意識(shí)和情緒。

羅賓遜教授的團(tuán)隊(duì)打算設(shè)計(jì)一種能夠閱讀大腦的計(jì)算機(jī)，使其能夠提取、分析和理解面部信息。該研究小組利用了劍橋自閉癥研究中心主任西蒙·巴隆·科恩教授最新的研究成果，他設(shè)計(jì)了一個(gè)詳細(xì)的分類(lèi)，對(duì)412種截然不同的精神狀態(tài)進(jìn)行了分類(lèi)，并制作了一個(gè)由演員表演的2500個(gè)視頻剪輯庫(kù)。這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)以計(jì)算機(jī)技術(shù)為基礎(chǔ)的幫助自閉癥患者的研究的一部分，計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)已經(jīng)用它來(lái)訓(xùn)練他們的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。

在數(shù)據(jù)庫(kù)的幫助下，利用數(shù)碼攝像機(jī)，計(jì)算機(jī)跟蹤面部24個(gè)特征點(diǎn)，實(shí)時(shí)分析面部表情、頭部運(yùn)動(dòng)、形狀和色調(diào)。為了推斷這意味著什么，系統(tǒng)使用貝葉斯算法和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)計(jì)算概率，例如，頭部點(diǎn)頭、微笑和揚(yáng)起的眉毛等組合可能意味著興趣。令人驚訝的是，在分析演員時(shí)，計(jì)算機(jī)的整體準(zhǔn)確度超過(guò)75%，而非演員的整體準(zhǔn)確度超過(guò)60%，這個(gè)準(zhǔn)確度足以在人類(lèi)中排名前5%。

羅賓遜教授解釋說(shuō)，人機(jī)交互是一個(gè)不斷發(fā)展的研究領(lǐng)域?！拔覀兊膭?chuàng)新已經(jīng)超越了簡(jiǎn)單基本情緒的識(shí)別，目前瞄準(zhǔn)的是識(shí)別復(fù)雜心理狀態(tài)?！?/p>

面部表情清楚地表達(dá)了恐懼、憤怒、厭惡和驚訝等基本情緒，因此可以在靜態(tài)照片中辨認(rèn)出來(lái)。其他的精神狀態(tài)，例如缺乏理解和困惑，太復(fù)雜了，無(wú)法在照片中捕捉，因?yàn)樗鼈儼l(fā)生在幾秒鐘之內(nèi)，或者表現(xiàn)為運(yùn)動(dòng)的變化組合。

正是這些復(fù)雜的情緒，伊恩·戴維斯，這個(gè)團(tuán)隊(duì)中的六個(gè)研究生之一，通過(guò)生理測(cè)量和眼睛跟蹤，捕捉到了他正在研究的應(yīng)用類(lèi)型：指揮和控制系統(tǒng)，比如緊急服務(wù)或發(fā)電站使用的系統(tǒng)。在這種場(chǎng)景里，能夠識(shí)別一個(gè)人是什么時(shí)候疲倦或困惑，可能有助于提高安全和效率。他解釋說(shuō)，駕駛等更為常見(jiàn)的場(chǎng)景甚至還有好處：“如果汽車(chē)的系統(tǒng)能夠識(shí)別出駕駛員是困惑的，它可以避免再增加額外的信息——可能關(guān)閉收音機(jī)或簡(jiǎn)化導(dǎo)航指令。”

面部分析系統(tǒng)的一個(gè)常見(jiàn)問(wèn)題是人們的手在臉上移動(dòng)的軌跡。這種系統(tǒng)通常把手勢(shì)視為不必要的“干擾源”，事實(shí)上，手勢(shì)是一個(gè)重要的信息來(lái)源——例如，當(dāng)人們集中注意力時(shí)，可能會(huì)緊握下巴，或在震驚時(shí)捂住嘴。馬瓦·馬哈茂德正在研究如何映射這些手勢(shì)的含義，將這些信息添加到面部表情的多模式分析中。同時(shí)，Ntombi Banda正在構(gòu)建多模式系統(tǒng)，將面部分析、聲音音調(diào)和身體運(yùn)動(dòng)相結(jié)合，以提高識(shí)別精度。

在最近的一次會(huì)議上，微軟的董事長(zhǎng)比爾蓋茨預(yù)測(cè)下一個(gè)重大的技術(shù)將是機(jī)器人技術(shù)。例如，想象一下，如果一個(gè)機(jī)器人足夠強(qiáng)大，能夠在家里完成繁重的任務(wù)——比如抬病人，需要在家里進(jìn)行輔助護(hù)理——同時(shí)又能夠理解人類(lèi)的感受，這將是多么有用?；蛘呦胂笠幌?，一個(gè)基于虛擬人物的教學(xué)輔助工具，它足夠敏感，能夠在學(xué)生無(wú)法及時(shí)吸收知識(shí)時(shí)相應(yīng)地進(jìn)行調(diào)整。

羅賓遜教授說(shuō)：“機(jī)器人或化身在正確的時(shí)間表達(dá)正確的東西很重要?！彼麄儾粌H需要通過(guò)準(zhǔn)確地感知人類(lèi)表達(dá)的內(nèi)容來(lái)識(shí)別非語(yǔ)言行為，還需要自己生成這樣的表達(dá)。

Alyx是由ValveSoftware游戲《半衰期2》（Half-Life2）中的電腦生成的虛擬人物，它能識(shí)別和回應(yīng)快樂(lè)、驚喜、困惑、興趣和無(wú)聊。她接受了塔達(dá)斯的“訓(xùn)練”，使用人類(lèi)面部表情的模型，使機(jī)器人化身的情緒變得可立即識(shí)別。他解釋說(shuō)，Alyx的情感被特別挑選：“這一系列很適合遠(yuǎn)程通信的應(yīng)用，如呼叫中心、網(wǎng)上購(gòu)物或在線(xiàn)教學(xué)等需要適應(yīng)用戶(hù)情感的場(chǎng)景?！?/p>

查爾斯是由漢森機(jī)器人公司專(zhuān)門(mén)為團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)的一款機(jī)器人頭。他的眼睛里有監(jiān)控面部表情的攝像頭，頭骨里有24個(gè)馬達(dá)，可以將他柔韌的硅基“皮膚”拉動(dòng)出表情，他能夠表現(xiàn)出一系列的表情。勞雷爾·里克一直在測(cè)試查爾斯如何被用來(lái)訓(xùn)練年輕的醫(yī)生：“利用從真實(shí)病人那里收集的數(shù)據(jù)，查爾斯可以真實(shí)地模擬出面部出現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)障礙，如腦癱和肌張力障礙。我們希望這樣一個(gè)現(xiàn)實(shí)的模擬器能夠讓臨床醫(yī)學(xué)的學(xué)生練習(xí)他們的溝通和診斷技能?！彼A(yù)測(cè)有一天像查爾斯這樣的機(jī)器人也可以用于患者康復(fù)，例如幫助中風(fēng)患者重新掌控面部肌肉。

查爾斯接受了自閉癥研究中心提供的表情數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，現(xiàn)在安德拉·亞當(dāng)斯正在準(zhǔn)備將其作為一種指導(dǎo)工具來(lái)幫助自閉癥譜系疾病患者?！坝羞@種病癥的兒童很難理解社交互動(dòng)的細(xì)微差別。查爾斯可以幫助他們練習(xí)輪流交談、保持眼神注視和從面部表情中識(shí)別情緒。

彼得羅賓遜的團(tuán)隊(duì)在人機(jī)交互研究領(lǐng)域的前沿工作，將心理學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)分析、信號(hào)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)以及構(gòu)建和評(píng)估復(fù)雜程序系統(tǒng)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)結(jié)合起來(lái)。正如他解釋的那樣：“在人機(jī)交互中，許多最有趣的挑戰(zhàn)在于學(xué)科之間的交叉地帶?！?/p>