人工智慧(artificial intelligence；AI)系統(tǒng)能經(jīng)由分析您看電視的習(xí)慣，「神準(zhǔn)」地推薦您可能會(huì)喜歡的電視節(jié)目，這聽(tīng)起來(lái)已經(jīng)夠令人不寒而栗了，現(xiàn)在，AI系統(tǒng)正接受更新的訓(xùn)練——挑選出人類(lèi)行為與容貌中的細(xì)微線(xiàn)索，使其在某些情況下比人類(lèi)更具有直覺(jué)能力。
在一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中，AI被用于婚姻治療中分析配偶的聲音特征，并預(yù)測(cè)治療的結(jié)果。根據(jù)這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)顯示，AI在預(yù)測(cè)治療結(jié)果方面十分成功，有時(shí)還比人類(lèi)專(zhuān)家更準(zhǔn)確。
在婚姻治療中有兩項(xiàng)變量使其難以評(píng)估是否取得進(jìn)展。每一對(duì)夫婦之間的關(guān)系動(dòng)態(tài)都不相同，治療師的人為評(píng)估永遠(yuǎn)都是相當(dāng)主觀的。因此，該領(lǐng)域一直致力于發(fā)展出一些客觀的指標(biāo)。
美國(guó)南加州大學(xué)(University of Southern California；USC)的一項(xiàng)研究計(jì)劃中，研究人員試圖開(kāi)發(fā)的AI系統(tǒng)可望提供這一類(lèi)的指標(biāo)。雖然目前已經(jīng)有一項(xiàng)研究能將各種聲音特征映射至情緒，包括經(jīng)常用于辨識(shí)的特征(如音調(diào)和強(qiáng)度)，以及分別組成音調(diào)和幅度的頻率擾動(dòng)度(jitter)與振幅擾動(dòng)度(shimmer)等其它特征。另一個(gè)是諧波雜訊比(HNR)。
為了評(píng)估這些特征并將其映射至情感，以利于分析配偶之間的對(duì)話(huà)品質(zhì)，研究人員開(kāi)發(fā)了一套復(fù)雜的演算法。正如研究人員在其論文「根據(jù)語(yǔ)音聲學(xué)特微預(yù)測(cè)配偶治療結(jié)果」(?Predicting couple therapy outcomes based on speech acoustic features)中所解釋的，這些對(duì)話(huà)顯示退縮或逃避的跡象嗎？這會(huì)增加逃避的嚴(yán)重性、頻率(壞)或減少(好)？對(duì)話(huà)中存在幽默的跡象嗎？增加(好)還是減少(壞)？哪些對(duì)話(huà)的特征更具有建設(shè)性？哪些較少？重要性如何？
該系統(tǒng)還考慮了這些對(duì)話(huà)的特征，例如誰(shuí)在說(shuō)話(huà)？在何時(shí)說(shuō)話(huà)？以及持續(xù)說(shuō)了多少時(shí)間等等。有趣的是，AI卻忽略了對(duì)話(huà)的內(nèi)容。
一旦研究人員對(duì)其AI系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練后，就可以將它套用在具有已知結(jié)果的現(xiàn)有資料集上。另一方面，研究人員也要求人類(lèi)心理學(xué)家評(píng)估相同的資料，包括說(shuō)話(huà)內(nèi)容以及語(yǔ)音特性等，結(jié)果顯示對(duì)于相同案例的正確預(yù)測(cè)率約75.6%。而AI僅使用語(yǔ)音特性，就達(dá)到79.3%的成功預(yù)測(cè)率。
研究人員表示，研究結(jié)果有助于進(jìn)一步鼓勵(lì)其他有關(guān)測(cè)量非語(yǔ)言線(xiàn)索方面的研究，從而協(xié)助這一類(lèi)型的治療。
例如，美國(guó)史丹佛大學(xué)(Stanford University)的研究人員訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)路辨識(shí)35,000張以上的臉孔，以確定它是否能僅透過(guò)外表特征辨別異性戀和同性戀者。最后得到的結(jié)論也就成為其論文主題：「深度神經(jīng)網(wǎng)路比人類(lèi)更能準(zhǔn)確從臉部影像判別性取向」(?Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images?)。
多年來(lái)，同性戀和女同性戀的話(huà)題一直引發(fā)對(duì)于「同性戀雷達(dá)」(gaydar)方面的研究興趣，但在名稱(chēng)上卻總是脫離不了直覺(jué)。史丹佛大學(xué)的研究似乎類(lèi)似于面相學(xué)和顱相學(xué)等「?jìng)慰茖W(xué)」，因而使其論文更具爭(zhēng)議性，但其初步的研究結(jié)果也不容忽視。
作者指出其中一項(xiàng)研究顯示，當(dāng)人們看到某個(gè)人的臉，就能以更佳準(zhǔn)確度辨認(rèn)出這個(gè)人，以及察覺(jué)其情感狀態(tài)、個(gè)人特質(zhì)、性取向與其他特質(zhì)。
他們還提到「出生前激素理論」(prenatal hormone theory)，該理論為性取向提供了生理的基礎(chǔ)(研究尚未作出結(jié)論)。他們?cè)谖恼轮刑岬溃骸高@與性取向的出生前激素理論一致，男同性戀者和女同性戀者的臉孔往往具有非典型的性別特征、表情和打扮風(fēng)格?！?但這并不表示所有的男同性戀比男異性戀更女性化，也不是指沒(méi)有男同性戀具有顯著的男性面部特征，女同性戀的情況也是如此。)
研究人員認(rèn)為，他們訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)路同時(shí)考慮固定的臉部特征(例如鼻子的形狀)以及不固定的特征(打扮風(fēng)格)。
研究人員使用交友網(wǎng)站上那些將自己標(biāo)示為異性戀或同性戀者的照片。當(dāng)提供兩張不同臉部(一張異性戀和一張同性戀者)的照片給神經(jīng)網(wǎng)路判讀時(shí)，AI系統(tǒng)可正確猜測(cè)到男性的機(jī)率為81%，猜測(cè)到女性的準(zhǔn)確率為71%。至于人類(lèi)判讀者的準(zhǔn)確率分別落在61%與54%。
作者明確指出，這項(xiàng)研究存在局限性，很可能會(huì)導(dǎo)致危險(xiǎn)的后果，因此不要誤解或者過(guò)度解讀研究結(jié)果。首先，神經(jīng)網(wǎng)路和人類(lèi)判斷之間的結(jié)果顯示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)偵測(cè)到的臉部特征差異非常微妙，人類(lèi)很顯然不會(huì)注意到這些特征。
來(lái)自：eettaiwan
(參考原文：AI predicts the outcome of your marriage based on body language and voice，by Brian Santo)
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