阿狗工具

对人脸的图像分析，同一根茎上还开出了另一朵花——表情分析。

美国心理学家埃克曼和他的同事用了整整8年的时间，创造了一种科学可靠的方法来分析人类的面部表情。

他们确定了人类面部的43块肌肉，每一块肌肉就是一个面部的动作单元，人类所有的表情都可以被视为这43种不同动作单元的组合，这些组合形成了一个面部表情编码系统。

把它和人工智能结合起来，自然成为很多人的设想和提议。

自2010年起，以埃克曼的面部表情编码系统为基础，全世界已经有多个表情分析系统问世。它们可以实时识别愤怒、厌恶、恐惧、喜悦、悲伤、惊奇和轻蔑等30多种表情，其准确率达到了80. 6%.

商人的嗅觉是最灵敏的，表情分析很快就被商人盯上了。

为了精准地掌握观众对每一个电影情节的反应，迪士尼公司开发了一个观众表情分析系统。通过分析观众的表情，可以知道观众是否喜欢这部电影、哪些情节最能打动人，用量化的方法对影片的情节设计进行评价。

这也说明，数据和人工智能正在走进艺术领域。曾经我们认为，计算机能够理解的、能够做的就是科学，计算机不能理解的、不能做的就是艺术，它们两者之间有着清晰的边界。
但今天，科学正在进入艺术的阵地，艺术中能够用逻辑和规则清晰表达的部分，也在变成科学。

表情分析也让教育看到了量化的曙光。通过对学生面部表情和行为的统计分析，辅助教师进行课堂管理。
然而这引起了巨大的争议，有人赞成，认为它可以监督课堂秩序、优化学生的学习状态；有人反对，认为这一做法侵犯了学生的隐私。

想想也可以理解，被人一直偷偷盯着的感觉很不妙，如果大家从小就生活在监控中，摄像头将扭曲我们的行为，与其说是优化，不如说是异化，甚至是“畸形教育”。

技术本身并没有正义与邪恶之分，而在于谁来使用，怎么使用。

未来，在表情分析的基础上，还会出现情感计算）即通过人类的表情、语言、手势、大脑信号、血流速度等生理数据，实现对人的情绪、生理状态的全面解读和预测。

事实上，和人类相比，机器解读更有优势，埃克曼所定义的微表情，通常是一闪而过的，普通人用肉眼难以发现，但摄像头可以又快又准地捕捉到。
对人类表情和情感的解读和预测，机器肯定比人类更为准确。

这就赋予了机器通晓人性的能力，那么接下来这个应用，恐怕会让你感到毛骨悚然。
能分析就能复制，在分析表情的基础上，机器也可以利用43块肌肉组合的方法，再造和人类一样的表情，毕竟埃克曼已经为人类的表情总结出了清晰的编码和规则，把关于表情的隐性知识上升为显性知识。只要具备清晰的规则，计算机就可以理解并且模仿。

这意味着，未来的机器人可以具备和人类几乎一样的表情。当这样一个机器人站在你的面前，如同镜子一般和你做出一样的表情凝视你时，会让你汗毛倒立吗？

这也是人工智能的边界，只要在可以用逻辑、规则和数据表达的领域，人工智能会向人类无限接近。但对无法用规则清晰表达的隐性知识，人工智能就无能为力了，人类显性知识的边界，就是人工智能的边界。