揭開情緒辨識與AI的黑盒子

文／詹致中　攝／陳欣婷

　　當機器能感知情緒，變得比人類更了解自己，這已不再是電影劇情，而是正在進行式。雲講堂邀請 PHD Taiwan 繼續從《MERGE －人類和科技的融合》一書中探討，當各行各業想提升個人化體驗，該如何善用 AI 分析及辨識消費者情緒，達成真正大量客製化服務。

以情感運算提升個人化體驗

　　人類的情緒如黑盒子，機器如何學習與模仿？專長情感運算的清大電機系副教授李祈均表示，人類是透過互動來理解對方，因此讓機器透過感測器學習人類各種互動情境，就能實現「情感運算」。在技術開發過程中，人類也變得更了解自己。

　　要了解「情感運算」發展，得先爬梳古希臘哲學家如何定義情緒。當時人們認為人有理性與感性，柏拉圖曾譬喻，靈魂被兩匹馬，理性與慾望帶著奔馳。17 世紀笛卡兒名言「我思故我在」，又開展出有別唯物主義的心物二元論（Mind-body dualism）。從此觀點延伸，近代學者認為生理與情緒為一個整合系統。近年認知過程（Cognitive Process）更成為顯學，情緒是緣於外在環境刺激。例如，當人被罵時身體立刻分泌腎上腺素，產生憤怒情緒，但大腦會迅速判斷合不合理，再產生對抗或壓抑的行為。李祈均：「1960 年代盛行概念，想像人如電腦，認知過程是被訊號刺激，產生行為反應。」

　　當人的情緒被建構出系統，工程人員思考如何以機器實現AI 化。只要情緒能被明確定義與標記，就能訓練機器判斷。情緒分類最初由心理學家探討，分析人類臉部表情，建立六大基本情緒，如害怕、生氣、傷心、厭惡、喜悅、驚訝。「由於表情是由數個面部大神經控制，種類有其限制。」李祈均表示，後續進化出更複雜分類體系，比如分成正負向情緒與激動程度不同維度疊加，能更完整地表述。

情感運算濫觴

　　「情感運算（Affective Computing）在1995 年由美國MIT 情感運算組發起人Rosalind W. Picard 教授所命名。」李祈均說明Picard 教授從生理資訊出發，接著投入臉部與聲音辨識，為情感運算重要先驅。經過二十年來發展，在CPU 運算、數據、AI 等進步，情感運算也突飛猛進，近年商業化應用也如雨後春筍誕生。比如李祈均演講中提到cogito、Sticky、Realeyes 等公司，分別在客服文字語音情緒分析、臉部情緒分析網站使用者經驗、廣告效果分析等提供各種服務。

　　目前AI 情緒辨識侷限，在於轉換領域需重新標記與訓練，無法像人一旦學會，就輕易優游於各種情境。李祈均說明，此技術挑戰類似於自動車影像辨識，現行解決方案是採用「遷移學習」，先訓練AI 到某階段，而非重頭開始。若以人做譬喻，就是高中生學習新知，會比幼稚園學生更快速上手。李祈均的實驗室曾跟大愛電視台合作，先利用文字和圖像做好情緒標籤，再整合未標記情緒的大愛資料庫，讓訓練時間節省一半。

　　人類情緒也會因對象而有差異，這讓標記工程更複雜。李祈均解釋：「像我們面對母親、孩子或朋友的生氣方式，都會有所不同。」但工程角度對情緒一視同仁，就難以客製化互動。而遷移學習技術，讓機器先學習能共同應對的情緒，再針對個別對象做學習，就能有效提供高品質體驗。

從電影看人類AI 想像

　　來自英特爾市場開發部經理鄭曜庭，刻意避開艱深術語，以好萊塢的 AI 電影開場，剖析CPU 演進如何影響科技進展。《模仿遊戲》以二戰天才科學家圖靈為藍本，他發表的圖靈測試，仍是目前測試機器有無智慧標準。2001 年名導演史匹柏拍攝《A.I. 人工智慧》，想像未來將出現小孩與牛郎陪伴機器人。2013 年出品《雲端情人》則是Siri、alexa 等語音人工智慧的終極想像，機器有自我意識，這也讓人聯想到《銀翼殺手》，能思考的機器人，理性決定消滅殘害地球的元兇人類！電影劇本反映了人類想像，對 AI 懷著期待又怕受傷害的狀態。

　　「為什麼這幾年 AI 那麼夯？主要是雲端運算、大數據、物聯網等發展。」鄭曜庭表示，回頭觀察發現處理器以莫爾定律呈指數發展，起了推波助瀾作用，加上類神經網路革新做到多層深度學習，以及 GPU、TPU、FPGA 等專門用於 AI 處理器被研發，讓影像、語音等辨識率精度高於人類。

從AlphaGo到AlphaGo Zero

　　提到 AI 里程碑，免不了要提到打敗棋王 AlphaGo。圍棋變化有10 的170 次方，相當於宇宙星系總和，早期認為機器戰勝人類是天方夜譚，但多種科技匯流，讓人類終究被擊敗。「在 AlphaGo 擊敗韓國李世 、中國柯潔後，又發展 AlphaGo Master，在網路對弈擊敗數十位世界高手。」鄭曜庭補充最新的 AlphaGo Zero 更驚人，不需餵棋譜數據，由機器自行學習規則，訓練36 小時就走過人類千年棋局經驗，不僅擊敗 AlphaGo，且耗電量更低。

　　AI 應用已滲透到日常。最經典的軼聞，是零售商分析消費數據，就投遞出衛生棉廣告，比妳還了解自己生理週期。鄭曜庭也舉出數個案例，如美國有線電視龍頭Comcast 擁有三千萬用戶資料，掌握收視行為，推薦個人化影視內容。或是 ASUS 手機，用AI 掌握充電習慣，讓電池壽命延長。「我最愛的案例，是波士頓市政府路平專案。」鄭曜庭解釋當市民下載 App，開車時手機會偵測路面震動，自動回饋馬路是否需要維修。

AI 是救世主或終結者？

　　發展 AI 過程中，人類也要關注道德倫理議題。鄭曜庭點出 AI 運算會耗費大量能源，連帶產生環境危害；餵養錯誤資料，讓聊天機器人講出種族歧視的用語；基金公司使用相似演算法，讓投資集體拋售引發市場崩跌。「當 AI 預測死亡比人類準時，是否為好事？」鄭曜庭解釋可能會產生醫療糾紛，或讓人類放棄希望。當全世界爭相投入 AI 商機，人類也該同步思考潛在成本與風險，並引導AI朝向良善應用邁進。

本文同步刊載於《廣告雜誌》2018年7月號320期：

報導：揭開情緒辨識與AI的黑盒子

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