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16年前的千禧年，全世界的互聯網人似乎都在恐慌和期待中度過。
一次反叛的離家出走
恐慌著千年蟲的危機，期待著新的世紀。這一年發生了很多事，地球沒有遭遇末日，只是有點亂：小布什在爭議中上臺；俄羅斯核潛艇“庫爾斯克號”爆炸，118名官兵喪生在冰冷的大西洋；臺灣大選，阿扁當家；日后爆紅中國粉絲萬千的TFboys，出生了兩個。
依然是這一年。在埃及，一個剛結婚的穆斯林姑娘Rana el Kaliouby，做了一件不尋常的事情。在丈夫的支持下，他獨自收拾行李，搬到了英國，和家人遠隔重洋。
在陰冷潮濕的英倫三島，她花在電腦上的時間越來越多，可每當她聊天時，卻發現自己的情感，被巨大而無形的網絡空間全部吞噬。那段日子，她非常想家，異常孤獨，哭泣，卻只能用來表達。
感受了這樣的無奈后，她想，是不是可以有一項技術，能夠準確地識別情緒，能夠感受我們的感受并作出回應，就像一個情商很高的朋友會怎么樣？于是，她開始了自己的研究。
在劍橋取得博士學位后，她擔任麻省理工學院的研究科學家，一方面改善人機交互技術，另一方面將此技術用于“人類—人類”的交流，幫助自閉癥、孤獨癥患者與他人進行情感交流。此后，她領導了一個情感計算小組，在5年的時間里，發展為一家企業，通過計算機視覺、深度學習、大數據研究，通過對人類臉部的表情識別，來判斷情感并作出反饋。這家企業就是美國AI創業明星Affectiva。
“察言觀色”看透你的心思
Affectiva的研究者們是如何讓冷冰冰的機器識別人類情緒的呢？
首先是通過大數據與深度學習的配合。他們給了算法成千數萬個不同種族、年齡、性別正在微笑的案例，用同樣的方法研究假笑。
在深度學習的幫助下，算法能夠觀察到所有臉部的紋理與皺紋，以及形狀的變化。最后總結出共同具備的微笑特征和假笑的細微差別。
這樣，當算法下一次見到一個“生臉”時，就能夠識別他是否真的在微笑。
Rana在2015年的TED演講中，將這種技術集成到IPAD上，現場隨機演示了“情緒引擎”對于表情的識別。通過IPAD可以看到，白色邊界框準確地鎖定了志愿者的面部，跟蹤臉部重要特征點，志愿者分別作了面無表情、微笑、大笑、驚喜、困惑等表情，全部都能準確識別。
在這個簡單小型的演示里，每一次讀取被稱為一個情感數據點，截止演講時，Affevtiva已經積累了120億個情感點，超過10億個面部表情。
以上，我們大概可以了解，機器是如何通過面部表情來識別情緒的。當然，雷鋒網認為，正如演示中志愿者“偽裝”的表情，機器是否能透過“偽裝”看穿“內心”呢？這或許還需要更精密的測試。
目前，據Affectiva官網最新消息顯示，這項技術被廣泛的用于醫療、教育、視頻、零售等各行業中。例如， Business Wire的報道說Affectiva的情感AI將被集成到Voxpopme平臺，使研究人員更容易獲知觀眾的喜好，深入了解觀眾行為，減少視頻工作的傳統挑戰。VentureBeat則報道了另外一個消息，零售技術公司Cloverleaf最近發布了shelfPoint，一個用于實體店的動態貨架解決方案，它使用Affectiva的情緒反應技術，來捕獲客戶互動數據并跟蹤情緒。
全球 TOP 5 初創企業的背后
最近，英國技術公司Ve Interactive做了一份榜單，列出了2017年5家頂級初創企業的名單，Affectiva是其中之一。榜單作者凱特·羅杰森說，“我們期望Affectiva在來年能夠成就偉大的事情”。
這樣的成績，除了文章開頭創始人Rana的動人故事和卓越研究外，離不開一個強大的團隊。目前Affectiva的技術研究人員大多來自麻省理工學院，由既是創始人又是首席科學家的Rana領導。
此外，管理團隊中還有來自硅谷的CRO Alan Park，加入Affectiva前是Openwave、Trimble Navigation等技術和服務公司的高級副總裁，負責帶領銷售團隊，制定市場營銷戰略，推出行業領先的解決方案。
COO Tim Peacock在過去的17年里，幫助SaaS公司建立、領導工程團隊，研發了ChoiceStream，Sermo，DirectoryM和Intranets.com等。 此前，Tim在Lotus工作了8年，在那里他領導了Lotus 1-2-3的開發。
此外，Affectiva還擁有強大的顧問團，包括擁有20年的行為評估和干預技術開發臨床經驗的麻省理工學院客座教授 Matthew Goodwin、ZOOM Video創始人Eric S. Yuan等。
融資情況及未來
Affectiva在2016年獲得了由Fenox Venture Capital 1400萬美元D輪融資，此前還獲得了2000萬美元融資，參投者包括WPP、維港投資和KPCB。
Fenox Venture Capital的首席執行官Anis Uzzaman希望Affectiva將來能在醫療、機器人和教育領域發揮作用，同時非常情感AI的發展前景。他認為，像Alexa、Siri這類虛擬個人助理也一定需要情感識別。
事實上，Affectiva也已經在醫療領域進行了大的嘗試，Rana在演講中分享了一個故事：基于情感識別的“情緒授權可佩帶眼鏡”，能夠幫助視力受損者讀懂他人的臉部表情，也可以幫助自閉癥患者解讀他人的情緒。
而在教育方面，如果“學習程序”從你的面部識別到“困惑”，則會自動減緩教學速度。Rana試圖讓人們想象一個場景，如果你的手表能夠感知情緒，如果你的車能夠感知疲憊，那生活會有什么變化呢？她甚至開玩笑說，如果你的冰箱能夠感知你的（體重）壓力，那冰箱就會自動上鎖。相信大多數女生都會喜歡這種“體貼”的冰箱。
Rana認為，無論是她個人還是Affectiva，力量都是不夠的，所以他們把所有的技術都開放了，想要有更多開發者參與進來，研究“情緒認知”。當然，她知道或許會有一些危險存在，但她也非常確定，這項技術能夠給人類帶來的益處，將遠遠大于其被濫用的可能。
后記
在雷鋒網看來，現在這個星球上，被互聯網籠罩的每個人都知道人工智能在爆發式的發展，有的人欣喜若狂，有的人略顯慌亂，但Rana和她帶領的Affectiva，為我們創造了一個極為“善意”的案例，那就是讓這個世界朝著更美好、更公平、更開放的方向走去，我們可以拭目以待，我們也可以共同前行，時代屬于每一個人。
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