全球社交法宝——假笑

 

在我们成年人的社交生活所展现的情感中，笑是最常见的一种，每10分钟谈话中，人们平均会笑5次。尽管笑有职业假笑和真诚的笑两种区别，但它仍不失为我们人际交往中最行之有效的润滑剂。

例如，尴尬而不失礼貌的假笑，逐渐成为了成年人的社交法宝。

人们其实很善于区分礼节性的笑和发自内心的笑，比如说火遍全球的“假笑男孩”就被所有人识破。

 



 

接下来还有一组试题，看你是否也能一眼分辩真假微笑：

 



 

图中人物由同一摄影师拍下，一张是与朋友交谈时露出的真正笑容，另一张则是想象自己碰见讨厌之人时的假笑。

此图出自心理学家Richard Wiseman建立的同理心测试，当时参与者的平均正确率是60%。以及，不同职业身份的人，测试结果也有些差异。例如，记者的正确率高达73%，经常参加party的人正确率也更高一些（66%）。

emmmmm... 上图的答案是左真右假。你猜对了吗？下面开始增加难度：

 











 

图中人物被要求做一个自己认为最自然的假笑，然后摄影师会在他们观看搞笑短片时捕捉一组真笑...

是不是越发觉得难以分辨了？

那么，问题来了，既然通过表情能够看出情绪，那么机器是不是也能读懂人类的情绪呢？机器与人很大的不同在于，机器没有情感感知能力，也无法表达情感，想要实现真正的人工智能，第一步就是让机器具备情感感知能力。况且机器一旦能识别人类的情绪，以它们那远超人类的计算能力，能否更准确分析出人类的情绪占比甚至是潜在情绪？

 

英国学者用计算机视觉识别假笑

 

事实上，人工智能已经聪明到可以辨别人类情绪了。英国布拉德福德大学（University of Bradford）的研究人员近期开发出了一个面部分析软件，可以发现虚假的面部表情。该研究发表在《高级工程信息学期刊》（《Advanced Engineering Informatics》）上。

他们开发了一个鲁棒性计算机制来研究微笑，通过分析一个人微笑时各个面部特征的精确权重分布，以确定这个表情是否真实。

该计算框架的工作一共分三步：

 

[caption id="attachment_42984" align="aligncenter" width="1080"] 计算框架[/caption]

 

第一步：面部识别。从视频记录中绘制出一个人的脸部，并识别其嘴巴、脸颊和眼睛。

第二步：关键特征值。用自动算法测量这些关键部位的动作（基于自适应光流算法来分析短暂的微笑）。

第三步：输出分析。最后会得到一个输出，衡量每个面部特征的运动权重，并计算它们在真实和假笑视频之间的移动差异。

测试过程中，研究人员使用了两个不同的数据集 CK+ 和 MUG，其中，MUG 数据集包含了人们真诚微笑的图片；另一个数据集 CK+ 包含了摆出的各种虚假微笑的图片。

 

[caption id="attachment_42986" align="aligncenter" width="1080"] 左边为 CK+ 数据集，右边为 MUG 数据集[/caption]

 

通过分析，其计算框架检测到的区别真假微笑的最重要的动作是：围绕眼睛周围的动作。这也是一直以来公认的判断真笑和假笑的关键点：自发的、真实的微笑是可以在一个人眼中看到的。比如，真正的微笑，眼睛往往会半闭，眼角会有褶皱；而如果眼睛完全睁大，只有嘴角上扬，那很可能就是假笑。

通过比较真实和虚假表情，他们发现，受试者的嘴巴和脸颊的移动方式存在显著差异。尤其是受试者眼睛周围的移动，表现出最显著的变化，真正的微笑使这些肌肉的运动至少增加 10％。

 

[caption id="attachment_42985" align="aligncenter" width="668"] 由真笑（蓝色）与假笑（棕色）数据集分析得出的 眼部移动结果对比[/caption]

 

研究结果表明，面部特征的运动在假笑和真笑的区分中，的确是有规律可循的，两者面部动态移动的权重分布明显不同，尤其是眼睛周围肌肉的运动。

负责此项研究的布拉德福德大学视觉计算教授 Hassan Ugail 解释说：“当我们微笑时，我们使用两组主要的肌肉——颧肌和眼轮匝肌。颧肌负责嘴角向上卷曲，而眼轮匝肌则负责眼睛周围起皱。”

“在假笑中，往往只有嘴部肌肉移动。但是，我们人类通常不会发现眼睛周围细微的移动，而软件则可以更加可靠地发现它。”

Hassan Ugail 教授说，“近年来，用于分析人类面部表情的技术已经取得了巨大进步，但区分真实和虚假的微笑仍然是一个挑战，因为我们不善于捕捉相关线索。”

识别假笑并不是一个突发奇想的课题，它的背后是生物特征识别这一重要议题。这样的系统，能够以非侵入的方式，识别人类情绪（比如欺骗等意图），还能掌握更多的生物特征信息。该研究对于人机交互、智能安防、社会科学以及临床心理等研究课题都有推进意义。

据团队介绍，除了微笑，这个计算框架还可识别出其他情感。未来进一步地，将能够更好地应用于人类与软生物的识别。

 

在未来，不能假笑掩饰尴尬了怎么办？

 

虽然“假笑”听起来像个贬义词，但笔者认为假装微笑其实一件好事。毕竟人们笑的原因各种各样，假笑只是其中一种，我们用笑来缓解压力，掩盖痛苦或是尴尬。特别是在公共场合受到冒犯的时候，能一笑而过尽量别动手。

对于科学领域来说，这项研究结果对于社会关系，人际关系以及情绪问题都能提供“必要”的帮助，但是对于我们普通人来说，这其实有点沮丧和不安，想想在不远的将来，当你想带着虚伪面具去应对那些不喜欢的场合的时候，被人一眼看穿或当场揭穿……即使是你演技再好都要在这之下暴露无遗……虽然这项技术想向我们传达的是：未来的人工智能将是有温度的。但是我依然感觉生活更丧了一点点。