Nature:超越地域和文化,AI識別出全人類共同的16種面部表情

??新智元報道??
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來源:學術(shù)頭條
作者:ZS
【新智元導讀】加州大學伯克利分校和谷歌的研究人員使用機器學習和YouTube視頻,對常見的面部表情和引發(fā)表情的情境進行了比較。結(jié)果發(fā)現(xiàn),人類在類似的社會環(huán)境中都會使用相同的面部表情,比如微笑、皺眉、苦臉。

“這項研究表明,世界不同角落的人們在面對生活中最有意義的情境時,表達情感的方式是多么地相似?!?該研究論文的作者之一、加州大學伯克利分校的心理學教授 Dacher Keltner 說。
人類情感表達究竟是否普遍?
情緒產(chǎn)生于我們對所遇到的挑戰(zhàn)和機遇的反應(yīng),并與主觀體驗、生理和表達方式有關(guān),這些方式被認為能夠?qū)μ囟ǖ纳鐣h(huán)境做出適應(yīng)性反應(yīng)。
典型的人類面部有 43 塊不同的肌肉,這些肌肉可以被激活在眼睛、鼻子、嘴巴、下巴、下巴和眉毛周圍,從而做出數(shù)千種不同的表情。
從生命的第一刻起,情感就被認為可以塑造人際關(guān)系,引導判斷、決策和記憶,并有助于我們的健康和幸福。這些廣泛理論的核心思想是,情緒產(chǎn)生于特定的環(huán)境中,并在不同文化行為模式中表現(xiàn)出來。

關(guān)于人類情感表達是普遍的還是文化定義的爭論有很長的歷史,甚至查爾斯?達爾文 (Charles Darwin) 也在這個問題上發(fā)表了看法,支持辯論雙方的研究也不斷發(fā)表。
最近的一項研究指出,瑪雅人藝術(shù)品的面部表情是普遍表情的證據(jù)。但幾年前的一項大型研究讓測試對象嘗試猜測電腦處理過的面部表情,結(jié)果發(fā)現(xiàn),解讀會隨著測試對象的文化背景而改變。
因為各種研究方法對參與者的語言、規(guī)范和價值觀都很局限,所以不一致的研究結(jié)果支持了關(guān)于情緒普遍性的不同觀點。
為了進一步探究這個問題,加州大學伯克利分校和谷歌的研究人員使用被稱為 “深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)” 的機器學習技術(shù),分析了上傳到 YouTube 上的約 600 萬個視頻片段中的面部表情,這些視頻來自北美、中美、南美、非洲、歐洲、中東和亞洲的 144 個國家。

研究人員還創(chuàng)建了一個在線互動地圖,展示了該算法如何跟蹤與 16 種情緒相關(guān)的面部表情變化。
70% 的表情跨文化共享
“這是第一個在日常生活中如何使用面部表情的全球分析,它向我們展示了人類的普遍情感表達比許多科學家先前認為的更加豐富和復雜?!?研究報告的主要作者、在谷歌幫助開發(fā)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法并領(lǐng)導了這項研究 Alan Cowen 說。
首先,研究人員使用機器學習算法記錄了全球 600 萬個事件和互動視頻片段中的面部表情,這些視頻片段包括看煙花、高興地跳舞或安慰哭泣的孩子。
他們使用該算法追蹤了人們通常與娛樂、憤怒、敬畏、專注、困惑、蔑視、滿足、欲望、失望、懷疑、得意、興趣、痛苦、悲傷、驚訝和勝利相關(guān)的 16 種面部表情。


“這支持了達爾文的理論,即在臉上表達情感是人類的普遍現(xiàn)象,”Keltner 說?!巴ㄟ^肢體表達我們的情感可能會定義我們作為一個物種是誰,提高我們的溝通和合作技能,確保我們的生存?!?/span>
不過,雖然這項研究的結(jié)果雖然堅定地站在普遍主義者一邊,但很難成為這個話題的最后定論。
當然,這項研究結(jié)果更可能有助于幫助那些看不懂面部表情的人,比如自閉癥患者,識別他人的個人情緒狀態(tài)。毫無疑問,這個龐大的面部表情數(shù)據(jù)庫將在這些研究中發(fā)揮作用。
參考資料:
https://www.nature.com/articles/s41586-020-3037-7
https://news.berkeley.edu/2020/12/16/the-16-facial-expressions-most-common-to-emotional-situations-worldwide/


