人类天生就是以这样的方式来理解微小的情绪线索的：我们从零星的目光交接、一个稍纵即逝的皱眉、说话间一个过长的停顿中寻找意义。

但是平心而论，在基于表情判断情绪这码事上，人类做得够好吗？

1872年，达尔文在他的著作《人和动物的感情表达》中，讲述了关键面部表情的普遍性案例。“在身体的所有部分里，”达尔文写道，“面部是最值得留意的，因为它是最自然的情感表达主要渠道，也是声音的来源……因此，在许多代人的演化中，相比起身体的其他部位，面部也变得更受自我关注。”

科学家已经找到不少证据证明一些面部表情是天生的，但是这还需要考虑到不同层面的社会和文化因素。2012年的一个研究发现，西方人通过6种主要的面部表情来表达情绪（快乐，悲伤，惊讶，恐惧，厌恶，以及愤怒），而东方人更倾向于用动态的眼神。

今天，机器学习给科学家提供了一种新的理解面部表情微小变化的方式。比如，来自美国卡内基·梅隆大学（Carnegie Mellon）的研究人员，通过68个包括眉毛、眼角、嘴巴、鼻子在内的互相分离的面部标记，运用多模态运算法则来分析面部表情。

一个名为 “多传感”（MultiSense）的系统同样可以对人的头部运动、凝视方向、身体姿势进行实时追踪，许多微小的细节都会被惊人地呈现。例如，观察一个人鼻子和眉毛的动作可以区分一个笑容是发自内心的快乐、生气的假笑，还是由于社会情境触发而并不出于真心的微笑。“所以大多数时间，我们在人们脸上看到的是社会规范，” 卡内基·梅隆大学计算机科学学院的助理教授路易斯·飞利浦·莫伦西（Louis-Philippe Morency）说，“有人以微笑来回应微笑，这样的微笑会因为情绪和社会状态的不同而有所区别。”

莫伦西和他的同事们，对于用机器学习来跟踪面部表情和情绪状态之间的联系特别感兴趣。而他们至今的发现出人意料。对于同一件事，非抑郁症者和抑郁症患者以同样的频率微笑；但他们微笑的类型是不一样的，抑郁症患者微笑持续的时间更短。而除了追踪微笑的持续时间，传感器也会追踪微笑的强度。

抑郁人群的面部表情也有明显的性别差异。在南加州大学的一项研究中，莫伦西和另外3名研究者发现，男性抑郁症患者皱眉的次数比非抑郁男性更多，但在女性中却观察到了相反的现象：女性抑郁症患者比非抑郁女性更少皱眉。

“更有趣的部分，”莫伦西说，“是看这些发现与社会规范如何对接。”例如，很多女性都有被告诫要微笑的经历。“这与文化有关吗？这具有地方性吗？还是民族性的？国际性的？或者这是另一个——社会的、文化的、生理的——甚至是我们还不知道的因素？”

从医学的角度看，这项技术可能意味着机器学习将帮助医生，利用客观的、可量化的数据随时追踪他们的患者的好转情况。莫伦西认为，短期内“多传感”的能力将等同于一个专业医生。“专业医生的确也会发现细小的表情变化，”他说，“但他们有时没有意识到，这背后代表着什么。”

这种技术还有其他的用处。比如说，美国军方已经资助了大量的研究来解读面部表情。国防部真正感兴趣的是，如何利用面部识别的技术，来治疗患有创伤后应激障碍（PTSD）的士兵。他们也有一个长期目标：希望通过使用这种传感器来理解和预测行为。几十年前，国防部就开始为这一意图而建立庞大的面部表情数据库了。

这方面的研究不断受到关注，这让莫伦西很兴奋，但他也在敦促人们谨慎。他强调这些工具用作对抑郁症患者的不间断的照顾是合适的，但并不是作为诊断工具。事实证明，人类对这些表情的微小变化也掌握不少，但基本是以琐碎的、不量化的方式进行。例如，在如何照顾患者方面，医生们会考虑到道德伦理来平衡诊断。

“我个人更倾向于将这种技术作为一种决策支持的工具，但不是作为决策的工具，”莫伦西说，“因为当我们谈到决策时，还会有大量的伦理问题需要解决，而这是机器所无法兼顾的。”

 

（翻译：马元西）

 

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