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16年前的千禧年，全世界的互联网人似乎都在恐慌和期待中度过。
一次反叛的离家出走
恐慌着千年虫的危机，期待着新的世纪。这一年发生了很多事，地球没有遭遇末日，只是有点乱：小布什在争议中上台；俄罗斯核潜艇“库尔斯克号”爆炸，118名官兵丧生在冰冷的大西洋；台湾大选，阿扁当家；日后爆红中国粉丝万千的TFboys，出生了两个。
依然是这一年。在埃及，一个刚结婚的穆斯林姑娘Rana el Kaliouby，做了一件不寻常的事情。在丈夫的支持下，他独自收拾行李，搬到了英国，和家人远隔重洋。
在阴冷潮湿的英伦三岛，她花在电脑上的时间越来越多，可每当她聊天时，却发现自己的情感，被巨大而无形的网络空间全部吞噬。那段日子，她非常想家，异常孤独，哭泣，却只能用来表达。
感受了这样的无奈后，她想，是不是可以有一项技术，能够准确地识别情绪，能够感受我们的感受并作出回应，就像一个情商很高的朋友会怎么样？于是，她开始了自己的研究。
在剑桥取得博士学位后，她担任麻省理工学院的研究科学家，一方面改善人机交互技术，另一方面将此技术用于“人类—人类”的交流，帮助自闭症、孤独症患者与他人进行情感交流。此后，她领导了一个情感计算小组，在5年的时间里，发展为一家企业，通过计算机视觉、深度学习、大数据研究，通过对人类脸部的表情识别，来判断情感并作出反馈。这家企业就是美国AI创业明星Affectiva。
“察言观色”看透你的心思
Affectiva的研究者们是如何让冷冰冰的机器识别人类情绪的呢？
首先是通过大数据与深度学习的配合。他们给了算法成千数万个不同种族、年龄、性别正在微笑的案例，用同样的方法研究假笑。
在深度学习的帮助下，算法能够观察到所有脸部的纹理与皱纹，以及形状的变化。最后总结出共同具备的微笑特征和假笑的细微差别。
这样，当算法下一次见到一个“生脸”时，就能够识别他是否真的在微笑。
Rana在2015年的TED演讲中，将这种技术集成到IPAD上，现场随机演示了“情绪引擎”对于表情的识别。通过IPAD可以看到，白色边界框准确地锁定了志愿者的面部，跟踪脸部重要特征点，志愿者分别作了面无表情、微笑、大笑、惊喜、困惑等表情，全部都能准确识别。
在这个简单小型的演示里，每一次读取被称为一个情感数据点，截止演讲时，Affevtiva已经积累了120亿个情感点，超过10亿个面部表情。
以上，我们大概可以了解，机器是如何通过面部表情来识别情绪的。当然，雷锋网认为，正如演示中志愿者“伪装”的表情，机器是否能透过“伪装”看穿“内心”呢？这或许还需要更精密的测试。
目前，据Affectiva官网最新消息显示，这项技术被广泛的用于医疗、教育、视频、零售等各行业中。例如， Business Wire的报道说Affectiva的情感AI将被集成到Voxpopme平台，使研究人员更容易获知观众的喜好，深入了解观众行为，减少视频工作的传统挑战。VentureBeat则报道了另外一个消息，零售技术公司Cloverleaf最近发布了shelfPoint，一个用于实体店的动态货架解决方案，它使用Affectiva的情绪反应技术，来捕获客户互动数据并跟踪情绪。
全球 TOP 5 初创企业的背后
最近，英国技术公司Ve Interactive做了一份榜单，列出了2017年5家顶级初创企业的名单，Affectiva是其中之一。榜单作者凯特·罗杰森说，“我们期望Affectiva在来年能够成就伟大的事情”。
这样的成绩，除了文章开头创始人Rana的动人故事和卓越研究外，离不开一个强大的团队。目前Affectiva的技术研究人员大多来自麻省理工学院，由既是创始人又是首席科学家的Rana领导。
此外，管理团队中还有来自硅谷的CRO Alan Park，加入Affectiva前是Openwave、Trimble Navigation等技术和服务公司的高级副总裁，负责带领销售团队，制定市场营销战略，推出行业领先的解决方案。
COO Tim Peacock在过去的17年里，帮助SaaS公司建立、领导工程团队，研发了ChoiceStream，Sermo，DirectoryM和Intranets.com等。 此前，Tim在Lotus工作了8年，在那里他领导了Lotus 1-2-3的开发。
此外，Affectiva还拥有强大的顾问团，包括拥有20年的行为评估和干预技术开发临床经验的麻省理工学院客座教授 Matthew Goodwin、ZOOM Video创始人Eric S. Yuan等。
融资情况及未来
Affectiva在2016年获得了由Fenox Venture Capital 1400万美元D轮融资，此前还获得了2000万美元融资，参投者包括WPP、维港投资和KPCB。
Fenox Venture Capital的首席执行官Anis Uzzaman希望Affectiva将来能在医疗、机器人和教育领域发挥作用，同时非常情感AI的发展前景。他认为，像Alexa、Siri这类虚拟个人助理也一定需要情感识别。
事实上，Affectiva也已经在医疗领域进行了大的尝试，Rana在演讲中分享了一个故事：基于情感识别的“情绪授权可佩带眼镜”，能够帮助视力受损者读懂他人的脸部表情，也可以帮助自闭症患者解读他人的情绪。
而在教育方面，如果“学习程序”从你的面部识别到“困惑”，则会自动减缓教学速度。Rana试图让人们想象一个场景，如果你的手表能够感知情绪，如果你的车能够感知疲惫，那生活会有什么变化呢？她甚至开玩笑说，如果你的冰箱能够感知你的（体重）压力，那冰箱就会自动上锁。相信大多数女生都会喜欢这种“体贴”的冰箱。
Rana认为，无论是她个人还是Affectiva，力量都是不够的，所以他们把所有的技术都开放了，想要有更多开发者参与进来，研究“情绪认知”。当然，她知道或许会有一些危险存在，但她也非常确定，这项技术能够给人类带来的益处，将远远大于其被滥用的可能。
后记
在雷锋网看来，现在这个星球上，被互联网笼罩的每个人都知道人工智能在爆发式的发展，有的人欣喜若狂，有的人略显慌乱，但Rana和她带领的Affectiva，为我们创造了一个极为“善意”的案例，那就是让这个世界朝着更美好、更公平、更开放的方向走去，我们可以拭目以待，我们也可以共同前行，时代属于每一个人。
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