当人工智能遇上「 社交 」,新经济,新规则

信息大爆炸的时代,社交平台启用人工智能算法去检测平台上海量的内容,除了检测内容,类似于微软小冰这样的人工智能虚拟社交也变得非常普遍,连韩星崔雪莉都通过个人社交网晒出了自己与人工智能对话的截图,还有新兴创业公司ObEN在研究将个人数据上链,通过人工智能技术,打造一种新的社交体验的区块链平台

当AI遇上社交,无限可能……

01

愚人节的礼物

这个月愚人节的时候,网上传闻百度宣布推出一款叫做「丘比特」的新产品,基于百度视觉识别技术,「丘比特」可以对目标对象的动作、微表情进行精准识别及标注。如下图所示:

虽然目前可以精准识别情绪的AI技术还未能大规模应用,但谁能保证未来不可能呢?

02 

AI识别情绪

话说回来,机器与人很大的不同在于,机器无法表达情感,但是不是意味着机器不能读懂人类的「 情绪 」呢?

美剧《Lie to me》,有一个情节是通过「 微表情 」判断真相的设定。微表情也有对应的研究方向:微表情心理学,其关注的是面部表情与心理变化之间的关系研究。

面部表情 」是一种身体语言符号,表情肌的改变产生各种丰富的面部表情,这些表情可以表达出个体的「 情绪 」。人的面部表情变化非常活跃,很容易被人察觉,同样,也很容易被机器所识别。

虽然世界上人种多样,不同国家、语言、种族差异很大,但人类的基本情绪是一致的。情绪变化会产生不同的面部表情。例如高兴时眉毛会稍微下弯,嘴角会向后拉并抬高等等变化。

机器识别情绪的原理也是看脸,通过识别脸部表情肌的变化来实现

大致的技术实现,如下:

STEP1 

面部关键点

在面部提取一些关键点,比如眼球、眉毛、嘴角、鼻尖等等;

STEP2 

动作分类数据集

把面部这些点固定成参考点,将动作变化所带动的点,进行组合,进行归类;

最终,对应到情绪的类别里;

情绪大致达到了20种,例如快乐、惊讶、愤怒、悲伤、恐惧和厌恶;

STEP3 

训练模型

通过前面2步准备的数据,训练分类模型;

STEP4 

预测

输入一张人脸,自动识别出该人物的情绪

当AI学会了情绪识别,男生是不是收益最大的群体?AI可以时不时观察女生表情变化,稍有点不高兴,就可以马上提示男生……

人工智能时代,察言观色不再难

再举一个例子,电影《傲慢与偏见》里,达西和伊丽莎白的首次邂逅,双方都在心里互相鄙视,却在最后喜结良缘。如果AI可以帮他们捕捉微表情,解读情绪变化,是不是剧情就有新的变化?

当AI学会了情绪识别,最大的应用领域当属「 社交 」。

03

AI助力声音社交

社交网络已经发达到可以知道自己身边的好友究竟在做什么,

去了哪里,吃了什么,看什么书,

追什么剧,几点睡觉,

但是这些信息如何有效传递,进而匹配

AI在社交中扮演了“红娘”的角色,专门帮助用户匹配人,或者内容。

以「 声音社交 」为例,2018年年底,声音社交突然🔥起来,声音社交产品玩法各异。

“声音的想象空间很大,见面会破坏这种想象。”

音遇

在线k歌短视频信息流、直播,+ 社交属性极强的「 快速匹配 」、好友建房、组建战队、领唱等方式,构造了一种游戏化的音乐社交场景。

Soul:

给出几道测试题,通过 “ 灵魂配对 ”,基于「 算法为用户匹配 」到三观、兴趣更为接近的陌生人。

吱呀:

对声音进行分类,分为"萝莉音"、"儒雅音"等,通过实时声音进行「 匹配 」,再进行场景化的社交。

AI算法的高效匹配,为信息的高效流通提供无限想象力。

04

社交就是经济

凯文·凯利新经济,新规则》一书中提到:

通讯已经不再仅仅是经济的一小部分。通讯就是经济。

社交建立在通讯的基础上,连接了大量的人与事,代表着新经济的形态。

书中,凯文·凯利还举了个例子:

拿4个人来举例,在他们之中存在12个一对一的特定友谊。如果我们在其中加入第5个人,这个圈子里的友谊关系就增加到了20种。如果有6个人,他们之间就存在30种互不相同的关系。7个人就有42种。随着朋友圈中的人数增多到超过10个人,其间的朋友关系数目就会快速增长。
凯文·凯利

n²连接带来的神奇之处在于,社交网络中每增加一个新成员,就会增加很多连接,价值也就越大。

05 

无限可能

除了人工智能识别情绪、人工智能高效匹配

AI助力社交还有哪些可能呢?

社交礼仪?

社交私密性?

你可能认识的人?

网络暴力?

隐私?

非法内容?

虚假宣传?

……

AI社交,无限可能,等待我们探索~

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