人工智能（artificial intelligence；AI）系統(tǒng)能經(jīng)由分析您看電視的習(xí)慣，“神準(zhǔn)”地推薦您可能會喜歡的電視節(jié)目，這聽起來已經(jīng)夠令人不寒而栗了，現(xiàn)在，AI系統(tǒng)正接受更新的訓(xùn)練——挑選出人類行為與容貌中的細(xì)微線索，使其在某些情況下比人類更具有直覺能力。

 

　　在一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中，AI被用于婚姻治療中分析配偶的聲音特征，并預(yù)測治療的結(jié)果。根據(jù)這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)顯示，AI在預(yù)測治療結(jié)果方面十分成功，有時(shí)還比人類專家更準(zhǔn)確。

 

　　在婚姻治療中有兩項(xiàng)變量使其難以評估是否取得進(jìn)展。每一對夫婦之間的關(guān)系動態(tài)都不相同，治療師的人為評估永遠(yuǎn)都是相當(dāng)主觀的。因此，該領(lǐng)域一直致力于發(fā)展出一些客觀的指標(biāo)。

 

　　美國南加州大學(xué)（University of Southern California；USC）的一項(xiàng)研究計(jì)劃中，研究人員試圖開發(fā)的AI系統(tǒng)可望提供這一類的指標(biāo)。雖然目前已經(jīng)有一項(xiàng)研究能將各種聲音特征映像至情緒，包括經(jīng)常用于辨識的特征（如音調(diào)和強(qiáng)度），以及分別組成音調(diào)和幅度的頻率擾動度（jitter）與振幅擾動度（shimmer）等其它特征。另一個(gè)是諧波噪聲比（HNR）。

 

　　為了評估這些特征并將其映像至情感，以利于分析配偶之間的對話質(zhì)量，研究人員開發(fā)了一套復(fù)雜的算法。正如研究人員在其論文“根據(jù)語音聲學(xué)特微預(yù)測配偶治療結(jié)果”（Predicting couple therapy outcomes based on speech acoustic features）中所解釋的，這些對話顯示退縮或逃避的跡象嗎？這會增加逃避的嚴(yán)重性、頻率（壞）或減少（好）？對話中存在幽默的跡象嗎？增加（好）還是減少（壞）？哪些對話的特征更具有建設(shè)性？哪些較少？重要性如何？ 20171018-AI-marriage-1 該系統(tǒng)還考慮了這些對話的特征，例如誰在說話？在何時(shí)說話？以及持續(xù)說了多少時(shí)間等等。有趣的是，AI卻忽略了對話的內(nèi)容。

　　一旦研究人員對其AI系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練后，就可以將它套用在具有已知結(jié)果的現(xiàn)有數(shù)據(jù)集上。另一方面，研究人員也要求人類心理學(xué)家評估相同的數(shù)據(jù)，包括說話內(nèi)容以及語音特性等，結(jié)果顯示對于相同案例的正確預(yù)測率約75.6%。而AI僅使用語音特性，就達(dá)到79.3%的成功預(yù)測率。

 

　　研究人員表示，研究結(jié)果有助于進(jìn)一步鼓勵(lì)其他有關(guān)測量非語言線索方面的研究，從而協(xié)助這一類型的治療。

 

　　例如，美國斯坦福大學(xué)（Stanford University）的研究人員訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識35,000張以上的臉孔，以確定它是否能僅透過外表特征辨別異性戀和同性戀者。最后得到的結(jié)論也就成為其論文主題：“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比人類更能準(zhǔn)確從臉部影像判別性取向”（Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images）。

 

　　多年來，同性戀和女同性戀的話題一直引發(fā)對于“同性戀雷達(dá)”（gaydar）方面的研究興趣，但在名稱上卻總是脫離不了直覺。斯坦福大學(xué)的研究似乎類似于面相學(xué)和顱相學(xué)等“偽科學(xué)”，因而使其論文更具爭議性，但其初步的研究結(jié)果也不容忽視。

 

　　作者指出其中一項(xiàng)研究顯示，當(dāng)人們看到某個(gè)人的臉，就能以更佳準(zhǔn)確度辨認(rèn)出這個(gè)人，以及察覺其情感狀態(tài)、個(gè)人特質(zhì)、性取向與其他特質(zhì)。

 

　　他們還提到“出生前激素理論”（prenatal hormone theory），該理論為性取向提供了生理的基礎(chǔ)（研究尚未作出結(jié)論）。他們在文章中提道：“這與性取向的出生前激素理論一致，男同性戀者和女同性戀者的臉孔往往具有非典型的性別特征、表情和打扮風(fēng)格。”（但這并不表示所有的男同性戀比男異性戀更女性化，也不是指沒有男同性戀具有顯著的男性面部特征，女同性戀的情況也是如此。）

 

　　研究人員認(rèn)為，他們訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時(shí)考慮固定的臉部特征（例如鼻子的形狀）以及不固定的特征（打扮風(fēng)格）。

 

　　研究人員使用交友網(wǎng)站上那些將自己標(biāo)示為異性戀或同性戀者的照片。當(dāng)提供兩張不同臉部（一張異性戀和一張同性戀者）的照片給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判讀時(shí)，AI系統(tǒng)可正確猜測到男性的機(jī)率為81%，猜測到女性的準(zhǔn)確率為71%。至于人類判讀者的準(zhǔn)確率分別落在61%與54%。

 

　　作者明確指出，這項(xiàng)研究存在局限性，很可能會導(dǎo)致危險(xiǎn)的后果，因此不要誤解或者過度解讀研究結(jié)果。首先，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人類判斷之間的結(jié)果顯示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)偵測到的臉部特征差異非常微妙，人類很顯然不會注意到這些特征。