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看幾小時視頻就能模仿人類聊天?Facebook機器人表情豐富著呢

原標題:看幾小時視頻就能模仿人類聊天?Facebook機器人表情豐富著呢



編者按:本文來自微信公眾號“量子位”(ID:QbitAI),36氪經授權發佈。



人形機器人的相似度與人類的好感度不成正比。根據日本機器人專傢森政弘1970年提出的恐怖谷理論,隨著物體擬人程度增加,人類的反應呈增-減-增曲線。當擬人度達到某一程度時,人類好感度會大幅下降,甚至還會覺得擬人物驚悚可怕。





恐怖谷理論/維基百科



Facebook正在努力讓自己的機器人盡快跨過恐怖谷。



近日,Facebook人工智能實驗室(FAIR)的研究人員就開發出一個善於表達情緒的機器人。這是由一個由AI算法操控的虛擬動畫機器人,在觀察幾小時人類Skype聊天視頻能模仿人的表情。



68個面部標記區塊

為瞭更好模擬人類的情感表達方式,研究人員將動畫中的人臉分成68個區塊,在Skype對話中重點觀察這些部位的變化。在交談中,人類的點頭、眨眼和嘴部的動作變化都會反應出來,機器人會學會這些面部變化。



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上圖為捕捉到的人類對話中的面部表情,下圖為系統對面部表情的追蹤



觀察一段時間後,動畫機器人可以實時預測可能出現的面部表情。如果視頻中人在笑,機器人也可能張開嘴,或者歪著頭。



測試結果

隨後,Facebook研究人員進行瞭一組測試。志願者們觀看瞭人和人對話的原版視頻,以及訓練後的機器人模擬的反應,他們認為機器人表現得自然且真實。



圖片中線條高低表示嘴部(左)及眼部(右)的張合度,可以看出用戶(上)和智能體預測(下)的表情基本一致

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因為目前算法還隻能表現在動畫中,尚不清楚算法支持的人形機器人的反應如何。



學習面部交流的基本規則不足以創造真正的對話夥伴,以色列特拉維夫大學的博士生Goren Gordon說,“真正的面部表情是要基於所思所感的。”

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“在這種情況下,Facebook系統會創造出一種平均性格”,卡內基梅隆大學語言技術學院副教授louis-Philippe Morency說。在未來,機器人的性格可能更復雜,或能根據談話對象調整自己的性格。



機器人不擅長人類之間互動的這些微妙元素,Gordon說。他同時表達瞭對機器人的期望:“在某一時刻,我們終會走出恐怖谷,走到另一邊。”





日本大阪大學智能機器人研究所設計的人形機器人女播音員Otonaroid



Facebook將在本月24號溫哥華召開的IROS 2017上展示這項技術,目前已將這項技術的論文《Learn2Smile: Learning Non-Verbal Interaction Through Observation》公開。



論文摘要 台中月子中心比較

在這篇論文中,我們研究瞭人類和智能體面對面交流中的非語言面部暗示,提出瞭基於用戶表情自動學習並升級智能體面部情感表達的方法。我們用數百個視頻訓練神經網絡,包含人類相互對話的視頻,這其中沒有加入外部的人為監督。



實驗結果顯示,我們的智能體面部標記模型可以長時間預測人類的表情;對比結果也表明,模型明顯優於基線方法。最後,我們進行瞭更深入的研究以更好地理解模型性能。



本項研究的數據集已經開放,方便領域內的其他研究者使用。



論文下載地址

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