3机器现在可以识别愤怒、恐惧、厌恶和悲伤，而情感检测已从一个研究项目发展到价值200亿美元的产业。
TSA在开发这个项目时，他们咨询了旧金山加利福尼亚大学心理学荣誉退休教授保罗·艾克曼（Paul Ekman）。几十年前，艾克曼（Ekman）已经开发出了一种识别细微面部表情的方法，并将它们映射到相应的情绪上，这种方法被用来训练“行为检测人员”——扫描脸部观察是否有欺骗的迹象。
2007更令人担忧的是，该计划据称涉嫌种族歧视。
此后，艾克曼（Ekman美国交通安全管理局的项目脱离关系，声称他的方法被误用了，但分析人士认为，该计划的失败是因为艾克曼
近年来，科技公司已经开始使用艾克曼也将适应检测我们内心的感受，极大地改善了我们与电子设备的交互。
但是许多研究情感科学的专家担心这些算法会再次失败，基于错误的科学对我们的生活做出高风险的决定。
200情感检测科技需要两种技术：计算机视觉，用于精确识别面部表情。机器学习算法，用于分析和解释这些面部特征表达的情感内容。
行人检测摄像头正在工作 图/纽约时报
“·艾尔·卡利欧比（Kaliouby）如今，亚马逊、微软和IBM也将“情感分析”作为他们的面部识别产品之一，许多较小的公司，如Kairos 和Eyris也已经开始崛起，提供类似的服务。
除了市场研究以外，情感检测技术现在还被用于监控和检测驾驶员的身体损伤，测试视频游戏的用户体验，以及帮助医疗专业人士评估患者的健康状况。
Kaliouby87与大多数机器学习应用程序一样，情感检测的进展取决于访问更高质量的数据。
展会上的面部识别软件 图/路透社
Affectiva公司表示，·艾克曼20年代，当时艾克曼“愤怒”。
此后的二十年里，艾克曼20世纪后半叶，这个理论被称之为经典情感理论，开始主宰情感科学。艾克曼近年来，东北大学心理学教授丽萨·费尔德曼·巴雷特（Lisa Feldman Barrett）提出了一个强烈且持久的批评。）在研究生时期首先遇到了经典理论，她需要一种客观测量情感的方法，于是发现了艾克曼的方法。在回顾文献时，她开始担心潜在的研究方法有缺陷。具体地说，她认为通过给人们提供预选的情感标签来匹配照片，艾克曼和一组同事通过重新运行艾克曼BarrettHow Emotions Are Made: the Secret Life of the Brain
“情感是你身体物理特性的结合，是一个灵活的大脑，可以连接到所处的任何环境中，是你的文化和教养提供了这种环境，情感是真实的，但在客观意义上不是说分子或神经元是真实的，与金钱一样真实，这不是幻觉，而是人类一致同意的产物。”
“这听起来很费劲，但确实如此。”卡利欧比同样认为“情感是复杂的。”
“情感刻板印象”，就像表情符号一样，这些符号符合我们文化中普遍的情感主题。
·惠特克认为，基于艾克曼过时的科学构建机器学习应用程序不仅仅是一种糟糕的实践，还会转化为真正的社会危害。
“你已经看到招聘公司使用这些技术来衡量应聘者是否是一个好员工，你还可以看到用于学校的实验性技术，以观察学生在课堂上是忙碌、无聊还是愤怒。卡利欧比表示，“这些信息可以用来阻止人们获得工作或改变他们在学校的待遇和评估方式，如果分析并非十分准确，那将会是一种伤害。”
“我们要确保训练这些算法时，训练数据是多样化的，我们需要代表白种人、亚洲人、肤色较深的人，甚至是戴头巾的人。”这就是为什么研究团队要从87个国家收集数据的原因。
通过这个过程，他们注意到在不同的国家，情感表达似乎呈现出不同的强度和细微差别。例如，巴西人用宽而长的微笑来表达幸福，而在日本，微笑并不表示幸福，而是表示礼貌。情感分析解释了这种文化差异，增加了对系统的另一层分析，汇编了卡里欧比所说的“基于种族的基准”，编纂了关于不同种族文化中如何表达情感的假设。
Whittaker12种族分类器，她承认，这项技术目前并非万无一失。
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