麻省理工學院媒體實驗室的研究者們已經(jīng)開發(fā)了一種機器學習模型，這種模型讓電腦更加像人一樣解譯我們的情感。 *9F{+)A
 
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在“情感計算”這個新興領(lǐng)域，人們開發(fā)可以分析面部表情的機器人和計算機，讓它們解譯我們的情感并根據(jù)解譯結(jié)果做出回應。其應用包括管理個人健康、保證學生在課堂上的興趣、幫助診斷一些疾病以及開發(fā)有用的機器人伙伴。 {=3'H?$  
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然而這項技術(shù)面臨的一大挑戰(zhàn)是，不同的人表達情感的方式非常不同，這一不同依賴于許多因素。一些普適的差異包括不同文化、性別、年齡組之間的差異。但是此外還存在一些更精細的差異：每天中的不同時刻、睡眠狀況、甚至對談話對象的熟悉程度等都會導致你情感表達的差異。 -B7X;{  
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人們的大腦天生就可以處理這些偏差，但這對機器來說很難。深度學習技術(shù)在近些年來幫助機器捕捉這些偏差，但這還無法精確到或能夠適應不同的人群需求。 Eh9{n,5-  
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麻省理工學院媒體實驗室的研究人員們開發(fā)了一種新的機器學習模型，這個模型通過幾千個面部圖像學習，獲得了比傳統(tǒng)模型更能捕捉到細微的面部表情變化的能力，可以更好衡量人們的情感。此外，通過使用一些額外的訓練數(shù)據(jù)，模型還可以適應一個全新的人群，并達到同樣的效果。這項研究的目標是提高現(xiàn)有的情感計算技術(shù)。 Nh4&3"g|  
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