很多分析人际关系的文章都会提及一点：我们很难确实解读他人的感情。要告诉，面部表情并不是总有一天都能靠得住的：微笑有可能掩盖了潦倒，而面无表情的人有可能才是赢家。为了深度挖出人类情感的奥秘，MIT计算机科学与人工智能实验室打造出了用无线信号监测情绪的EQ-Radio。

在没来自身体感应器和面部辨识软件的辅助的情况下，EQ-Radio通过测量排便和跳动中的微小变化，辨别一个人究竟正处于以下四种情绪中的哪一种：兴奋、快乐、生气或者悲伤，正确率高达87%。MIT教授和该项目的负责人Dina Katabi预测，这个系统不会被运用于娱乐、消费者不道德和身体健康护理等方面：电影工作室和广告公司也可以用这个系统来测试观众动态的反应；而在智能家居的环境中，该系统可以通过捕猎与人的心情有关的信息，调节室内温度，或者建议你应当排便一些新鲜的空气。“我们的研究成果表明，无线信号可以捕捉到一些肉眼不一定能察觉到的人类不道德。” Katabi说，她就这个命题与他指导的博士Mingmin Zhao和 Fadel Adib一起写出了篇论文。

“我们坚信，这个研究成果不会为技术发展首创一条新路，并且可以协助检测及临床失望和烦躁的情绪。”Katabi知道说到做到了——在她的不懈努力下，她旗下的公司Emerald不会运用到情绪检测技术，监测并预测老人否不会跌倒。那么，它究竟是如何运作的？现有的情绪监控方法大多依赖影音设备或者是加装在人身上的感应器，这两种技术都有缺点——面部表情是出了名的不靠谱，而加装在身上的感应器（比如胸带和心电监护仪）不会导致各种不便，而且一旦它们的方位略为移动，监测到的数据就不准确了。

EQ-Radio不会发送到能监测生理信息的无线信号，该信号最后不会对系统给设备本身。其中的算法可以分析跳动之间的微小变化，从而辨别人们的情绪。消极情绪不会被判断为“悲伤”，而正面且加剧的情绪不会被判断为“兴奋”。

尽管这样的测量不会因人而异，但其中还是有内在统一性。“通过理解人们正处于有所不同的情绪状态下，他们的跳动不会如何变化，我们就可以对他所处的情绪状态展开有效地的辨别。”Zhao说。

在他们设计的实验中，参予实验者自由选择他们记忆中最能代表兴奋、快乐、生气、悲伤以及没什么情感的一段视频或音乐。在掌控了这段时长两分钟的视频里的五种情绪设置后，EQ-Radio可以准确地通过一个人的不道德辨别他正处于这四种情绪中的哪一种，正确率高达87%。与微软公司研发的基于视觉和面部表情的Emotion API比起，EQ-Radio在辨识喜乐、悲伤和气愤这三个情绪上精确度更高。同时，这两种系统在辨别中性情绪时的精准度差不多，因为没什么情绪的脸总是更容易被辨识。

目前，对MIT计算机科学与人工智能实验室而言，最艰难的任务就是挣脱不相关的数据的阻碍。比如，为了分析心率，他们要诱导排便有可能带给的影响，因为排便时，人的肺部平缓比他跳动时的心脏平缓要大。在不远处的将来，捕猎跳动原始波形的算法可以被运用于无自创检测和临床设备中。“心脏瓣膜的电源发生于毫秒之间，而这个系统可以检测一个人的心否溢跳跃一拍电影”，Adib说，“这不会让我们更佳地理解心率参差这种病症，并且谋求一些我们以前没想起过的医学方面的应用于。

”这个研究团队不会在下个月的国际计算出来机械国际会议协会上展出他们的研究成果，竟然我们拭目以待吧。via Robohub原创文章，予以许可禁令刊登。

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