麻省理工学院利用AI帮助自闭症患者面部情绪识别

日前，麻省理工学院（MIT）的研究人员宣布，他们训练了一个人工神经网络来处理面部情绪识别的信息，以帮助自闭症患者更好地识别人脸表达的情绪。

正常人很容易就能识别他人脸上表达的情绪，比如微笑意味着开心，皱眉表示愤怒。但自闭症患者在完成这项任务时非常困难。6月15日发表在《神经科学期刊》上的一篇论文，揭示了大脑的内部运作，该研究利用人工智能（AI）来模拟人类头脑中的计算。

麻省理工学院科学家Kohitij Kar研究了另外两位研究人员提供的数据——圣路易斯华盛顿大学的Shuo Wang和加州理工学院的Ralph Adolphs。他们在一项实验中，向自闭症成年人和正常神经控制组展示了面部图像。这些图像是由软件生成的，范围从恐惧到快乐，参与者需要迅速判断这些面孔是否在表达快乐。与对照组相比，自闭症患者需要面部表现出更高程度的快乐，才能将其识别出来。

Kar训练了一个人工神经网络，这是一个受大脑结构启发的复杂数学函数，来执行确定面部图像是否快乐的相同任务。研究表明，自闭症成年人的感觉神经连接可能是“嘈杂”或低效的。

Kar认为，这些视觉处理的计算模型，比如增强现实（AR）技术在未来可能有多种用途。“我认为面部情绪识别只是冰山一角。”他认为这些视觉处理模型可以用来选择甚至生成诊断内容。比如，人工智能可用于生成最能吸引自闭症患者的内容。

这些计算模型可能被用来调整AR眼镜中的面部和其他相关内容，以改变自闭症患者的所见，也许是通过夸大人们脸上的各种情绪表情，帮助患者更好地识别情绪。麻省理工学院方面表示，围绕增强现实的工作是Kar计划在未来所做的事情。

此外，安装了面部情绪识别软件的AR眼镜可以检测人们的情绪并叠加文字提示，来帮助佩戴眼镜的自闭症患者，向他们描述可能的情绪状态与互动。Kar表示，这项工作讲有助于验证计算模型的功能，尤其是图像处理神经网络。