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被好未来看重的“情绪识别”,要如何改变教育?

作者:怡彭 发布时间:

被好未来看重的“情绪识别”,要如何改变教育?

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摘要:表情能够骗人,可以骗到机器吗?

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图片来源:美剧《Lie to me》

芥末堆 怡彭 报道

三月底,好未来官方微信公众号用一篇推送文章,透露了其正在教育场景中测试“人脸表情识别”技术。一个月后,专注于情绪识别引擎开发的 Facethink 宣布,其获得了由好未来提供的千万级 Pre-A 轮融资。

以“用科技推动教育进步”为使命的好未来,再次向行业中投下了一枚技术“炸弹”。这一被巨头选中的前沿科技及其背后的团队,将为教育带来怎样的改变?

 一个足以商用的“黑科技”

“情绪识别并不是个新出现的技术,从 Paul Ekman 研究表情与情绪的关系算起,已经有几十年的历史了。”FaceThink 创始人杨松帆说,“而现在,机器对人类表情的识别已经到了足以商用的阶段。”

在决定创业之前,杨松帆已经是国内情绪识别领域最权威的学者之一了。在美国加州大学河滨分校、尔湾分校攻读博士和博士后学位时,他就以计算机视觉、情感计算等为研究方向。在 2011 年的 IEEE 大赛上,杨松帆曾代表学校在情感计算识别领域战胜了包括麻省理工,卡耐基梅隆,剑桥等在内的 13 支顶级科研团队。

完成学业后,杨松帆加入了知名的游戏开发商暴雪娱乐,负责数据挖掘、深度学习模型方面的工作。2014 年归国后,他在四川大学担任了副教授的教职,仍然专攻情绪识别方向。谈起从科研到创业的“转身”,杨松帆表示:“人工智能技术的应用,需要与场景的实际结合,这需要大量来自工业界的数据。所以,做出一个被实际应用的产品可能是一个更好的选择。”

“情绪识别”这项技术本身,也走到了从实验室到工业界的窗口期。杨松帆告诉芥末堆,自 2012 年深度神经网络在图像识别领域取得突破性进展以来,这一底层技术开始在多个领域开花结果。如在表情识别领域,其就帮助解决了暗光、复杂光线下识别的问题,让其具备了实用的价值。

在应用上,思纬、益普索等全球知名的行业调研企业已开始逐步应用这一技术,在被访者参与调查、测试的同时采集情绪数据,为调研结果添加更多参考维度。

技术进步和个别行业的实际应用,让杨松帆意识到将“情绪识别”商用化的机会已经到来。2016 年,他拉来好友兼同学的清华大学计算机博士陈飞,开始组建团队,一同创立了 FaceThink。

过程信息化,如何让教育“升维”?

在国外,情绪识别这项技术已经在视频调研、泛娱乐、电影、游乐园等不同场景下被应用。2015 年,日本软银所推出的情感机器人 papper,更是以情绪识别、情绪反馈为核心卖点。但杨松帆却认为,教育可能是最适合情绪识别“爆发”的行业。

首先,对于“情绪识别”本身,教育场景的难度相对其他行业更低。以线上教学的场景为例,摄像头所捕捉的画面通常较为稳定,且以人脸为主体,这为机器对人面部表情的识别创造了良好的环境。同时,相对标准化的教学流程,也让听课、笔记、互动等学生行为可以被提前预估,也大大提升了识别的准确度。

更关键的,则是教育场景下的实际需求。情绪识别能为行业解决的,实际上是教育过程的“数据化”问题。有经验的教师,通常能够看出学生实际的上课状态,却很难针对单个学生进行调整,课后也无法形成有效的数据。即使是线上直播授课,学生的学习状态数据也往往是缺失的。

“从前我们只能从考试分数来评价学生,”杨松帆说,“而过程性数据,实际上是为教育添加了一个评价的维度。”

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当坐标从一维变为二维,评价标准也就不再局限于成绩,而是综合上课状态,分析学生是“没听”还是“没听懂”,从而对学生进行针对性辅导。如果把这样的分析细化到每一个知识点,还可与学生的课下练习数据对接,实现颗粒度更细的个性化教育。

而对于学校、教育机构和老师自身来说,学生的情绪数据也有着对教研的指导意义。大面积的负面情绪反馈,可能意味着教学安排的不合理。依照情绪数据进行改进,将为学生带来更好的课堂体验。

面向行业提供解决方案,产品一年内面世

早在此次融资公布之前,FaceThink 团队就开始与好未来进行深度合作,共同打磨产品。目前,双方正在线上教学和双师课堂两个场景上不断地进行测试和优化。

据透露,除高兴、生气、惊讶、害怕、厌恶等常见的情绪指标外,FaceThink 针对教育场景下最重要的“专注度”进行了建模,力图让机器识别的结果逼近有丰富经验的教师。根据测试,FaceThink 在两个场景下的识别率分别为 94% 和 91%,随着数据量的增加,识别率还有继续进步的空间。

另一个专为教育场景所开发的模块是“视线识别”,机器能够根据摄像头给出的录屏,识别学生将目光投向何处。

杨松帆表示,FaceThink 最终会以 To B 的方式,将情绪识别的能力输出给行业。根据不同的合作方,可以有不同的合作方式,标准化 SDK 可以让企业将情绪识别功能添加入自己的产品中,而针对特殊场景,FaceThink 也能够提供定制化产品。

有关企业及教师、学生用户对新技术、新产品的接受度,杨松帆并不担心。他强调,情绪识别的意义在于改善课堂教学、提供过程性数据,而非对师生双方的监控,最终会让双方受益。而对于机构运营者来说,情绪识别是提升教学质量的有效工具,能够帮助他们不再仅仅关注“续班率”等运营数据,从而引导行业进一步发展。

据称,这款专供教育行业的情绪识别产品将最快于三个季度后面世。在图像、语音识别之后,人工智能技术对教研环节的“渗透”也即将开始。

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