很多分析人際關系的文章都會提到一點：我們很難真正理解他人的感情。要知道，面部表情并不是永遠都能靠得住的：微笑可能掩飾了失意，而面無表情的人可能才是贏家。
為了深度挖掘人類情感的奧秘，MIT計算機科學與人工智能實驗室打造了用無線信號監測情緒的EQ-Radio。在沒有來自身體感應器和面部識別軟件的輔助的情況下，EQ-Radio通過測量呼吸和心跳中的微小變化，判斷一個人到底處于以下四種情緒中的哪一種：激動、開心、生氣或者憂傷，正確率高達87%。MIT教授和該項目的負責人Dina Katabi預測，這個系統會被運用于娛樂、消費者行為和健康護理等方面：電影工作室和廣告公司也可以用這個系統來測試觀眾實時的反應；而在智能家居的環境中，該系統可以通過捕捉與人的心情有關的信息，調節室內溫度，或者建議你應該呼吸一些新鮮的空氣。
“我們的研究成果顯示，無線信號可以捕捉到一些肉眼不一定能察覺的人類行為。” Katabi說道，她就這個命題與他指導的博士Mingmin Zhao和 Fadel Adib一起寫了篇論文?！拔覀兿嘈牛@個研究成果會為技術發展開創一條新路，并且可以幫助檢測及診斷沮喪和焦躁的情緒?！盞atabi真的說到做到了——在她的不懈努力下，她旗下的公司Emerald會運用到情緒檢測技術，監測并預測老人是否會摔倒。
那么，它到底是如何運作的？
現有的情緒監控方法大多依賴于視聽設備或者是安裝在人身上的感應器，這兩種技術都有缺點——面部表情是出了名的不靠譜，而安裝在身上的感應器（比如胸帶和心電監護儀）會造成各種不便，而且一旦它們的位置稍微移動，監測到的數據就不精確了。
EQ-Radio會發送能監測生理信息的無線信號，該信號最終會反饋給設備本身。其中的算法可以分析心跳之間的微小變化，從而判斷人們的情緒。消極情緒會被判別為“憂傷”，而正面且高漲的情緒會被判別為“激動”。盡管這樣的測量會因人而異，但其中還是有內在統一性。“通過了解人們處于不同的情緒狀態下，他們的心跳會如何變化，我們就可以對他所處的情緒狀態進行有效的判斷。”Zhao說道。
在他們設計的實驗中，參與實驗者選擇他們記憶中最能代表激動、開心、生氣、憂傷以及毫無情感的一段視頻或音樂。在掌握了這段時長兩分鐘的視頻里的五種情緒設置后，EQ-Radio可以精確地通過一個人的行為判斷他處于這四種情緒中的哪一種，正確率高達87%。與微軟研發的基于視覺和面部表情的Emotion API相比，EQ-Radio在識別喜悅、憂傷和憤怒這三個情緒上精確度更高。同時，這兩種系統在判斷中性情緒時的精準度差不多，因為毫無情緒的臉總是更容易被識別。
目前，對MIT計算機科學與人工智能實驗室而言，最艱巨的任務就是擺脫不相關的數據的干擾。比如，為了分析心率，他們要抑制呼吸可能帶來的影響，因為呼吸時，人的肺部起伏比他心跳時的心臟起伏要大。
在不遠的將來，捕捉心跳完整波形的算法可以被運用于無創檢測和診斷設備中?！靶呐K瓣膜的開關發生于毫秒之間，而這個系統可以檢測一個人的心是否漏跳一拍”，Adib說道，“這會讓我們更好地了解心率不齊這種病癥，并且尋求一些我們以前沒有想到過的醫學方面的應用?！?/p>
這個研究團隊會在下個月的國際計算機械國際會議協會上展示他們的研究成果，就讓我們拭目以待吧。
