圖片來源：美劇《Lie to me》

　　三月底，好未來官方微信公眾號用一篇推送文章，透露了其正在教育場景中測試“人臉表情識別”技術(shù)。一個(gè)月后，專注于情緒識別引擎開發(fā)的 Facethink 宣布，其獲得了由好未來提供的千萬級 Pre-A 輪融資。

　　以“用科技推動教育進(jìn)步”為使命的好未來，再次向行業(yè)中投下了一枚技術(shù)“炸彈”。這一被巨頭選中的前沿科技及其背后的團(tuán)隊(duì)，將為教育帶來怎樣的改變?

　　一個(gè)足以商用的“黑科技”

　　“情緒識別并不是個(gè)新出現(xiàn)的技術(shù)，從 Paul Ekman 研究表情與情緒的關(guān)系算起，已經(jīng)有幾十年的歷史了。”FaceThink 創(chuàng)始人楊松帆說，“而現(xiàn)在，機(jī)器對人類表情的識別已經(jīng)到了足以商用的階段。”

　　在決定創(chuàng)業(yè)之前，楊松帆已經(jīng)是國內(nèi)情緒識別領(lǐng)域最權(quán)威的學(xué)者之一了。在美國加州大學(xué)河濱分校、爾灣分校攻讀博士和博士后學(xué)位時(shí)，他就以計(jì)算機(jī)視覺、情感計(jì)算等為研究方向。在 2011 年的 IEEE 大賽上，楊松帆曾代表學(xué)校在情感計(jì)算識別領(lǐng)域戰(zhàn)勝了包括麻省理工，卡耐基梅隆，劍橋等在內(nèi)的 13 支頂級科研團(tuán)隊(duì)。

　　完成學(xué)業(yè)后，楊松帆加入了知名的游戲開發(fā)商暴雪娛樂，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)挖掘、深度學(xué)習(xí)模型方面的工作。2014 年歸國后，他在四川大學(xué)擔(dān)任了副教授的教職，仍然專攻情緒識別方向。談起從科研到創(chuàng)業(yè)的“轉(zhuǎn)身”，楊松帆表示：“人工智能技術(shù)的應(yīng)用，需要與場景的實(shí)際結(jié)合，這需要大量來自工業(yè)界的數(shù)據(jù)。所以，做出一個(gè)被實(shí)際應(yīng)用的產(chǎn)品可能是一個(gè)更好的選擇。”

　　“情緒識別”這項(xiàng)技術(shù)本身，也走到了從實(shí)驗(yàn)室到工業(yè)界的窗口期。楊松帆告訴芥末堆，自 2012 年深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展以來，這一底層技術(shù)開始在多個(gè)領(lǐng)域開花結(jié)果。如在表情識別領(lǐng)域，其就幫助解決了暗光、復(fù)雜光線下識別的問題，讓其具備了實(shí)用的價(jià)值。

　　在應(yīng)用上，思緯、益普索等全球知名的行業(yè)調(diào)研企業(yè)已開始逐步應(yīng)用這一技術(shù)，在被訪者參與調(diào)查、測試的同時(shí)采集情緒數(shù)據(jù)，為調(diào)研結(jié)果添加更多參考維度。

　　技術(shù)進(jìn)步和個(gè)別行業(yè)的實(shí)際應(yīng)用，讓楊松帆意識到將“情緒識別”商用化的機(jī)會已經(jīng)到來。2016 年，他拉來好友兼同學(xué)的清華大學(xué)計(jì)算機(jī)博士陳飛，開始組建團(tuán)隊(duì)，一同創(chuàng)立了 FaceThink。

　　過程信息化，如何讓教育“升維”?

　　在國外，情緒識別這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)在視頻調(diào)研、泛娛樂、電影、游樂園等不同場景下被應(yīng)用。2015 年，日本軟銀所推出的情感機(jī)器人 papper，更是以情緒識別、情緒反饋為核心賣點(diǎn)。但楊松帆卻認(rèn)為，教育可能是最適合情緒識別“爆發(fā)”的行業(yè)。

　　首先，對于“情緒識別”本身，教育場景的難度相對其他行業(yè)更低。以線上教學(xué)的場景為例，攝像頭所捕捉的畫面通常較為穩(wěn)定，且以人臉為主體，這為機(jī)器對人面部表情的識別創(chuàng)造了良好的環(huán)境。同時(shí)，相對標(biāo)準(zhǔn)化的教學(xué)流程，也讓聽課、筆記、互動等學(xué)生行為可以被提前預(yù)估，也大大提升了識別的準(zhǔn)確度。

　　更關(guān)鍵的，則是教育場景下的實(shí)際需求。情緒識別能為行業(yè)解決的，實(shí)際上是教育過程的“數(shù)據(jù)化”問題。有經(jīng)驗(yàn)的教師，通常能夠看出學(xué)生實(shí)際的上課狀態(tài)，卻很難針對單個(gè)學(xué)生進(jìn)行調(diào)整，課后也無法形成有效的數(shù)據(jù)。即使是線上直播授課，學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)數(shù)據(jù)也往往是缺失的。

　　“從前我們只能從考試分?jǐn)?shù)來評價(jià)學(xué)生，”楊松帆說，“而過程性數(shù)據(jù)，實(shí)際上是為教育添加了一個(gè)評價(jià)的維度。”

　　當(dāng)坐標(biāo)從一維變?yōu)槎S，評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)也就不再局限于成績，而是綜合上課狀態(tài)，分析學(xué)生是“沒聽”還是“沒聽懂”，從而對學(xué)生進(jìn)行針對性輔導(dǎo)。如果把這樣的分析細(xì)化到每一個(gè)知識點(diǎn)，還可與學(xué)生的課下練習(xí)數(shù)據(jù)對接，實(shí)現(xiàn)顆粒度更細(xì)的個(gè)性化教育。

　　而對于學(xué)校、教育機(jī)構(gòu)和老師自身來說，學(xué)生的情緒數(shù)據(jù)也有著對教研的指導(dǎo)意義。大面積的負(fù)面情緒反饋，可能意味著教學(xué)安排的不合理。依照情緒數(shù)據(jù)進(jìn)行改進(jìn)，將為學(xué)生帶來更好的課堂體驗(yàn)。

　　面向行業(yè)提供解決方案，產(chǎn)品一年內(nèi)面世

　　早在此次融資公布之前，F(xiàn)aceThink 團(tuán)隊(duì)就開始與好未來進(jìn)行深度合作，共同打磨產(chǎn)品。目前，雙方正在線上教學(xué)和雙師課堂兩個(gè)場景上不斷地進(jìn)行測試和優(yōu)化。

　　據(jù)透露，除高興、生氣、驚訝、害怕、厭惡等常見的情緒指標(biāo)外，F(xiàn)aceThink 針對教育場景下最重要的“專注度”進(jìn)行了建模，力圖讓機(jī)器識別的結(jié)果逼近有豐富經(jīng)驗(yàn)的教師。根據(jù)測試，F(xiàn)aceThink 在兩個(gè)場景下的識別率分別為 94% 和 91%，隨著數(shù)據(jù)量的增加，識別率還有繼續(xù)進(jìn)步的空間。

　　另一個(gè)專為教育場景所開發(fā)的模塊是“視線識別”，機(jī)器能夠根據(jù)攝像頭給出的錄屏，識別學(xué)生將目光投向何處。

　　楊松帆表示，F(xiàn)aceThink 最終會以 To B 的方式，將情緒識別的能力輸出給行業(yè)。根據(jù)不同的合作方，可以有不同的合作方式，標(biāo)準(zhǔn)化 SDK 可以讓企業(yè)將情緒識別功能添加入自己的產(chǎn)品中，而針對特殊場景，F(xiàn)aceThink 也能夠提供定制化產(chǎn)品。

　　有關(guān)企業(yè)及教師、學(xué)生用戶對新技術(shù)、新產(chǎn)品的接受度，楊松帆并不擔(dān)心。他強(qiáng)調(diào)，情緒識別的意義在于改善課堂教學(xué)、提供過程性數(shù)據(jù)，而非對師生雙方的監(jiān)控，最終會讓雙方受益。而對于機(jī)構(gòu)運(yùn)營者來說，情緒識別是提升教學(xué)質(zhì)量的有效工具，能夠幫助他們不再僅僅關(guān)注“續(xù)班率”等運(yùn)營數(shù)據(jù)，從而引導(dǎo)行業(yè)進(jìn)一步發(fā)展。

　　據(jù)稱，這款專供教育行業(yè)的情緒識別產(chǎn)品將最快于三個(gè)季度后面世。在圖像、語音識別之后，人工智能技術(shù)對教研環(huán)節(jié)的“滲透”也即將開始。