對於人類來說，讀取情緒已經很棘手了，更不用說機器了，但研究人員說，一種新系統可以透過將無線訊號從人體反射來預測人們的情緒，準確率高達 87%。
這個名為 EQ-Radio 的裝置分析從受試者身體反射回來的訊號，以監測呼吸和心跳。這些生理線索通常用於檢測一個人的情緒，但這通常需要將受試者連線到大量的感測器上。
麻省理工學院的研究人員使用一個比 Wi-Fi 路由器還小的裝置，能夠無線監測人的呼吸和心跳。然後將這些測量結果輸入到機器學習演算法中，該演算法將受試者的情緒分類為興奮、快樂、憤怒或悲傷。科學家說，其準確性與最先進的有線方法相似。[情緒影響你世界的 5 種方式（以及反之）]
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發明者表示，潛在的應用包括：醫療保健系統在您察覺之前檢測到您是否正在變得沮喪；“智慧”家居可以根據您的情緒調整照明和音樂；或者允許電影製作人獲得觀眾即時反饋的工具。
麻省理工學院計算機科學和人工智慧實驗室的博士生、幫助設計該系統的 Fadel Adib 說：“我們的想法是讓機器能夠識別我們的情緒，以便它們可以在更深的層次上與我們互動。”
為了測試 EQ-Radio，12 名受試者在 2 分鐘的時間裡接受監測，他們當時沒有任何情緒，同時還使用影片或音樂來回憶引起四種情緒（興奮、快樂、憤怒和悲傷）的記憶。然後，對每個受試者在每個監測期間的心跳和呼吸資料進行機器學習演算法訓練。
據 Adib 說，該系統智慧地結合了這兩者，然後將結果對映到圖表上，其中一個軸代表喚醒，另一個軸代表“效價”——本質上是指情緒是積極的還是消極的。然後，它被用來將情緒分為四大類。
在對每個受試者單獨進行訓練後，該系統能夠準確地對其情緒狀態進行分類，準確率達到 87%。一個基於 11 名參與者資料的單獨訓練系統能夠以 72.3% 的準確率對未見到的第 12 名受試者的情緒進行分類。
“我們的情緒是連續的，我們僅僅將它們分配到這些狀態之一是沒有意義的，”Adib 告訴 Live Science。“但這是一種開始的方式，向前發展，我們可以開發出更好的技術來理解不同類別或子類別的情緒。”
研究人員說，該系統依賴於一種稱為頻率調製載波的雷達技術，這種技術特別強大，因為它能夠消除來自靜態物體和其他人的反射。這種高精度人體跟蹤靈敏到足以捕捉呼吸時胸部的起伏，以及血液在體內脈動引起的微小振動。由於心臟收縮發生的速度比呼吸加速快得多，因此測量結果用於隔離較弱的心跳訊號，他們補充說。
多倫多大學電氣和計算機工程教授、專門研究生物特徵安全的 Dimitrios Hatzinakos 說，自動化情緒識別的潛力巨大。但他表示，EQ-Radio 裝置實驗的受控性質使得很難判斷它是否能在現實世界中工作。
Hatzinakos 告訴 Live Science：“從這個意義上說，現實生活是殘酷的。該演算法可能在某些條件下工作良好，而在其他條件下失敗。如果我們想談論實際系統，應該在現實生活中進行徹底的評估。”
但麻省理工學院電氣工程和計算機科學教授、領導這項研究的 Dina Katabi 確信該裝置在現實生活中也能發揮作用。她計劃將情緒檢測功能整合到她公司 Emerald 生產的裝置中，這些裝置使用無線訊號來檢測老年人摔倒。
研究人員還認為，該系統依賴於機械訊號而不是電訊號來監測心臟，這一事實可能在醫療保健領域帶來重要的應用。
Adib 說：“真正告訴你心臟功能的是機械訊號。因此，考慮到我們正在獲得這種細緻的程度，嘗試探索我們實際可以提取哪些條件將非常有趣。”
該團隊將在 10 月 3 日至 7 日在紐約市舉行的計算機協會移動計算和網路國際會議上展示這項工作。
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