当人工智能遇上「 社交 」，新经济，新规则

信息大爆炸的时代，社交平台启用人工智能算法去检测平台上海量的内容，除了检测内容，类似于微软小冰这样的人工智能虚拟社交也变得非常普遍，连韩星崔雪莉都通过个人社交网晒出了自己与人工智能对话的截图，还有新兴创业公司ObEN在研究将个人数据上链，通过人工智能技术，打造一种新的社交体验的区块链平台。

当AI遇上社交，无限可能……

01

愚人节的礼物

这个月愚人节的时候，网上传闻百度宣布推出一款叫做「丘比特」的新产品，基于百度视觉识别技术，「丘比特」可以对目标对象的动作、微表情进行精准识别及标注。如下图所示：

虽然目前可以精准识别情绪的AI技术还未能大规模应用，但谁能保证未来不可能呢？

02

AI识别情绪

话说回来，机器与人很大的不同在于，机器无法表达情感，但是不是意味着机器不能读懂人类的「 情绪 」呢？

美剧《Lie to me》，有一个情节是通过「 微表情 」判断真相的设定。微表情也有对应的研究方向：微表情心理学，其关注的是面部表情与心理变化之间的关系研究。

「 面部表情 」是一种身体语言符号，表情肌的改变产生各种丰富的面部表情，这些表情可以表达出个体的「 情绪 」。人的面部表情变化非常活跃，很容易被人察觉，同样，也很容易被机器所识别。

虽然世界上人种多样，不同国家、语言、种族差异很大，但人类的基本情绪是一致的。情绪变化会产生不同的面部表情。例如高兴时眉毛会稍微下弯，嘴角会向后拉并抬高等等变化。

机器识别情绪的原理也是看脸，通过识别脸部表情肌的变化来实现。

大致的技术实现，如下：

STEP1

面部关键点

在面部提取一些关键点，比如眼球、眉毛、嘴角、鼻尖等等；

STEP2

动作分类数据集

把面部这些点固定成参考点，将动作变化所带动的点，进行组合，进行归类；

最终，对应到情绪的类别里；

情绪大致达到了20种，例如快乐、惊讶、愤怒、悲伤、恐惧和厌恶；

STEP3

训练模型

通过前面2步准备的数据，训练分类模型；

STEP4

预测

输入一张人脸，自动识别出该人物的情绪

当AI学会了情绪识别，男生是不是收益最大的群体？AI可以时不时观察女生表情变化，稍有点不高兴，就可以马上提示男生……

人工智能时代，察言观色不再难

再举一个例子，电影《傲慢与偏见》里，达西和伊丽莎白的首次邂逅，双方都在心里互相鄙视，却在最后喜结良缘。如果AI可以帮他们捕捉微表情，解读情绪变化，是不是剧情就有新的变化？

当AI学会了情绪识别，最大的应用领域当属「 社交 」。

03

AI助力声音社交

社交网络已经发达到可以知道自己身边的好友究竟在做什么，去了哪里，吃了什么，看什么书，追什么剧，几点睡觉，但是这些信息如何有效传递，进而匹配？

AI在社交中扮演了“红娘”的角色，专门帮助用户匹配人，或者内容。

以「 声音社交 」为例，2018年年底，声音社交突然?起来，声音社交产品玩法各异。

“声音的想象空间很大，见面会破坏这种想象。”

音遇：

在线k歌短视频信息流、直播，+ 社交属性极强的「 快速匹配 」、好友建房、组建战队、领唱等方式，构造了一种游戏化的音乐社交场景。

Soul：

给出几道测试题，通过 “ 灵魂配对 ”，基于「 算法为用户匹配 」到三观、兴趣更为接近的陌生人。

吱呀：

对声音进行分类，分为"萝莉音"、"儒雅音"等，通过实时声音进行「 匹配 」，再进行场景化的社交。

AI算法的高效匹配，为信息的高效流通提供无限想象力。

04

社交就是经济

凯文·凯利《新经济，新规则》一书中提到：

“通讯已经不再仅仅是经济的一小部分。通讯就是经济。”

社交建立在通讯的基础上，连接了大量的人与事，代表着新经济的形态。

书中，凯文·凯利还举了个例子：

拿4个人来举例，在他们之中存在12个一对一的特定友谊。如果我们在其中加入第5个人，这个圈子里的友谊关系就增加到了20种。如果有6个人，他们之间就存在30种互不相同的关系。7个人就有42种。随着朋友圈中的人数增多到超过10个人，其间的朋友关系数目就会快速增长。 凯文·凯利

n²连接带来的神奇之处在于，社交网络中每增加一个新成员，就会增加很多连接，价值也就越大。

05

无限可能

除了人工智能识别情绪、人工智能高效匹配，

AI助力社交还有哪些可能呢？

社交礼仪？

社交私密性？

你可能认识的人？

网络暴力？

隐私？非法内容？虚假宣传？

……