即使你从来没有在任何一个人工智能实验室呆过，有可能你也已经熟悉了面部识别软件。例如，Facebook有一个用来鉴别人脸的软件，鉴别准确率达到了97.25%。

然而，今天大部分面部识别软件面临的问题是，如果不是匹配简单的照片，软件的计算就会变得繁重复杂。如果能够加速人脸识别的过程，增加面部特征的跟踪能力，使得任何人在智能手机的APP上都能轻松应用——它可能会带来一些重要的新机会。

上述就是卡内基梅隆大学人类感知实验室AI研究者们的目标。从2016年2月份开始，他们将向同行业的研究者们提供先进的面部图像分析软件。这个快速高效的“IntraFace”软件，能被作为一个APP，内置在手机中。

现在，为了给人们一个预先介绍，研究者们制作了免费的智能手机演示app，用来说明InterFace怎样鉴别面部特征和识别情感。这些演示可以从人类感知实验室的主页上下载，也可以在苹果的应用程序商店或Google Play上下载。

项目的首席研究员，卡内基梅隆大学机器技术部门的助理研究教授Fernando De la Torre，表示他看到了IntraFace在AI领域的巨大利益。「是时候为这项技术开发新的应用了。我们自己已经有一些，但我们相信还有很多人有更多更好的点子。」

例如，杜克大学的医学研究者正将IntraFace用在检测自闭症上。医生们可以用病人的面部表情来监测病症，包括抑郁和焦虑。

人脸识别分析在日常生活中的一个应用例子是用在汽车上，用以检测方向盘后的司机是否走神。在上面这个IntraFace的demo视频中就有一个例子：一个正在开车的父亲转过头安抚后座上的婴儿，很快便因偏离方向而收到了警示。

如果这个技术被商业化，公司的市场和销售团队将会很喜欢这个技术，因为他们将可以从用户的表情中读出他们是否喜爱自己的产品。卡内基梅隆大学的研究者将其称为「观众反应测量」（audience reaction measurement），当众演讲者可以用其来测算自己在人群中有多么受欢迎。但是，它们或许也会以生物识别器的形式出现在广告牌上，以检测人群对广告的反应。

说到这一点，你肯定会想象到，它们可以被用在约会软件上。如果你不知道该不该接近心仪的对象，只需要用IntraFace的app去读取那个小鲜肉或大美女的面部表情就好了。如果app为你开了绿灯，你就大胆去尝试吧。

IntraFace是 De la Torre和他的同事们十年来的工作成果，这其中包括匹兹堡大学的心理学和精神病学教授Jeffrey Cohn，他同时也是卡耐基梅隆大学机器人研究所的兼职教授。这些研究者使用了机器学习技术来训练软件识别和追踪面部特征。他们创造了一个算法，能够将这种对面部的泛化理解个性化，让表情分析得以成为可能。

然而，对任何潜在的突破性技术，都需要考虑反面的因素。面部识别软件的商业化必然会引发公众对消费者隐私的担忧。Facebook用这种技术来标记照片中的朋友并不可怕，可怕的是照相机在你不希望被拍下的时候，捕捉到了你的脸和表情。去年，Facebook的面部识别软件DeepFace就曾引发了类似的评论。

在国家安全方面，也可以有一些应用——例如，在人群中识别恐怖分子永远是面部追踪软件的潜在应用。这种技术在《终结者》电影中出现时，似乎只是一个科幻的想法，但如今已经被执法机关使用。例如，FBI已经开始基于生物信息数据库，用人脸识别软件来在人群中匹配人脸和名字。

总的来说，自动面部表情分析利大于弊。近20年来，AI研究者正在研究自动面部表情分析技术。如今，在2016年，它终于可以装在智能手机上，触手可及。谁知道呢？或许圣诞老人也会在未来使用这种app来看看哪些孩子很淘气——他甚至不用问问你的意见。

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