人工智能探索微笑背后的秘密

人类正处于心理健康危机之中，这早已不是什么秘密了。无论你把这归咎于社交媒体综合征，还是奇瓦尔·赫拉利在《未来简史》（HomoDeus）中提及的“目的和权力”之间的社会均衡，只不过这两者说道的都是一件事。但这更容易导致抑郁症时有发生，化疗期缩短，以及最令人不安的自杀身亡偏向。

真是的是，我们现阶段临床心理疾病的能力相比之下领先于临床身体疾病的。如今，在相当大程度上要得益于人工智能和生物信息化的革命，研究人员正在希望找出精神疾病背后的许多谜团。

值得一提的是，由南加州大学、卡内基梅隆大学和辛辛那提儿童医院医疗中心的科学家合作编写的一篇新的论文，声称早已对区分抑郁症和自杀身亡病患的生物学标志有了一定研究。你可能会指出你很擅长于理解他人的表情和情绪。

然而，如果要区分一个人是想要自杀身亡还是意味着有抑郁症偏向，这些区别就十分微小了。为了搞清楚这些差异，研究人员仔细观察了三组人的面部表情，这些人中有想要自杀身亡的人、抑郁症患者和医疗掌控小组的人。

在对这三组人的调查中，他们记录了还包括微笑、皱眉、挑眉和头部动作等在内的一系列信息。然后，这些数据被输出机器学习算法，找寻有所不同动作之间的关联。

值得注意的是，皱眉并不是区分抑郁症人士和有自杀身亡偏向的患者之间最显著的特征，微笑才是。具体来说，心理学上的杜彻尼微笑（Duchennesmile）和非杜彻尼微笑是区分这两个群体的关键。

杜彻尼微笑还包括眼睛周围肌肉的膨胀，而对于非杜彻尼微笑来说，眼睛会大笑。那些展现出出非杜彻尼微笑的人比那些丝毫没笑容的人更加有可能享有自杀身亡的点子。研究人员Morency博士透漏说道，“期望这种算法能在临床化疗中协助医生区分抑郁症或自杀身亡的病人。

”似乎，针对有自杀身亡偏向的患者，必须对其采行与轻度抑郁症患者有所不同的仔细观察方式。然而，像Morency博士这样的研究，往往不会明确提出很多问题。

特别是在是，当算法对人类的理解多达人类自身时，不会再次发生什么呢？从Facebook和谷歌将数据挖掘方法应用于到社交媒体账户的速度来看，这一天有可能不远处了。意外的是，像Morency博士这样聪慧的人，还无法预测未来这些研究有可能产生的车祸后果。

科学家一般来说不会在研究的突破和社会化应用于之间划入一条界限。例如，像Morency博士这样的算法，若被保险公司利用，而不是转交临床医生来医治，那么结果可能会很不无聊。自杀身亡偏向可能会对出售人寿保险、工作晋升甚至去找工作都产生负面影响。

除非我们开始了解思维诸如此类算法的应用于，并呼吁立法者对它们的监管制订合理的标准，否则机器学习很可能会变为一个恶魔。

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