本文摘要：身兼现代都市人，如果没一点“焦虑感”，真是都说什么跟人交谈。

身兼现代都市人，如果没一点“焦虑感”，真是都说什么跟人交谈。什么，你居然每天都悲观大力正能量，是不是家里有矿？佛系生活，跟不思进取有区别吗？必要情绪，显然有助人们努力奋斗、构建自我，但长时间地沉浸于在情绪之中，却有可能造成身体的炎性，减缓凋亡进程，更加相当严重的，带给抑郁症和其他身体健康问题就悲剧了。那么，是不是一个可以检测情绪值的“温度计”，能让人在该紧绷的时候有助于维持压力，在身体健康临界点及时警告放开身心呢？在5月的IEEE生物医学和身体健康信息学国际会议(BHI)上，MIT的科学家利用LSTM（长年记忆神经网络模型）来精确预测人的压力水平。

算法知道能协助人类生活的“张弛得当”吗？LSTM：没压力的压力预测面临情绪不佳的亲友，我们（还包括专业的心理咨询师）往往都会建议或陪伴他们转变一下以往的生活方式，比如减少户外运动、辅助睡眠中等等。但压力的经常出现往往是一个简单而动态的过程，到底什么时候必须去转变自己的不道德，就必须精确地预测压力值来获取反对了。以往这个工作不能通过与心理医生交流，做到多样而繁复的测试题等来已完成，似乎，困难的流程和较高的费用，真是是在解决问题之前又建构了新的压力，总会回绝不少人。能无法以一种不引人注意的、维护个人隐私的方式来搜集涉及数据呢？麻省理工学院的媒体实验室就牵头NEC公司和三星电子，以可穿着传感器为媒介，利用机器学习的能力来协助构建更加合理的压力测试。

首先，研究人员调查了美国142名大学生的数据，拒绝他们自行报告自己各项活动的时间，以及持续的周期。比如睡眠中、课外活动、运动等等。有的还不会被问及睡前否参予了一些活动，摄取咖啡因、有大力或消极的社交不道德等，在倒数报告了8天之后，研究人员总共取得了1231个序列的数据。

除了上述主观数据之外，研究人员还在过程中引进了一系列客观特征。比如拒绝参与者配戴一种AF-phtiva Q传感器，可以每天24小时不间断地测量与情绪和压力有关的生理活动特征，比如交感神经活动、体力活动、睡眠中模式、昼夜节律、应激反应等等。另外，智能手机也起着了不容忽视的起到，当然，不是那种脆弱的数据。一方面，通过手机上的电话、SNS通讯时间、类型和持续长度，以及屏幕关上重开的时间，研究人员就可以掌控到两个关键信息：屏幕光线（可预测睡眠中质量），以及社会交流程度（与情绪复原能力有关）。

另外，手机应用于还能记录参与者一天当中的GPS信息，以及他们是在用于WiFi网络还是蜂窝数据，这有助研究人员理解参与者的总行程，以及在校园内的时间量。而有研究指出，人的移动模式与心理健康状况密切相关。在这些数据的基础上，科学家们创建了一个标准化的动态机器学习模型，来对压力展开预测。由于长年短期记忆网络（LSTM）具备自学长年不道德的能力，可以很好地应付序列自学上的梯度消失等问题，基于深度自学框架keras和Python，构建了整个算法。

当然，LSTM的价值也不是糊里糊涂就反映出来的。为了与其展开较为，研究人员还用于了反对向量机SVM和逻辑重返LR等方法，它们在以前的情绪预测研究中都被普遍证明享有较好的效果。但由于无法必要利用时间序列数据，它们还是输给了具有时间信息的LSTM预测模型。经过多天的循环检验，研究结果证明，只必须用于338个收集到的客观特征，就需要很好地预测出第二天的压力水平。

再接再厉，研究人员又用于SVM、LR和LSTM三个模型同时预测1-7天的压力状况，数据表明，时间就越宽，LSTM的预测精度就越高。4天的数据预测效果比仅用于1天的数据要好得多。

超过了83.6%的准确率。研究不仅找到了LSTM模型在动态压力预测上的能力，而且还有力地证明，意味着用于从可穿着传感器和智能手机中必要感受到的被动数据，就可以已完成高精度的预测任务，因此，人们既不必须特地参予调查，也不必担忧关键数据的曝露。对于挤迫的“社畜”和社恐的“肥宅”来说，毫无疑问相当大程度上减少了他们参予心理健康插手的门槛。利用AI杀掉情绪，有何特别之处？有意思的是，AI曾是售卖技术情绪的源泉，如今却变为了化疗情绪的手段。

那么在防治疾病这件事情上，究竟能起着哪些起到呢？可以大约总结为三点：一、数据简化的指导工具。出于训练的必须，神经网络模型往往必须对体征或疾病的涉及特征展开数据分析，比如将压力值转化成为玩手机的时长、社交网络时间、饮食习惯等等，这些特征的数据化可以有效地协助人类更佳地解读情绪等心理问题的背后原因，为辅助化疗或提高行动获取具体的指导。二、提升预测精度。

在多模态数据的基础上，深度神经网络的重新加入，需要将一些潜在条件和不道德引进预测之中，找到有所不同要素之间的关联，从而提高准确率。此前北卡罗莱纳大学教堂山分校的一个研究小组就找到，不道德调查问卷对早期自闭症的临床准确率只有50％，而随着在深度自学算法中引进大脑表面积、脑容量和性别(男孩比女孩更容易患自闭症)，识别率需要提高到80%。

三、推展医疗与脑科学、可穿着、NLP等技术的变革。对于一些亚健康疾病来说，获得临床数据并不是一件非常容易且必须的事情，而深度神经网络的引进，则有助利用一些脑科学及被动数据来获得很好的预测效果，并且早已有不少产品被研发出来。

为了协助观测情绪变化，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)和医学工程与科学研究所(IMES)的研究人员还曾多次生产出有一种可穿着式AI系统，可以根据人讲话方式和生命体征来辨别说出者情绪是好是怕。在说出过程中系统不会自动对音频、视频文本展开mRNA分析，并为情绪投出分数，准确率可以超过83%。

斯坦福大学的心理学家和人工智能专家则在一年的测试和搜集临床数据后，创立了一个个性化的聊天机器人，展开交流和心情管理。显而易见，让AI心理模型显得可信易懂这一过程，必要或间接地加快了许多关联技术的创意进程。

AI并非灵药：情绪必须一张综合处方签当然也不难看出，如今AI在情绪等亚健康心理问题上的应用于，只是逗留在数据搜集、预测建议的浅介入阶段，并不是一味百试百灵的“药丸”。这里也许可以找到一些AI在了解医疗领域过程中的重点难点：首先，是过分可观的数据成本。要让AI模型确实在医疗阶段充分发挥实际价值，构建节省医生资源的目的，精准的语义分析依赖可观的知识库体系。正如MIT的研究人员为了辨别哪些特征之于情绪情绪有实际意义，收集了数百种特征、展开了1000多次递归。

而想让神经网络挑战更加高难度、极具专业型的医疗技能，必定不会遭遇可观的数据、处置架构和性能需求，这并不是一件更容易构建的事。另外，许多疾病本身数据边界模糊不清、自动化决策严重不足，直接影响到AI智能医疗的稳定性和准确率。西医尊崇多轮临床实验的“循证医学”，中医讲究“望闻问切”之道，解释人类在理解疾病上还不存在较为大的局限性，必须将各种数据特征展开拼凑人组、重复检验，融合医生个体经验展开辨别。

科学知识和数据边界过于明晰、总是在做到问答题而不是选择题，这样的任务对AI系统来说还是较为大的挑战，超过化疗级别堪称遥遥无期。智能医疗 “领头羊”IBM Watso前不久宣告缩减了自家的AI新药研发计划，多年来大多医疗保健计划也是“雷声大雨点小”，发展缓慢的关键原因之一，也许也在于此。

从这个看作，这道名为“AI”的处方或许和安慰剂的效果类似于，不能锦上添花，无法雪中送炭。想确实在人生列车上幸福地前进，转变生产情绪的生活方式，最必须的“药丸”，只不过还是与一个挚爱你且充满著生命活力的伙伴，创建持久而深刻印象的联系。

从对方的认同和无条件采纳中吸取能量，如此才能确实超越现实世界中那些无穷无尽的物质欲望和无边无际的佛系颓丧所带给的循环。很多人可能会说道，我要是有这样的小伙伴，怎么有可能还不会情绪/抑郁症/不快乐呢？有道理。仔细想了想，这个任务“AI”未来样子也可以胜任嘛！让我们一起希望锻炼身体，谋求活过AI享有“情感”的那一天吧！。

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