為了搞清楚人類是怎么看世界的，計算機開始學著“轉動眼球”了：
然后憑借轉動的眼球“搜集要觀測的信息”，再聚焦在文字或者圖像上，開始“收集數據”：
不僅能正常讀書看畫，甚至能模擬人類在無聊、興奮、緊張等各種不同情緒下的瞳孔放縮、眨眼頻率的細微變化。
事實上，這是杜克大學的研究人員最新開發的一種“虛擬眼睛”，可以精確模擬人類觀測世界的方式。這項研究目前已經開源，并即將發表于通信類頂會 IPSN 2022 上。
通過這項研究得到的幾近真實的數據，將全部反哺給計算機。
這些數據有什么用?
這種基于眼球追蹤(Eye Tracking)技術得到的數據常常被稱為眼動數據，包括注視時長、眼跳、追隨運動等多個屬性。
就如我們常常將眼睛成為心靈之窗一樣，這些眼動數據能反映不少人類的真實信息。比如，瞳孔的擴張、眼跳、游移次數可以表現當前主人的情緒(無聊或興奮)、注意力是否集中、對某項任務是新手或嫻熟、甚至是對某種特定語言的精通與否。
這項研究的作者之一 Maria Gorlatova 甚至表示：
(眼動數據)可能無意中暴露出性別和種族偏見、我們不想讓別人知道的興趣，甚至我們自己都不了解的信息。
因此，對這些眼動數據的學習和研究，自然也就能產生一系列傳感應用：包括認知負荷估計、久坐活動識別、閱讀理解分析和情感識別。很多企業和開發者，比如微軟的 VIVE Pro Eye，已經開始采用眼球追蹤來實現基于目光的新的交互和環境感知。
然而，在收集大規模的、有標簽的眼動數據時，難免會碰到幾個問題：
人類視覺行為的隨機性增加了數據收集的成本
與人類受試者合作過程中可能涉及隱私侵犯問題
生產模型訓練所需的數據的時間成本過高(可能需要數以百計的人帶著設備不間斷地用眼數小時才能產生)
虛擬眼睛收集數據
如何解決上面的問題呢?杜克大學的研究團隊提出了一套受心理學啟發的模型 EyeSyn。這一模型只利用公開的圖像和視頻，就能合成任意規模大小的眼動數據集。它的整體架構如下：
整體思路是以圖像和視頻作為輸入，并將其作為視覺刺激，以生成相應的眼動數據。
大的架構又由三個小模型組成：
ReadGaze 模型
模擬文本閱讀中的視覺行為。擁有一個基于文本識別的檢測模塊、一個模擬跳讀視覺行為的模擬器。
VerbalGaze 模型
模擬在口頭交流中固定在面部某個區域、以及在面部不同區域之間切換注意力的視覺行為。擁有一個面部區域跟蹤模塊、一個基于馬爾可夫鏈的注意力模型(Markov Chain-based Attention Model)。
StaticScene 和 DynamicScene 模型
模擬感知靜態和動態場景過程中的眼球運動。擁有一個基于圖像特征的顯著性檢測(Saliency Detection)模型，用以識別視覺場景中潛在的定點位置。
△動態場景中的眼動數據
基于這些構成，EyeSyn 不需要基于已有的眼動數據進行訓練，上崗就能直接開始工作。
并且，與傳統眼動數據的收集過程相比，EyeSyn 在模擬不同的眼動跟蹤設置、視覺距離、視覺刺激的渲染尺寸、采樣頻率和受試者多樣性上，也更加方便快速。
現在，只基于一小部分圖像和視頻，EyeSyn 就可以合成超過 180 小時的眼動數據，比現有的基于目光的活動數據集大 18 到 45 倍：
研究人員 Maria Gorlatova 表示，“合成數據本身并不完美，但這是一個很好的起點。”
小公司不用再花費過多的時間和金錢與人類受試者合作，建立真實活動數據集，而是可以直接使用這種方法。
這種更加快速的眼動數據的生產方式，將使得普通的 VR、AR、還有元宇宙平臺中的相關應用程序的制作都更加便捷。
△Maria Gorlatova
