而且，疼痛还是一种很难复制的感觉。我最喜欢的演员之一陈道明老师就说过，你再会演演不出疼来，这是一种最直接的生理反应，你非得自己经历一下不可。如果事后回忆你的痛苦到底在什么程度，难免会模糊、不准确，有夸大成分。
话说回来，人力不可为的事情，机器未必不可为。我们不能用锁骨神功，钻进去窄小黑暗的地洞里，但是却可以派出蛇形机器人，探测里面的情形七进七出进退自如。
所以，疼痛感这种事情，机器人也可以给你测算一下，然后用一些客观的标准，来进行衡量。
这个研究问题其实是由MIT的研究人员提出来的。他们开发了一种人工智能，可以通过观察一个人的图像来预测他在经历什么样的痛苦，是被虫子叮咬了那种，还是逃课被老妈抽了一巴掌那种。
这种系统叫“DeepFaceLIFT”，它是一种用视频训练的机器学习算法。这些视频包括疼痛时人脸部肌肉抽搐，以及其他疼痛时的一些表现。从这些视频当中，它能够捕捉一个人面部表情的微妙之处，这些将有助于估算他们的疼痛程度，并以此来测算他们的疼痛分数。
有一句话叫人同此情，情同此理。依我混迹红尘俗世二十几载的微薄经验来看，很多时候并不是这个样子滴。有些人同人之情的心理很贫乏。拿疼痛感来说，男女性别不同，疼痛的承受力也因人而异。隔着性别的差异、经历的不同，你的疼痛在另一个人眼里可能就不算什么。不过，机器测出的数字是可以相对统一地衡量的，对于直男癌来说，你可以在女朋友痛经的时候，测算一下她的疼痛感，可以来用数字提醒一下自己该怎么照顾她。
可是，MIT的人做这个到底是干什么的呢？总不是为了一份单纯的好奇，（当然，我认为这也可以），或者是为了给一些人提供八卦的科学依据吧。
这种机器算法还是有它的实际用途的。
现在常用的一种测量疼痛的方法是visual-analog scale （VAS） pain metric（直观类比标度（血管）疼痛测量）。虽然这种方法有用，可是这种报告是完全的自我报告，就有很大的主观性在里面，并且和上下文有关联的，而且，不同人之间可以产生很大的差异。
相比之下，MIT的机器算法，可以让疼痛感的测算更加客观，同时也尽可能消除掉不同人之间的差异。当然，这种偏客观的算法，并不能取代上述偏主观的自我报告。想象一下，一个病人在医院里抱怨自己有多么痛苦，可是用机器测算并不是那么回事，而你总不能以此为理由拒绝他治疗的请求，告诉他：电脑说你的疼痛程度不对，不该是这个表情，应该是酱婶儿的……
这样就太尴尬了，对吧。
不过，这种测算方法却提供了一种参照，让医生更好地判断，病人是不是对他们的疼痛感保持一种接近客观的诚实，或者有点矫情，在渲染他的痛苦，或者在强装男子汉或者女汉子。用机器的测量和病人的主管描述进行对照，可以判断他们是不是在装病。
每到开学时节就是装病的旺季
大学军训期间的医务室里应该配备这样的设备，那样想恶意泡病号的人就无处躲藏了。
没有经验的年轻父母在照顾不会说话的孩子时，也可以带着这种工具，来更好地判断孩子是否遭遇到什么疼痛，以及究竟多严重。
由此，我还想到，现在养宠物爱猫爱狗的人这么多，对于这些不会用语言表达、表情也远不如人类丰富的喵星人和汪星人，是不是也可以设计这么一款工具呢？这样一来，爱宠物的人，就可以更好地散播你的爱心。
扯远了，其实这个项目还在进行中，还有些工作要做。不过，他们希望这最终成为一款医生随时访问的APP。对于这样的工具，你是期待呢，还是希望它不要出现在一些场合呢？
伪装的痛苦被戳穿，文青的无病呻吟，小公主的无端撒娇，被不解风情的机器拆穿，你是无奈呢还是无奈呢还是无奈呢？
