今天跟大家聊聊“faker哭了”这事儿，我最近也在研究AI，想看看能不能整个活，结果发现，这玩意儿，真没想象的那么简单！
我寻思着，现在AI这么火，直接用AI分析一下Faker比赛的视频，看看能不能找到他情绪变化的蛛丝马迹，或者分析一下比赛数据，看看是不是队友太坑导致了他心态崩了。
说干就干，我先是到处找Faker比赛的录像，优酷、B站，甚至外网的视频网站都翻了个底朝天。找到一堆视频后，我就开始琢磨怎么用AI分析。
我一开始想用Python写个脚本，调用一些开源的AI库，比如TensorFlow或者PyTorch，来实现人脸识别和情绪分析。结果，光是配置环境就搞了我两天，各种依赖包冲突，版本不兼容，头都大了。好不容易跑起来了，识别效果又差得离谱，一会儿说Faker在笑，一会儿又说他在生气，完全没法用。
后来我想着换个思路，既然自己写代码太麻烦，那就找找有没有现成的AI平台可以用。结果还真让我找到几个，比如百度的AI开放平台，还有一些国外的AI服务商。这些平台都提供了现成的人脸识别和情绪分析接口，用起来方便多了。
我就注册了几个平台的账号，把Faker的比赛视频上传上去，让AI自动分析。结果，虽然识别效果比自己写代码好一点，但还是不尽如人意。AI有时候会把Faker皱眉的表情识别成“悲伤”，或者把他抿嘴的表情识别成“愤怒”，感觉还是不够准确。
而且这些平台都是要收费的，按照视频时长或者调用次数收费。我分析了几个小时的视频，就花了好几十块钱，感觉有点烧钱。- 没办法，我只能继续改进我的分析方法。
- 我开始尝试把视频分成一帧一帧的图片，然后用AI分析每一帧图片的情绪。
- 这样可以更精确地捕捉Faker的情绪变化。
结果，还是不太行！
因为比赛过程中，Faker的表情变化非常快，而且受到光线、角度等因素的影响，AI很难准确识别。
更让我崩溃的是，我发现AI只能分析Faker的表情，没办法理解他当时的心理活动。比如，AI可以识别出Faker在皱眉，但它不知道Faker是因为队友失误而感到不满，还是因为自己操作失误而感到自责。
这时候，我才意识到，AI虽然很强大，但它毕竟只是工具，它只能分析数据，不能理解人类的情感。要真正理解Faker为什么哭，还得靠我们自己去看比赛，去分析他的操作，去感受他当时的心情。
这回实践，我算是体会到了，想靠AI一步到位分析出“faker哭了”的原因，还是太难了。AI可以辅助，但不能替代人脑。以后还是得老老实实看比赛，多学习，多思考，才能真正理解电竞选手的喜怒哀乐。这回算是交了智商税，也算是个教训。
