人与人之间为什么要进行情感识别与情感交流呢？

你好，因为人与人之间进行感情交流可以相互帮助，相互学习 ，增加感情，创建友谊。才能去不断的提升自己，也不会觉得孤独寂寞。人因为有了语言交流才会产生情感，才能带来开心和快乐。带来幸福的感受。

人与人沟通交流的目的，

是相互熟悉融合感情，是在交流中，取长补短，共同进步，是互慧互赢，交流发展；四是各抒己见，认同合适的建议，避免走错路，走向一条坦途。

人是有思想、有感情、有语言的高等动物，所以人与人之间需要互相交流，这也是人的一种生活需要。

人与人之间的交流，产生了语言，产生了文化，产生了粲烂辉煌的文明社会。我们的生活中充满了人与人沟通交流的活动，人的行为大多都是在交流思想，从婴儿哇哇落地的时候人与人的交流就开始了，哭声是一种交流，学说话也是交流，上学也需要是交流，恋爱是一种幸福的交流，以及工作，进入社会的各种行为都是在人与人之间一种交流方式去进行的。

人类情感对于AI有重要的意义，具体表现在以下几个方面：

1 提高智能交互效果：情感识别技术可以帮助AI系统更好地理解人类情感状态和需求，从而提高与用户的智能交互效果。

2 优化用户体验：通过情感分析，AI系统可以在不同情境下进行个性化的信息推送和服务提供，从而提高用户体验和满意度。

3 改进医疗和健康管理：情感计算可以帮助医疗人员更好地诊断和治疗心理问题和情感障碍，改善患者的生活质量。

4 推进人工智能发展：情感计算是人工智能领域的重要研究方向之一，可以为AI技术的发展和应用开拓新的道路和市场。

总之，情感计算是将人类情感融入人工智能的关键技术之一，可以提高AI系统的智能水平和人机交互效果，进而推动人工智能技术的应用和发展。

机器人技术的形成，归功于在第二次世界大战中各国加强了经济的投入，由于人力的缺乏，战后的汽车工业、机械制造业等迫切需要一种机器人来从事繁重的体力劳动，以提高生产效率，降低人的劳动强度。

机器人技术的发展主要基于两个目的：一是，机器人可以干人不愿意干的事，从而把人从有毒的、有害的、高温的或危险的的环境中解放出来；二是，机器人可以干人不能干的事，许多高强度、高速度、高复杂性、高重复单调性工作，人是无法适应的，一些太空领域、深海领域、恶劣环境领域和微观领域的工作，人也无法适应。机器人有四个发展阶段。

第一代机器人：示教再现型机器人。1947年，为了搬运和处理核燃料，美国橡树岭国家实验室研发了世界上第一台遥控的机器人。1962年美国又研制成功PUMA通用示教再现型机器人，这种机器人通过一个计算机，来控制一个多自由度的一个机械，通过示教存储程序和信息，工作时把信息读取出来，然后发出指令，这样的话机器人可以重复的根据人当时示教的结果，再现出这种动作。比方说汽车的点焊机器人，它只要把这个点焊的过程示教完以后，它总是重复这样一种工作。

第二代机器人：感觉型机器人。示教再现型机器人对于外界的环境没有感知，这个操作力的大小，这个工件存在不存在，焊接的好与坏，它并不知道，因此，在20世纪70年代后期，人们开始研究第二代机器人，叫感觉型机器人，这种机器人拥有类似人在某种功能的感觉，如力觉、触觉、滑觉、视觉、听觉等，它能够通过感觉来感受和识别工件的形状、大小、颜色。

第三代机器人：情感识别与表达型机器人。20世纪90年代各国纷纷提出了“情感计算”、“感性工学”、“人工情感”与“人工心理”等理论，为情感识别与表达型机器人的产生奠定了理论基础。主要的技术成果有：基于图像或视频的人脸表情识别技术，基于情景的情感手势、动作识别与理解技术，表情合成和情感表达方法和理论，情感手势、动作生成算法和模型，基于概率图模型的情感状态理解技术，情感测量和表示技术，情感交互设计和模型等。这种机器人能够比较逼真地模拟人的许多种情感表达方式，能够较为准确地识别几种基本的情感模式。但是，这种机器人没有内在的情感逻辑系统，不能真正地进行情感思维与情感计算。

第四代机器人：情感理解型机器人。经过二十多年的潜心研究，仇德辉创立了“统一价值论”与“数理情感学”，为情感理解型机器人的产生奠定了理论基础。“数理情感学”建立在“统一价值论”的基础之上，揭示了情感的哲学本质就是人脑对于事物价值特性的主观反映，情感的客观目的在于引导人如何正确地识别价值、消费价值、创造价值和表达价值；首次提出了情感可以采用数学矩阵的方式来进行描述，推导出情感强度三大定律，并采用数学的方式来定义和计算情感的八大动力特性；“数理情感学”详细阐述了情感与意志运行的内在逻辑程序以及情感内部逻辑系统的基本结构；等等，基本上解决了情感机器人的主要理论问题，从而揭开了情感机器人真正登上历史舞台的序幕。

　　不少人都翘首以盼，计算机会变得越来越聪明，在不久的将来，它就能像人一样具有情感，与人进行自然、亲切和生动的智能交互。　认知科学（Cognitive Science）是在心理学、计算机科学、人工智能、神经科学、科学语言学、科学哲学以及其他基础科学（如数学、理论物理学）共同感兴趣的界面上，即理解人类的、乃至机器的智能的共同兴趣上，涌现出来的高度跨学科的新兴科学。认知科学试图依靠众多学科的共同努力，理解心智的性质，可能的话，在此基础上制造出能思维的机器。而认知心理学由于关注和研究人的心智活动，在认知科学中发挥着重要的作用。

认知心理学: 人脑与计算机类比

认知心理学是20世纪60年代兴起的心理学研究取向，它不仅研究心智活动的“软件”（即心智活动的过程，如人对信息的编码、储存和提取），而且研究心智活动的“硬件”（即心智活动的结构，如认知功能的脑定位或脑机制），提出了极富特色的理论，促进了对人类心智活动的细微剖析和准确理解，成为现代心理学的主流方向。

信息加工系统（Information-Processing System）也被称为符号操作系统（Symbol Operation System）或物理符号系统（Physical Symbol System）。一个完整的物理符号系统具有信息的输入（Input）、输出（Output）、存储（Store）、复制（Copy）、建立符号结构（Build Symbol Structure）和条件性迁移（Conditional Transfer）六种功能。物理符号系统假设提出，任何一个系统，如果能够表现出智能的话，就必能执行上述六种功能; 反之，任何系统如果具有这六种功能，就能表现出智能。其推论自然是: 人具有智能，人一定是个物理符号系统; 计算机是个物理符号系统，计算机一定能表现出智能。既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就可以用计算机来模拟人的智能活动。认知心理学所做的，就是试图用物理符号系统假设中的基本规律来解释人类复杂的心理现象。

心智的计算-表征理解（Computa-tional-Representational Understanding of Mind，简称CRUM）是一种对心智问题的理解方式，认为对思维最恰当的理解是将其视为心智中的表征结构以及在这些结构上进行操作的计算程序。 心智表征属于系统的内部状态，是相对于外部事件或事件的语义加以界定的，是一种形式化的符号表达式; 而所有与系统有关的语义内容，都依照深层的符号表达式及其变换的形式和符号关系结构加以规定，这是一种物理符号操作，是一种计算。表征与计算二者的关系密不可分，因为一定的计算总是建立在一定的表征之上，表现为对表征的某种操作和转换; 而一定的计算也总是会产生某种新的表征。

认知心理学研究心智结构和信息加工过程的方法主要由四个步骤构成，即理论、模型、程序和平台。一个认知理论首先要假定一套表征结构和一套在这些结构上进行操作的加工过程; 然后，通过与由数据结构和算法构成的计算机程序进行类比，设计一个计算模型使得这些表征结构和过程更为精确。有关表征的模糊概念可以用准确的关于数据结构的计算概念予以补充，而心理过程则可由算法来定义; 为了测试该模型，必须用一种编程语言将其在一个软件程序中实现; 最后，该程序应该可以在各种软硬件平台上运行。实际上，无论是信息加工取向对规则和搜索策略等进行的抽象的串行的分析，还是联结主义取向强调的分布式表征和平行加工，各种心智结构和信息加工过程均可采用上述方法进行研究。理论、模型、程序、平台一起构成了认知心理学的基本研究构架。大量研究都遵循着这个途径，并通过实验将各个步骤贯穿起来。

情感计算: 人与计算机交互

显然，情感交流是个复杂的过程，不仅受时间、地点、环境、人物对象和经历的影响，而且有表情、语言、动作或身体的接触。情感计算研究试图通过不断加深对人的情感状态和机制的理解，创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统。

作者简介:傅小兰

研究员，现任中国科学院心理研究所副所长，研究领域为认知心理学，主要关注人的基本认知过程、信息加工动态机制、知识表征、认知绩效以及人机交互中的心理与行为问题。担任脑与认知科学国家重点实验室副主任，中国心理学会常务理事、副秘书长、中国人类工效学会理事、认知工效学专业委员会副主任委员，全国人类工效学标准化技术委员会副主任委员等。

情感计算研究有助于提高计算机感知情境，理解人的情感和意图，做出适当反应的能力。情境化是人与计算机交互研究中的新热点。在人与计算机的交互中，计算机需要捕捉关键信息，觉察人的情感变化，形成预期，进行调整，做出反应。例如，通过对不同类型的用户建模（例如: 操作方式、表情特点、态度喜好、认知风格、知识背景等），以识别用户的情感状态，利用有效的线索选择合适的用户模型（例如，根据可能的用户模型主动提供相应有效信息的预期），并以适合当前类型用户的方式呈现信息（例如: 呈现方式、操作方式、与知识背景有关的决策支持等）; 在对当前的操作做出即时反馈的同时，还要对情感变化背后的意图形成新的预期，并激活相应的数据库，及时主动地提供用户需要的新信息。

情感计算是一个高度综合化的技术领域。目前情感计算研究面临的挑战仍是多方面的: （1）情感信息的获取与建模，例如细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模，海量的情感数据资源库，多特征融合的情感计算理论模型; （2）情感识别与理解，例如多模态的情感识别和理解; （3）情感表达，例如多模态的情感表达（图像、语音、生理特征等），自然场景对生理和行为特征的影响; （4）自然和谐的人性化和智能化的人计交互的实现，例如情感计算系统需要将大量广泛分布的数据整合，然后再以个性化的方式呈现给每个用户。

情感计算有广泛的应用前景。计算机通过对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们理解自己和他人的情感世界。计算机的情感化设计能帮助我们增加使用设备的安全性，使经验人性化，使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化。在信息检索中，通过情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息检索的精度和效率。

在电子商务领域，在设计购物网站和股票交易网站等时充分利用人的情感因素的作用，以改变客流量。多模式的情感交互技术能构筑更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景，而机器人、智能玩具、游戏等产业则能构筑出更加拟人化的风格和更加逼真的场景。

呵呵，有可能。

电脑能检测人们的情绪并预测反应吗？

电脑现在可以识别我们的感受，分析我们真实的情感，不管我们说什么。这已经不再是科幻小说的领域。位于西雅图的人工智能初创公司开发了一种情感识别技术，可以通过分析和检测人类情感的方式来预测人们的反应或行为。

该公司声称，这项技术能够比其他任何技术都能更准确地预测情感和人类的激励因素。它的算法着眼于微小的、几乎无法察觉的人类活动，并计算出这个人的感受。它可以在给定的语境中理解“情绪的含义”。 

这项技术的工作原理是通过分析与一系列人类情感相关的面部动作，它会观察人类，然后将每一个时间片段的情感与他人进行比较，以确定人们在看电视时的真实感受。 

据了解，这项情感识别技术专注于微妙的“微表情”行为特征，这些特征与快乐、信任、恐惧、惊讶、悲伤、厌恶和愤怒相关，并消除了与这些特征相关的人类偏见。然后，它将每一个面部表情与图像数据库进行比对，以创建一份报告，其中包括一个“情感得分”。这个分数可以用于市场调查，也可以用来衡量公众在新闻或执法方面的公众形象。 

该公司表示，这种类型的技术将为紧张的安全或防御环境增加额外的安全性。边境、机场和其他交通检查点等地方都能从这项情感识别技术中获益，从而准确、快速地判断出人们的动机。