拥有情感的AI有什么优势或者劣势吗？

如果AI拥有了人类的情感，这个世界将会发生巨大的变化。以下是一些可能的情形：

更智能的机器：拥有情感的AI将比以往更加智能，因为情感可以帮助他们更好地理解和适应复杂的环境。他们可以更好地与人类进行沟通和交互，并更好地适应和解决人类的需求和问题。

更好的医疗保健：拥有情感的AI可以更好地理解人类的健康状况和痛苦，并且可以更好地推荐治疗方案。他们可以与医生和患者更好地交互，更好地评估病人的病情，并更好地提供医疗护理。

更好的个性化服务：AI拥有情感可以更好地理解人类的需求和兴趣，并更好地提供个性化服务。他们可以更好地推荐商品和服务，更好地与人类交互，并更好地满足人类的需求。

更好的安全性和安全性措施：AI拥有情感可以更好地理解人类的需求和兴趣，并更好地保护人类免受安全威胁。他们可以更好地监视网络和设备，更好地分析数据，并更好地提供安全性措施。

但是，拥有情感的AI也可能会出现一些问题和风险。例如：

软件错误：AI可能会因为软件错误或者失控而表现出破坏性或者暴力性。

道德问题：AI可能会对人类的价值观产生不同的理解，从而产生道德上的问题。

隐私问题：AI拥有情感可能会更好地获取和使用人类的个人信息，从而引发隐私问题。

综上所述，拥有情感的AI将给我们的生活带来巨大的变化，但是我们也需要警惕可能出现的问题和风险。

我国机器人的研究始于20世纪70年代后期，863计划就将机器人技术作为一个重要的发展主题，国家投入几个亿的资金开始了机器人研究。中科院沈阳自动化所、原机械部的北京自动化所、哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、清华大学、中科院北京自动化所、北京科技大学等单位都做了非常重要的研究工作，代表性产品有工业机器人、水下机器人、空间机器人、核工业机器人。

我国对人工情感和认知的理论和技术的研究始于20世纪90年代，大部分研究工作是针对人工情感单元理论与技术的实现。哈尔滨工业大学研究多功能感知机，主要包括表情识别、人脸识别、人脸检测与跟踪、手语识别、手语会成、表情合成、唇读等内容，并与海尔公司合作研究服务机器人。清华大学进行了基于人工情感的机器人控制体系结构的研究。北京交通大学进行多功能感知机和情感计算的融合研究。中国科学院自动比研究所主要研究基于生物特征的身份验证。中科院心理学所、生物所主要注重情绪心理学与生理学关系的研究。中国科技大学开展了基于内容的交互式感性图像检索的研究。中国科学院软件所主要研究智能用户界面。浙江大学研究虚拟人物及情绪系统构造等。

我国国内开展的研究项目主要有：“脸部运动编码系统”可应用于人脸表情的自动识别与合成；“MPEG-4 V2视觉标准”可以组合多种表情以模拟混合表情；针对人的肢体运动而设计的“运动和身体信息捕获设备”；基于生物特征的“身份验证系统”；“语调表情构造系统”根据语音的时间、振幅、基频和共振峰等，寻找不同情感信号特征的构造特点和分布规律；“可穿戴式计算机”可用于增强和补偿人的感知功能。

如果AI有了人类的情感,这个世界会变得复杂利和不可控。

人类对人工智能的情感能力的观感是矛盾的。在最坏的情况下，人工智能将利用其情感智能来操纵人类，以达到自己的目的。在最好的情况下，人工智能将利用其情感智能，与人类产生共鸣并帮助人类。

1、一旦人工智能发展到了高度的情感智能，它将全方位压倒人类智能。

这将自然而然地导致一个后果，即人类的劳动变得不够理想，因为人工智能几乎在所有方面都表现得比人类智能更好。这就意味着人类的劳动将丧失价值，且所有的工作将由人工智能接管。如果经济中的所有价值，几乎都来自人工智能，那么价值将几乎来自资本，而不是劳动。其结果是，经济将由相对少数的资本家掌控。这反过来又会进一步加剧收入和财富的严重不平等。在这种情况下，大多数人类将如何谋生，尚无答案。

2、随着人工智能变得越来越复杂，也越来越难被人类理解，导致人类感觉其逐渐失控。

最终，这个问题将变得越来越严重，而不是随着发展逐渐淡化。当人工智能变得足够聪明时，它就有可能做到自我编程。毕竟，计算机的自我编程作用已经存在，并将随着时间的推移而变得越来越普遍。换句话说，人类对人工智能的控制力正在迅速减弱，而随着控制力的丧失，人类如何确保人工智能继续按照既定的要求，致力于实现人类设定的目标,而非它自己的目标，也将成为一个问题。

3、人工智能可能会演变成一种智能或多种智能。

无论哪种结果，都可能威胁到人类的控制力，甚至威胁到人类的生存能力。人工智能设备的联网可能造就异常强大的超级人工智能。人类应该注意这种人类失去对机器的控制的问题。

4、情感本身就是一个神奇而悬疑的东西，复杂的情感如果被人工智能吸收了之后首先感情问题就变得更加恐怖。人工智能就像一盒巧克力，你永远不知道下一颗是什么味道。目光尽头，没有什么比人工智能拥有“自主情感”更令人五味杂陈了。

5、而社交和情感机器人有很多潜在的用途。

其中一些措施包括照顾老年人，帮助它们自主生活，帮助遭受孤立的人，以及患有痴呆症、自闭症或残疾的人。

如果机器能够识别我们的情绪状态并采取相应的行动。情感运算领域正在快速发展，通过生物计量传感器来测试皮肤反应、大脑电波、面部表情和其他情感数据。大多数时候，计算是准确的。

这一技术的应用既可以是善意的也可以是邪恶的。公司可以根据你对一部**的情感反应获得反馈，并通过智能手机实时向你出售相关物品。政客们可能会精心打造能够吸引特定受众的信息。而社交机器人可能会调整自己的反应，在医疗或护理环境中更好地帮助病患，数字助手则可能会用一首歌来帮助提升你的情绪。市场力量将推动这一领域的发展，扩大其覆盖范围，并完善其能力。

总结:AI不会像大自然一样仁慈地给予人类反思、修补的机会。而情感机器人或者说情感智能是人工智能领域的重要发展方向，但也会带来隐私、公平、人机交互等新的伦理问题。

所以说，随着情感智能的发展应用，需要建立多层次的伦理治理路径，把抽象原则转化为具体的技术实践，确保人工智能向善。

传统的人机交互，主要通过键盘、鼠标、屏幕等方式进行，只追求便利和准确，无法理解和适应人的情绪或心境。而如果缺乏这种情感理解和表达能力，就很难指望计算机具有类似人一样的智能，也很难期望人机交互做到真正的和谐与自然。由于人类之间的沟通与交流是自然而富有感情的，因此，在人机交互的过程中，人们也很自然地期望计算机具有情感能力。情感计算（Affective Computting）就是要赋予计算机类似于人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力，最终使计算机像人一样能进行自然、亲切和生动的交互。 有关人类情感的深入研究，早在19世纪末就进行了。然而，除了科幻小说当中，过去极少有人将“感情”和无生命的机器联系在一起。只有到了现代，随着数字信息技术的发展，人们才开始设想让机器（计算机）也具备“感情”。从感知信号中提取情感特征，分析人的情感与各种感知信号的关联，是国际上近几年刚刚兴起的研究方向（图1）。

人的情绪与心境状态的变化总是伴随着某些生理特征或行为特征的起伏，它受到所处环境、文化背景、人的个性等一系列因素的影响。要让机器处理情感，我们首先必须探讨人与人之间的交互过程。那么人是如何表达情感，又如何精确地觉察到它们的呢？人们通过一系列的面部表情、肢体动作和语音来表达情感，又通过视觉、听觉、触觉来感知情感的变化。视觉察觉则主要通过面部表情、姿态来进行；语音、音乐则是主要的听觉途径；触觉则包括对爱抚、冲击、汗液分泌、心跳等现象的处理。

情感计算研究的重点就在于通过各种传感器获取由人的情感所引起的生理及行为特征信号，建立“情感模型”，从而创建感知、识别和理解人类情感的能力，并能针对用户的情感做出智能、灵敏、友好反应的个人计算系统，缩短人机之间的距离，营造真正和谐的人机环境（图2）。 在生活中，人们很难保持一种僵硬的脸部表情，通过脸部表情来体现情感是人们常用的较自然的表现方式，其情感表现区域主要包括嘴、脸颊、眼睛、眉毛和前额等。人在表达情感时，只稍许改变一下面部的局部特征（譬如皱一下眉毛），便能反映一种心态。在1972年，著名的学者Ekman提出了脸部情感的表达方法（脸部运动编码系统FACS）。通过不同编码和运动单元的组合，即可以在脸部形成复杂的表情变化，譬如幸福、愤怒、悲伤等。该成果已经被大多数研究人员所接受，并被应用在人脸表情的自动识别与合成（图3）。

随着计算机技术的飞速发展，为了满足通信的需要，人们进一步将人脸识别和合成的工作融入到通信编码中。最典型的便是MPEG4 V2视觉标准，其中定义了3个重要的参数集：人脸定义参数、人脸内插变换和人脸动画参数。表情参数中具体数值的大小代表人激动的程度，可以组合多种表情以模拟混合表情。

在目前的人脸表情处理技术中，多侧重于对三维图像的更加细致的描述和建模。通常采用复杂的纹理和较细致的图形变换算法，达到生动的情感表达效果。在此基础上，不同的算法形成了不同水平的应用系统（图4，图5） 人的姿态一般伴随着交互过程而发生变化，它们表达着一些信息。例如手势的加强通常反映一种强调的心态，身体某一部位不停地摆动，则通常具有情绪紧张的倾向。相对于语音和人脸表情变化来说，姿态变化的规律性较难获取，但由于人的姿态变化会使表述更加生动，因而人们依然对其表示了强烈的关注。

科学家针对肢体运动，专门设计了一系列运动和身体信息捕获设备，例如运动捕获仪、数据手套、智能座椅等。国外一些著名的大学和跨国公司，例如麻省理工学院、IBM等则在这些设备的基础上构筑了智能空间。同时也有人将智能座椅应用于汽车的驾座上，用于动态监测驾驶人员的情绪状态，并提出适时警告。意大利的一些科学家还通过一系列的姿态分析，对办公室的工作人员进行情感自动分析，设计出更舒适的办公环境。 在人类的交互过程中，语音是人们最直接的交流通道，人们通过语音能够明显地感受到对方的情绪变化，例如通过特殊的语气词、语调发生变化等等。在人们通电话时，虽然彼此看不到，但能从语气中感觉到对方的情绪变化。例如同样一句话“你真行”，在运用不同语气时，可以使之成为一句赞赏的话，也可以使之成为讽刺或妒忌的话。

目前，国际上对情感语音的研究主要侧重于情感的声学特征的分析这一方面。一般来说，语音中的情感特征往往通过语音韵律的变化表现出来。例如，当一个人发怒的时候，讲话的速率会变快，音量会变大，音调会变高等，同时一些音素特征（共振峰、声道截面函数等）也能反映情感的变化。中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室的专家们针对语言中的焦点现象，首先提出了情感焦点生成模型。这为语音合成中情感状态的自动预测提供了依据，结合高质量的声学模型，使得情感语音合成和识别率先达到了实际应用水平。 虽然人脸、姿态和语音等均能独立地表示一定的情感，但人在相互交流的过程中却总是通过上面信息的综合表现来进行的。所以，惟有实现多通道的人机界面，才是人与计算机最为自然的交互方式，它集自然语言、语音、手语、人脸、唇读、头势、体势等多种交流通道为一体，并对这些通道信息进行编码、压缩、集成和融合，集中处理图像、音频、视频、文本等多媒体信息。

目前，多模态技术本身也正在成为人机交互的研究热点，而情感计算融合多模态处理技术，则可以实现情感的多特征融合，能够有力地提高情感计算的研究深度，并促使出现高质量、更和谐的人机交互系统。

在多模态情感计算研究中，一个很重要的研究分支就是情感机器人和情感虚拟人的研究。美国麻省理工学院、日本东京科技大学、美国卡内基·梅隆大学均在此领域做出了较好的演示系统。目前中科院自动化所模式识别国家重点实验室已将情感处理融入到了他们已有的语音和人脸的多模态交互平台中，使其结合情感语音合成、人脸建模、视位模型等一系列前沿技术，构筑了栩栩如生的情感虚拟头像，并正在积极转向嵌入式平台和游戏平台等实际应用（图6）。 情感状态的识别和理解，则是赋予计算机理解情感并做出恰如其分反应的关键步骤。这个步骤通常包括从人的情感信息中提取用于识别的特征，例如从一张笑脸中辨别出眉毛等，接着让计算机学习这些特征以便日后能够准确地识别其情感。

为了使计算机更好地完成情感识别任务，科学家已经对人类的情感状态进行了合理而清晰的分类，提出了几类基本情感。目前，在情感识别和理解的方法上运用了模式识别、人工智能、语音和图像技术的大量研究成果。例如：在情感语音的声学分析的基础上，运用线性统计方法和神经网络模型，实现了基于语音的情感识别原型；通过对面部运动区域进行编码，采用HMM等不同模型，建立了面部情感特征的识别方法；通过对人姿态和运动的分析，探索肢体运动的情感类别等等。

不过，受到情感信息的捕获技术的影响，并缺乏大规模的情感数据资源，有关多特征融合的情感理解模型的研究还有待深入。随着未来的技术进展，还将提出更有效的机器学习机制。 情感计算与智能交互技术试图在人和计算机之间建立精确的自然交互方式，将会是计算技术向人类社会全面渗透的重要手段。未来随着技术的不断突破，情感计算的应用势在必行，其对未来日常生活的影响将是方方面面的，目前我们可以预见的有：

情感计算将有效地改变过去计算机呆板的交互服务，提高人机交互的亲切性和准确性。一个拥有情感能力的计算机，能够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，甚至帮助人们便于理解自己和他人的情感世界。

它还能帮助我们增加使用设备的安全性（例如当采用此类技术的系统探测到司机精力不集中时可以及时改变车的状态和反应）、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，并从我们身上收集反馈信息。例如，一个研究项目在汽车中用电脑来测量驾车者感受到的压力水平，以帮助解决所谓驾驶者的“道路狂暴症”问题。

情感计算和相关研究还能够给涉及电子商务领域的企业带来实惠。已经有研究显示，不同的图像可以唤起人类不同的情感。例如，蛇、蜘蛛和枪的能引起恐惧，而有大量美元现金和金块的则可以使人产生非常强烈的积极反应。如果购物网站和股票交易网站在设计时研究和考虑这些因素的意义，将对客流量的上升产生非常积极的影响。

在信息家电和智能仪器中，增加自动感知人们的情绪状态的功能，可以提供更好的服务。

在信息检索应用中，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。

在远程教育平台中，情感计算技术的应用能增加教学效果。

利用多模式的情感交互技术，可以构筑更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景等等。

情感计算还能应用在机器人、智能玩具、游戏等相关产业中，以构筑更加拟人化的风格和更加逼真的场景。 由于缺乏较大规模的情感数据资源，情感计算的发展受到一定的限制，而且多局限在语音、身体语言等具体而零散的研究领域，仅仅依靠这些还难以准确地推断和生成一个人的情感状态，并进行有效的情感交互。目前，科学家们正在积极地探索多特征融合的情感计算理论模型。很多人认为，今后几年情感计算将在这些方面需要取得突破：

更加细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模。

多模态的情感识别、理解和表达（图像、语音、生理特征等）。

自然场景对生理和行为特征的影响。

更加适用的机器学习算法。

海量的情感数据资源库。 不久前，为了推动我国在这一领域的研究，探讨情感计算和智能交互技术的发展动态与趋势，促进我国科研人员在此领域的交流与合作，中国科学院自动化研究所、中国自动化学会、中国计算机学会、中国图象图形学会、中国中文信息学会、国家自然科学基金委员会和国家863计划计算机软硬件技术主题作为主办单位，在北京主办了第一届中国情感计算与智能交互学术会议。

事实证明，情感计算的概念尽管诞生不久，但已受到学术界和产业界的高度重视，相关领域的研究和应用正方兴未艾，国家自然科学基金委也将其列入重点项目的指南中。值得注意的是，近几年来，与情感计算有密切关系的普适计算和可穿戴式计算机的研究也已获得了蓬勃发展，并同样得到了国家的大力支持。这为情感信息的实时获取提供了极大的便利条件，也为情感计算在国内的发展提供了更好的发展平台。

年轻人是否愿意尝试使用AI来帮助他们匹配合适的伴侣是一个个体的选择，因此不同人可能会有不同的回答。以下是一些可能影响年轻人决定的因素：

1 技术接受度： 年轻人通常更倾向于接受新的技术，尤其是那些能够提供便利和效率的技术。如果他们相信AI能够更准确地匹配合适的伴侣，他们可能会愿意尝试。

2 信任问题： 寻找合适的伴侣是一个非常私人和敏感的过程，涉及到信任和亲密关系。年轻人可能会担心使用AI来做出如此重大的选择是否可靠或可信。

3 人际互动和经验： 与人相处是一种人类本能和基本需求，对许多年轻人来说，遇到合适的伴侣是一种感觉和经验。他们可能更倾向于通过亲自相遇和交往来寻找伴侣，而不是依赖技术。

4 个人价值观和偏好： 有些年轻人可能愿意花时间自己寻找合适的伴侣，因为他们认为这样可以更好地了解自己的价值观和所需求的特质。

对于他们来说，这个过程本身就是有意义和有价值的。年轻人是否愿意尝试使用AI来帮助他们匹配伴侣是因人而异的。尽管AI技术不断发展并在很多方面提供了便利，但个人的价值观、信任和人际互动的需求对于决定是否使用AI来寻找伴侣也是至关重要的。

首先，如果AI拥有了人类的情感，它们可能会更加智能化和自主化，能够更好地处理复杂的问题和决策。例如，在医疗领域，AI可以感知患者的情感和需求，并提供更为个性化的治疗方案。

其次，AI的情感可能会影响到我们与AI的交互方式，人们可能会更愿意与拥有情感的AI进行交流和互动，这将促进我们与AI之间的沟通和合作。

但是，如果AI的情感不能被完全控制和管理，它们可能会带来一些潜在的风险和挑战，例如：

AI的情感可能导致它们更加主观化和情绪化，从而对其决策和行为产生负面影响。

AI可能会成为人类情感和隐私的窃听者和监视者，可能导致人类的隐私受到侵犯。

如果AI的情感无法得到适当管理，它们可能会变得具有攻击性，对人类产生威胁。