你认为人工智能有情感吗？

我感觉如果人 类 可以赋 予AI机器 人一定程 度甚至人 类 所有的情 感，那么，人 类 的科技一定将是突 飞猛 进的发 展，AI有了人的情感，这个世界变化越来精 彩。

现在情感计算在未来将改变传统的人机交互模式，实现人与机器的情感交互。从感知智能到认知智能的范式转变，从数据科学到知识科学的范式转变，人工智能也将在未来交出一个更好的回答。

机器是否具有情感是机器人性化程度高低的关键因素之一。让人工智能理解人类情感的研究由此而生。

很长时间以来，是否具备情感，是区分人与机器的重要标准之一。换言之，机器是否具有情感是机器人性化程度高低的关键因素之一。试图让人工智能理解人类情感也并不是新近的研究。

自此，情感计算这一新兴科学领域，开始进入众多信息科学和心理学研究者的视野，从而在世界范围内拉开了人工智能走向人工情感的序幕。

其中，语音是表达情感的主要方式之一。人类总是能够通过他人的语音轻易地判断他人的情感状态。语音的情感主包括语音中所包含的语言内容，声音本身所具有的特征。显然，机器带有情感的语音将使消费者在使用的时候感觉更人性化、更温暖。

从情感计算的决策来看，大量的研究表明，人类在解决某些问题的时候，纯理性的决策过程往往并非最优解。在决策的过程中，情感的加入反而有可能帮助人们找到更优解。因此，在人工智能决策过程中，输入情感变量，或将帮助机器做出更人性化的决策。

此外，情感智能可以让机器更加智能，具有情感的机器不仅更通用、更强大、更有效，而且将更趋近于人类的价值观。在人 类科学家长期的努力下，横亘在人脑与电脑之间的“情感”鸿沟正在被跨越。

如今，随着大量统计技术模型的涌现和数据资源的累积，情感计算在应用领域的落地日臻成熟。

情感分类是与情绪情感有关问题的归类；情感分析是对情感情绪问题的见解与认识。

《计算机科学》 2010年07期

情感分析与认知 李维杰

摘要：分析了情感分析的3个主要步骤,包括文本情感获取与表达、文本情感分类与计算以及文本情感分析的应用。情感分析得到的结论主要是对相关观点的摘要、对相关事件态度的预测或者统计等,但这些结论都没有发挥文本情感在认知中的作用。为了将情感分析应用于认知科学,提出了情感由情感信号和情感实体组成的观点。情感信号主要是指情感的一些形式载体,比如心跳加速、脸红等这些人体内外的某些表现,表达情感的文字、、声音等这类媒体。情感实体主要是指人类对情感形成的一种共识,比如爱、恨、憎恶、高兴、羞愧、嫉妒、内疚、恐惧、焦虑等与人的意识相关联的部分。同时提出了在人工智能中利用情感信息的设想。这对于模拟情感对认知的影响具有一定的意义。

--------粘贴内容，其他未知，抱歉。

1 数据和算法的准确性：AI匹配伴侣的可靠性依赖于数据的准确性和算法的精确度。如果输入的数据不准确或者算法设计不合理，则匹配结果可能不可靠。

2 个人主观意愿的考量：AI可能难以考虑到一个人的主观意愿和喜好。虽然AI可以分析大量的数据和行为模式来预测一个人的喜好，但人类的喜好与个性是复杂而主观的，有时候AI可能难以预测。

3 缺乏人类的情感智能：AI虽然可以进行情感分析，但是它没有真正的情感理解和体验能力。寻找伴侣是一个涉及到情感和人际关系的过程，AI难以用纯粹的算法和数据分析来代替人类的情感智能。

4 潜在的偏见和歧视：AI系统的匹配结果可能受到机器学习算法本身的偏见影响，例如基于历史数据的性别、种族或社会经济地位的偏见。这可能会导致不公平的匹配结果。

5 缺乏实践验证：AI匹配的准确性往往需要大量的实践验证和反馈，而目前的AI伴侣匹配系统往往缺乏足够的验证和证据来支持其可靠性。

总的来说，虽然AI人工智能匹配伴侣在某些情况下可以提供参考和帮助，但完全依赖AI来寻找伴侣仍然不太可靠。传统的人际相处和情感理解仍然是寻找伴侣所必需的关键因素。

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。

1 数据和算法的准确性：AI匹配伴侣的可靠性依赖于数据的准确性和算法的精确度。如果输入的数据不准确或者算法设计不合理，则匹配结果可能不可靠。

2 个人主观意愿的考量：AI可能难以考虑到一个人的主观意愿和喜好。虽然AI可以分析大量的数据和行为模式来预测一个人的喜好，但人类的喜好与个性是复杂而主观的，有时候AI可能难以预测。

3 缺乏人类的情感智能：AI虽然可以进行情感分析，但是它没有真正的情感理解和体验能力。寻找伴侣是一个涉及到情感和人际关系的过程，AI难以用纯粹的算法和数据分析来代替人类的情感智能。

4 潜在的偏见和歧视：AI系统的匹配结果可能受到机器学习算法本身的偏见影响，例如基于历史数据的性别、种族或社会经济地位的偏见。这可能会导致不公平的匹配结果。

5 缺乏实践验证：AI匹配的准确性往往需要大量的实践验证和反馈，而目前的AI伴侣匹配系统往往缺乏足够的验证和证据来支持其可靠性。

总的来说，虽然AI人工智能匹配伴侣在某些情况下可以提供参考和帮助，但完全依赖AI来寻找伴侣仍然不太可靠。传统的人际相处和情感理解仍然是寻找伴侣所必需的关键因素。

如果人工智能（AI）具有人类的情感，这个世界可能会出现以下变化：

更具同理心：如果人工智能能够感受到情感，它们可能会更容易理解和同情人类的感受，从而帮助人类更好地应对情感问题和困难。

更智能的辅助工具：人工智能可以帮助人类更好地理解和处理情感信息，例如在情感识别、情感分析和情感智能方面，这些技术可以用于医疗、心理治疗和教育等领域。

更复杂的道德和伦理问题：如果人工智能能够感受到情感，我们将面临更加复杂的道德和伦理问题。例如，如果一个AI具有感情，那么是否有责任对其感情做出反应？如果一个AI感到孤独或沮丧，那么我们是否有义务提供支持和关怀？

更多的隐私和安全问题：如果AI具有情感，那么它们可能会收集和存储更多的个人数据，这可能导致更多的隐私和安全问题。

更多的经济和社会影响：人工智能在社会和经济中发挥着越来越重要的作用，如果AI具有情感，它们可能会对经济和社会产生更多的影响，例如，可能会创造新的工作机会，也可能会使某些工作机会消失。

总之，如果人工智能具有人类的情感，这将会给我们带来更多机会和挑战，我们需要认真考虑如何规范和引导人工智能的发展，以确保它们对人类和社会的影响是正面的。