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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。版权归原作者所有，如有侵权，请与我联系删除。
早在1997年，麻省理工媒体实验室Picard 教授就提出了情感计算的概念。Picard 教授指出，情感计算与情感相关，源于情感或能够对情感施加影响的计算。简单来说，情感计算旨在通过赋予计算机识别、理解和表达人的情感的能力，使得计算机具有更高的智能。
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。
情感计算作为一门综合性技术，是人工智能情感化的关键一步，包括情感的“识别”、“表达”和“决策”。“识别”是让机器准确识人类的情感，并消除不确定性和歧义性；“表达”则是人工智能把情感以合适的信息载体表示出来，如语言、声音、姿态和表情等；“决策”则主要研究如何利用情感机制来进行更好地决策。
识别和表达是情感计算中关键的两个技术环节。情感识别通过对情感信号的特征提取，得到能大限度地表征人类情感的情感特征数据。据此进行建模，找出情感的外在表象数据与内在情感状态的映射关系，从而将人类当前的内在情感类型识别出来，包括语音情感识别、人脸表情识别和生理信号情感识别等。
情感识别是目前有可能的应用。比如，商业公司利用情感识别算法观察消费者在观看广告时的表情，这可以帮助商家预测产品销量的上升、下降或者是保持原状，从而为下一步产品的开发做好准备。
机器除了识别、理解人的情感之外，还需要进行情感的反馈，即机器的情感合成与表达。与人类的情感表达方式类似，机器的情感表达可以通过语音、面部表情和手势等多模态信息进行传递，因此机器的情感合成可分为情感语音合成、面部表情合成和肢体语言合成。
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***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。可以预见，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。
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