世界人民的三觀不一定相同，但在識別“表情”這件事兒上卻基本上都能做到。不管身處哪個國家，人們基本上都能分辨出笑聲到底是真的還是假的。根據時代不斷的在發展，微笑是人與人之間的一種表達方式。也成了國際交流中最常見通用的溝通手段，微笑不僅僅傳達出了心情更能體現人們的相互尊重與親近。分辨“假笑”自然笑容臉上的肌肉、聲音和硬擠出來的笑容肌肉、聲音是截然不同的，比如緊繃度和流暢度。
那麼，既然人能識別“假笑”，那機器能不能做到？或者說，以目前的技術發展水平來說，人工智能是否可以通過識別技術來對人進行情緒識別進而做出相應的反應呢？
中傑科技對目前的人工智能最成熟的應用之一就是圖像和語音識別進行了分析，人工智能已經廣泛的應用到拍照識物、畫面增強、人機交互等各種領域。但顯而易見的是，目前其很大程度上還是處於識別和歸類的層面，想要透過表層的識別去進行深層的情緒認識和理解，進而優化人機交互的體驗，尚需時日。
但這並不代人們對人工智情緒識別的望塵莫及。作為對人的表層識別的深層次延伸，情緒識別帶來的變化將是非常積極的。那麼，如今的人工智能情緒識別到底發展怎樣？它離進入我們的現實生活，到底還有多遠？
一、情緒大都一樣
人的情緒體現是多方面的。表情、語言、動作等，都可以作為人類表達情緒的載體。不同的情緒會以不同的形式體現出來，比如一個人開心的話就會笑，嘴巴兩邊向上翹起，眼角也會微翹；如果特別開心的話，會“哈哈”大笑。那麼，很多研究者就抓住各種情緒對應的表情或動作，來對機器進行訓練和學習。
眼球轉動就可以分析個性。例如：興奮的時候兩眼放光，沮喪的時候兩眼無光，悲傷的時候瞳孔無神，憤怒的時候怒目圓睜等等。還有人認為眼球向左上方看是說謊，右上方看則是思考。無論科學與否，其總歸是證明眼球對判斷人的性格、情緒是由一定的作用的。
人的情緒並不是大起大落的，所以情緒更多的是從微表情上體現出來，比如動動嘴角、眨眨眼睛。比如翻眼珠的動作可能會表示不屑一顧。語言表現分析。除了觀色之外，判斷人的情緒的另一個直觀方法就是“察言”。比如說話聲音的高低、打字速度的快慢等等。
人工智能搭載的攝像頭讓其具備表情識別的功能，同時又可以基於雲端的語音識別來實現對人說話的語調識別，從而獲取人的說話情緒，來實現其所標榜的“情感機器人”的功能。同時，IBM開發的能感知情感的在線客服系統，也可以通過學習識別藏在語法、打字速度中的人的情緒，類似的對話式情感識別人工智能還有微軟的小冰等。
除此之外，結合可穿戴設備來獲取人的脈搏頻率等體徵也將有助於情感的獲得。總之，在人臉識別、語音識別、傳感器和各種數據算法的加持下，人工智能識別情緒看起來呈現出欣欣向榮的態勢。
那麼，為什麼情緒識別對情感機器人、小冰們來說這麼難呢？
利用機器識別人的表情從而進行情緒判斷是非常有想象力的，而且遠景誘人。因為即便是人，有時候也很難察覺一些一閃而過的表情，導致無法判斷對方此時的心理情緒。但是擁有了成熟圖像識別和聲音捕捉能力的人工智能，處理這些事情看來應該是如砍瓜切菜。
是什麼導致人工智能“笨笨的”的現狀，也算是事出有因了。
情緒與心理相關的複雜性導致其與人的動作、表情並不一定呈必然相關性。但這並不意味著就沒有研究它的意義，反而讓我們能夠明確：研究情緒識別並不是一定要令每種情緒都有對應的外在表現，而是能夠最大程度地利用人工智能幫助我們理解情緒，從而挖掘更多的可能。
二、不僅能聊天
人工智能情緒識別能力的提升，究竟可以給我們提供哪些方面的便利之處？
人機交互的體現更加自然順暢，也將直接扭轉人們日常對“人工智能”的“人工智障”評價。這對於空巢老人、兒童的陪護將起到積極的作用。通過對人的情緒捕捉，它可以為老人兒童提供心理安慰。而在這個基礎上，利用人工智能進行情緒識別也能更好地幫助解決心理疾病問題，分擔心理醫生的精力。尤其是在對話這塊兒，成熟的人工智能會在對話的過程中照顧到患者的情緒，從而慢慢地緩解病情。
並且，在對老人的看護之中，其還可以根據微表情的識別來判斷老人是否有老年痴呆的情況，從而能夠及時作出提醒。比如上文提到的麻省理工開發的情緒識別算法，既識別了情緒，必然對微表情能夠進行熟練而準確的分析。
可以預見的是，隨著情緒識別的成熟，這項技術將很快會部署到警務系統當中。利用情緒識別來管理和控制情緒也可能會成為一些情緒易失控者的福音。
儘管情緒識別目前還很單薄，不足以令其成為粘度很高的日常產品。但可以肯定的是，一旦技術成熟，其帶來的益處將不僅僅是工業級的，更是貼近最廣大的消費者。當情緒可以被當作讀懂自己的鏡子，人們也就可以獲得更多來自他“人”的理解，從而解決更多實際生活中的難題。
你有沒有想過可能由此而來的另外一個難題：鑑於深度學習的黑箱問題尚未解決，萬一人工智能具備了自主的人類情感怎麼辦？
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