AI是個大趨勢，旨在物聯網溝通大數據，通過加入人類思維的智能機器來更加人性化地服務生活。小到智能家居，各式家電添加了交互技巧和反饋吸納功能，大到了汽車，企業中樞等，這些就是建立在高運算，多情況判斷下的人為式代替操作。
有人也曾提出過讓AI變成人類真正的智慧朋友，能夠表達情緒，也有著自己的獨立思維。可在科技上，這是十分困難的。畢竟加入代碼和情緒容易，加入生物化的特徵就是非常地難，這是生物與機械的鴻溝，是21世紀AI和機器人結合的主要問題。
人之所以特別，也就是因為人是智慧生物，有著連自己都難以說清楚的大腦中樞，這也是生物和非生物的區別所在，甚至難以模仿。近年來有人傳出AI能夠理解人的情緒了，你的喜怒哀樂，機器人都能感受得到，並且做出相應情況來對待你。
但這種所謂的感受情緒客觀嗎，是片面的還是全面的。如果真的能感受到，是否AI也能表達出類似的情緒呢。這些其實也並不是天方夜譚了，國外有專家已經通過局部情緒特徵來逐步實現這種可那麼，雖然時間還需很長，但一個能做朋友的機器，或許不久將會來到。
腦電波捕捉，頻率判斷
未來一個可以陪你聊天說話的機器人，可能是一隻手錶，也可以是一頂帽子。在建設一個與人類可以進行情緒溝通的機器人的過程中，人的生理數據是非常重要的。比如不同情緒時的腦電波，不同情緒時的心跳，這些都是體現人的情緒的關鍵。
國外IBM已經在開始進行腦電波的解析，將數據植入AI產品，由此來判斷人的情緒狀態，這也是目前國外學家研究出比較精確的一種信息判斷方式。因為人的腦電波並不受人的主觀控制，而不被人自身所控制的數據，這種原生數據，就是最本真的數據。
可以設想未來有一天，隨時隨地可以和手錶或者帽子對話，它能按照你的狀態來和你交流。可能目前的精確和智能度並不會太高，但這種技術的應用，在未來工作的處理上，或者數據問題的分析上，會為人類帶來巨大的便捷。
語氣狀態分析，音量判別情緒
在人工智能情緒領域，美國的確是在領先位置的，除了通過腦電波這種比較高難度的判斷技術，美國的亞馬遜就反而通過表象的人說話時的音量來判別人的情緒和狀態。比起看不見的數據，聲音這種數據更常見，但也更具有代表性。
因為人說話的聲音音量，這也早已被科學家以及相關領域做了大量的數據採樣。有著成熟的判斷和分析。將這些智能精確度高的機制植入人工智能機器人，相必也會更好地為人類服務，這是難得可貴的。
而人的情緒也的的確確會通過語氣和音量來達到表示效果。喜怒哀樂，憤怒低落，這些都是很明顯化很大眾化的。可以想象，未來自己身上的AI產品，通過你說話的聲音，假設你在失落時，它就會觸發系統，來對你進行人性化地疏導，這種便捷就實在是太美好了。
弊端在於單維度，判斷角度片面
雖然人工智能情緒的研究已經走上了正軌，並且取得了一定的成績。但不可否認的是人工智能的情緒，表達距離人性化依舊還有一段很長的距離。這也是由於技術的壁壘，對人研究的不夠深刻。導致的一種人工智能形態的不完善。
而且這些分析都是來源於單維度的剖析，單維度是片面的，是具有爭議的，每個人的情緒表達的方式和特點也都不一樣，所以還需要挖掘更加本質性的數據，來進行運算和操作執行的核心，需要進行多維度數據的參照對比，來完成信息輸出。
不過弊端也總是留來磨礪人在這條路上走得越來越遠的。這種障礙是人類智慧達到一個新的高度還需要去打破的一個科技薄膜。人類與人工智能的社會交融，總有一天也會快速來到，對人的生活，對工作，將會填上無盡鮮豔的色彩。
