情感计算是计算机科学的一个分支，它可以以一种更直观的方式和用户接口。

情感计算是一种AI软件，它通过多个元件检测并衡量人的情感，这些元件包括跟踪面部运动的相机、检测皮肤电活动细微变化的粘性人体感应器等。

这种AI软件经过精心设计，可以识别、解释并处理人类的体验和情感，以进行恰当的、定制化的响应。

从辅导学生学习到治疗患有神经系统疾病的患者，情感计算的可能性几乎是无限的。但是，为了让情感计算发挥最大的潜力，它还必须扫除一系列道德和法律上的障碍。

“情感计算”这个学科的起源可以追溯到Rosalind W Picard于1995年在《第321号技术报告》上发表的论文，该报告是由麻省理工学院的感知计算部门发布的。

Picard是麻省理工学院媒体实验室情感计算研究小组的创始人兼主任，同时是情感计算初创企业Affectiva和Empatica的联合创始人，当时，他在那篇论文中简要描述了情感计算的含义以及它的作用，提出了“将情感计算应用在计算机辅助学习、感知信息检索、艺术和娱乐活动、以及人类健康和互动等新应用”的构想。

时至今日，Picard讨论的许多内容都已经实现，转变为了有形的软件、硬件，并催生了一个具有重要经济价值的行业。

情感智能AI

Picard将情感计算描述为“与情感有关，由情感产生或影响情感的计算。”“情感工程”的概念极其困难和复杂，它依赖于将大量数据馈送到机器学习计算机，然后由计算机进行编程，处理这些数据，以认识和理解情感。

从面部表情、身体姿势到人体电能的细微变化，人类有无数种表达情感的方式。为了能够向软件提供最准确最全面的数据，行业已经开发出各种硬件类型，来监视情感表达的不同侧面。

一种正在开发的核心硬件使用了摄像头和其它扫描及成像设备，这些设备可以监视和跟踪面部的微妙活动，或者识别微表情、手势和身体姿势。

通过使用高端音频设备，该硬件可以检测用户语音中的差异和特征，以刻画出特定的情绪。这对于看不到用户或者和用户存在较长的一段物理距离（比如和用户打电话时）时特别有用。保险公司甚至正在尝试进行语音呼叫分析，以检测他们的理赔人员面对的是否是个真人。

一些其它类型的硬件中使用了可读取脑电信号的粘性人体传感器，和可监控情绪变化强度的“皮肤电反应”传感器。通过和不同类型的硬件结合使用，这项技术不仅可以告诉您您现在感觉如何，而且还可以显示情感的强度。

虚拟现实（VR）领域也取得了重大进步，这其中包括头戴式显示器（HMD）等VR设备的进展。HMD可以分析和解释系统响应的生理信号，并为用户创建定制化的体验。

此外，“触觉”技术的使用可以进一步激励情感计算的进展，比如可以创造振动，以增强虚拟环境中的物理效果。触觉技术已经在游戏控制板中使用了多年，现在已与VR和HMD结合使用，以进一步增强模拟体验的真实性。

这些硬件产生的数据由一系列复杂的AI和机器学习软件应用程序处理。这些程序运行复杂的算法，使得系统可以最精确地解释用户的情感，并根据其情感暗示采取行动。

在现实生活中的应用

对于雷丁大学控制论领域的教授Slawomir J Nasuto而言，情感计算可以与现有的公共部门基础设施集成在一起，以实现一定的社会目的。 例如，Nasuto建议学校引入某种形式的计算机辅导，在辅导过程中使用情感计算技术监控学生的心理状态。通过和学生的情绪反应互动响应，可以量身定制教学方法和材料，以最大程度地提高其学习潜力。

Nasuto和他的同事们一直在开发情感计算技术，将之作为音乐疗法的一种形式，用于护理中心。该小组目前正在研究一种大脑计算机接口，用于音乐的情感状态调制，该系统旨在识别对象的情绪状态，修改音乐播放内容，然后播放。Nasuto认为它可以作为一种单独的疗法，也可以与其他疗法结合使用。

Nasuto还探讨了如何在重症监护病房中部署类似的系统。在发生创伤事件之后进行手术的患者可能会承受很大的压力，在手术后也可能会面临潜在的认知障碍。Nasuto相信，像音乐等非药物干预措施可能有助于减少患者所承受的焦虑程度，甚至可以使临床医生降低患者的药物剂量。

教育和医疗保健并不是唯二采用情感计算技术的行业。可口可乐和LG等公司已与Realeyes在情感计算方面展开合作，

该公司从事的技术用于衡量、优化和比较公司的广告内容的效果。Realeyes的创新能力十足，他们开发的技术可以监视广告投放期间消费者受众的情绪和注意力水平。然后将信息反馈给广告主，这些公司可以立即使用该信息对其多个资产进行比较，或将这次广告投放与先前的活动进行比较。

道德困境

尽管目前该技术只是针对经由其同意的受众进行测试，但是Nasuto认为，在将来，该技术最终要走向日常例行营销。想象一下，有一天，电视机可能会配备摄像头和麦克风，这些摄像头和麦克风可以接收电视观众对节目和广告的反应，电视将受到传媒行业的监控，这并不是一件多么异想天开的事情。但是，这种局面可能在教育和医疗保健行业出现，在零售业可能会遭遇道德困境，因为它涉及到捕获个人数据并将之用于商业用途。

随着法律在数据隐私问题上的日益收紧，零售公司不仅需要努力获得社会大众的认可，而且需要获得将情感计算部署到营销或广告活动中的合法权利。

情感计算行业面临的另一个道德挑战是对工程化人类情感的担忧。 Whilst Picard通过无情感的计算机意识到了这个问题，同时她还发现，计算机可能会产生过多的情感。

“没有情感，计算机可能无法做出需要创造性和智能的行为，但是如果它的情感过度，我们（情感计算机的制造者）可能会被它们淘汰掉。”

“我认为，如果我们能够制造可以识别和表达情感的计算机，将会带来多方面的好处。建立这种计算机的挑战不只在于实现情感的识别和表达，还在于需要计算机本身具有情感，并使用这种情感做决策，这就不仅仅是需要面对把计算机的情感平衡到恰到好处的挑战，更要在智慧和精神层面面临更为深层次的拷问。”

“情感计算的唯一正确道路就是，我们要在最大程度地尊重人类和他们的思想、感情和自由的情况下前进。”