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從情緒識別到情感智能：AI究竟有多聰明？
隨著人工智慧技術的快速發展，情感計算（Affective Computing）成為了一個新興的研究領域，旨在開發能夠識別、解釋和模擬人類情感的系統。這一跨學科領域結合了計算機科學、心理學與認知科學，旨在賦予機器情感智能，讓它們能夠理解和反饋人類的情感狀態。
情感計算的核心目標是讓機器能夠解讀人類的情感狀態，並依此調整其行為，以便能夠給予合適的反應。
Rosalind Picard在1995年撰寫的論文《情感計算》及其1997年出版的同名書籍，標誌著這一領域的現代開端。Picard所強調的是，情感不僅是思考的伴侶，也是智能的一個重要組成部分。隨著技術的發展，許多研究開始專注於如何通過被動傳感器來檢測情緒資訊，例如使用攝像頭來捕捉面部表情、體姿和手勢。
機器學習技術能夠有效提取有意義的情緒模式，這些模式來自於各種感官數據的收集，如語音識別和自然語言處理等。
鑑別情緒是在情感計算中一項重要任務。一方面，數據的收集通常依賴於被動傳感器，另一方面，這些數據還需要通過機器學習技術來識別和分類。在這裡，AI的能力越來越像人類，使得它們在某些情況下的準確程度甚至超過了普通人類。例如，通過對人類情感的理解，AI能夠模擬同情和理解，進而增強人與機器之間的人際互動。
情感的機器
在情感計算的一個研究領域內，研究者將專注於如何設計具備情感能力的計算機設備。從技術上講，目前的發展趨勢是將情感模擬應用於對話代理，這使得人機互動變得更豐富和靈活。著名的人工智慧先驅Marvin Minsky曾指出，情感與思維過程並無本質上的不同，這一點在情感計算中得到了進一步的印證。
未來的數位人類或虛擬人類系統將致力於模擬人類的情感反應，包括面部表情和手勢，以及對情感刺激的自然反應。
技術的發展
認知科學與心理學中對於情感的描述主要有兩種方式：連續型和分類型。這兩種方式的不同，催生了多種機器學習的回歸和分類模型以支持AI的情感識別。不同的情緒識別技術應用於語音，這些技術可以從語音的節奏、音高和發音清晰度等特徵中分析出用戶的情緒狀態。
語音產生的恐懼、憤怒或快樂等情緒特徵對於情感計算技術的發展至關重要，這些特徵皆能通過計算分析音頻特徵來進行情感識別。
語音情感識別
在情感辨識中，執行相應算法需要建立穩定的數據庫或知識庫。各種分類器，如線性判別分析器（LDC）、支持向量機（SVM）等被廣泛使用，用於提高情感識別的準確性。
儘管目前的系統對於情感識別的依賴性仍然充分顯示了數據的重要性，但仍然面臨眾多挑戰。大多數情感數據是從表演者獲得的，因此可能無法完全捕捉到自然情感的多樣性。為了更好地在實際應用中運用這些情緒識別技術，研究者們持續探索自然數據的構建方法，以提高情緒識別的準確度和適用性。
面部表情檢測的挑戰
面部情感識別的技術雖然有着不斷的進步，但仍然存在著許多挑戰。例如，研究發現，許多已訓練的算法在自然表情的辨識上表現不佳，面部表情的自然與非自然造成了情感類別之間的一些混淆。且傳統的面部動作編碼系統FACS僅限於靜態表徵，無法捕捉動態情感。
真正的挑戰在於如何能夠準確識別出海量數據下那些潛藏的情感，而這些情感在非正式的社交場合中更難以辨識。
雖然今天的算法技術日益提升，但不少研究仍在追求更精準的情感識別與反應策略，期望在不久的將來，能夠使AI不僅可以識別情感， 還能真正理解和回應人類的情感需求。未來，伴隨著技術的進一步完善，人機之間的理解和互動也將變得更加無縫與自然，這是否會導致人們與機器之間的情感關係改變呢？
