“世界对有感觉的人来说是悲剧，对有思想的人来说是喜剧。”

― Horace Walpole

带有情感的人工智能是对未来发生的事情进行推测和预期的绝妙话题。

其实我们暂时发现人工智能在情感方面的最大潜力尚未实现。

目前，人工智能不可能复制人类的情感。

然而研究表明，人工智能有可能模仿某些表达形式。

情感人工智能，也称为情感人工智能或情感计算，是人工智能的一个子集，可以分析、反应和模拟人类情绪。依托于自然语言处理、情感分析、语音情感人工智能和面部运动分析，情感人工智能解读来自文本、音频和视频等来源的人类情感信号。

情感人工智能出奇地普遍。例如，情绪分析是一种有时在市场营销等行业中使用的工具，它用于产品评论分析和推荐定制，以及金融，它可以帮助预测股票走势。

它还将影响医疗保健、保险、教育和交通等行业。未来，我们可能会看到情绪 AI 用于诊断抑郁症、检测保险欺诈、确定学生如何理解课程或评估驾驶员的表现。

情感人工智能技术的未来只会越来越光明。到 2027 年，情感识别的市场规模预计将增长12.9%。

但也存在很多的障碍，例如：

情绪表达方式不同

人们如何表达情感没有标准化。比如在日本，微笑是一种礼貌的表现，也不排除微笑的人会很苦恼。因此，如果一位日本游客在欧洲某个地方需要帮助，情感人工智能可能会仅仅因为微笑就给他们的紧急程度打低分。

偏见

面部识别技术通常与种族偏见作斗争。谷歌曾错误地将黑人面孔标记为“大猩猩”，摄像头将亚洲人识别为“眨眼”，不久前，一种情感人工智能算法将黑人视为比白人更“愤怒”。

此外，研究表明对老年人存在偏见。随着我们的脸变老，识别不同的情绪变得越来越困难，而这项技术会惩罚相应的人群。例如，如果保险公司希望使用情绪人工智能来根据面部表情识别驾驶员的疲劳程度，那么年长的驾驶员即使没有任何身体症状也更有可能符合标准。因此，保险公司将要求年长的司机支付更高的保费。

隐私

人们是否同意被监控并被（错误）解读他们的情绪？ImageNet 是用于训练面部检测和识别算法的最广泛的数据集之一，为了响应隐私权，被迫对 150 万张图片上的面部进行模糊处理。尽管他们在隐私方面有所改进，但研究团队想知道对匿名数据的训练将如何影响算法在现实世界中的表现。

围绕 AI 情感仍然存在很多争议。情感人工智能有它的好处，但我们在考虑潜在应用时应该小心。也许现在将这项技术用于改变生活的情况并没有多大意义。