计算机将能够理解用户的情绪吗？

我正在研究情感计算。特别是，我正在研究情感识别的部分，即识别用户/对象所感受到的情感的任务。例如，情感为此可以使用。我担心的不是这些模型的有效性，而是我们将如何处理它们。

应对情绪呢？计算机将能够真正理解用户的情绪吗？

计算机将能够理解用户的情绪吗？

“ 理解 ”一词是多维的，因此表征理解的程度（情感的或其他的）是一项艰巨的任务。尽管如此，某些形式的AI情感理解还是可能的。

一个有趣的简单案例

甚至速度敏感型音乐键盘的嵌入式程序在原始级别也具有情感意识。使用按键速度来驱动音调，音色和音量的音符参数，可使已完成的用户的情感通过软件传递到音乐的情感内容中，听众可以像使用非数字乐器一样体验到。性质。

更高级的情感能力

另一个极端是人类的情感能力。一个例子是在咨询专业人员的典型听力技能集之下的一组复杂的识别功能。

术语情感计算是在问题中提到。辅导员可能会注意到被辅导者的影响，语音的读音，面部表情序列和肢体语言。由此，可以更清晰地了解被咨询人的内部情绪状态。与对功能性MRI的熟练分析或血液中神经化学代谢产物的检测相比，这些识别和分析能力可以更准确，更全面地确定受试者的内部情绪状态。

似乎没有理论原理可以限制计算机掌握辅导员技能的前端，识别情感以产生情感的编码序列。尚不能确定软件能够解释情感序列（与并发的自然语言表达相结合）并确定人类的情感状况（以及潜在的面向市场的决策模式）的程度。

除情感识别和解释能力外，还有其他情感能力。在缺乏以自我为中心的动机与情感识别和解释的结果的情况下，同情心在很大程度上是伦理学的逻辑整合。情感模仿的增加会产生同理心。

在自动机中，这种功能的开发比电子商务的浅层次动机和近视动机更为重要。可能会出现玩具，教育，娱乐和补救措施，以应对技术社会日益严寒的情况。（下面将进一步讨论。）

识别，解释，道德领域中的规则或元规则对这些解释的应用以及模仿的功能很可能属于数字系统的能力范围。

艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）将心灵感应的可能性引入了人类思维和自动机的功能集。心灵感应似乎仅限于小说领域，但是图释可能是情感成分（例如微笑）的心灵感应形式。通过这种方式，自愿技术辅助的心灵感应实际上已经变得司空见惯。

随着越来越多的公众越来越多地与数字系统进行交互，在文化中隐私受到侵蚀的情况下，可以开发和掌握较少同意的心灵感应技术。

问题的更深层次

疑问在于人的灵魂或其他某些自主性和不确定性方面的存在。这些东西的存在以及它们的仿真是否可以用图灵机完成并实际部署到冯·诺依曼体系结构或它们的集合中，都尚未得到正式的证明或反对。如果人们中存在自主和不确定的元素，那么即使可以对它们进行模拟，我们也无法将其实现为独立的自主。

挑战麻省理工学院创造的术语“ 肉类加工机”的含义，并没有证明人类有能力通过法令来实现意图的观点，但是纯图灵机显然不能以这种方式实现。

这在问题的上下文中很重要，因为只有当生活条件阻碍了意图时，计算机才可能模拟挫败感。实际的挫败可能是不可能的。

当前的公共经验进展

计算机科学进入人类情感领域的一个有趣的切入点是1990年代耶鲁大学（Yale U）的Roger Schank提出的基于故事的记忆和推理模型。尽管亚马逊使用不断提高的能力以购买者特定的方式推荐电影的机制是对亚马逊的公司机密，但人们一定感到奇怪。

电子商务是否可以开发有关书籍和电影的用户配置文件，以理解故事情节或主角的情感发展方式？它能做到足够使用户观看和购买其他产品匹配吗？那是亚马逊开始做的事情吗？缺少不道德的亚马逊员工，我们只能猜测。当然，在领先的电子商务中正在发生的事情已经超越了单词或短语匹配或跟踪对特定作者，编剧，导演，制片人和明星的兴趣。

如果罗杰·尚克（Roger Schank）基于故事的记忆和推理已渗透到电子商业杂志中，那么对公众内部个人的情感分析就可以顺利进行了，因为故事情节和主角的发展弧线都被限制在高潮和建立高潮中，而这一切都与情感状态有关。如果不是这样，自从公共关系职能进入企业IT系统的角色以来，就一直在对公众内部的群体进行情感分析。（我知道事实是几十年前发生的。）

即使Facebook，Google和Amazon之类的公司试图以各种方式实时逼近个人的情绪状态，主角弧线的电影情节的匹配以及这种模式匹配和幼稚的分类也不是一个好的辅导员或专家。一个自我实现的朋友或家人可能会这样做。

公众所接触的计算机系统似乎尚未准确地发展出对购买者情绪的理解。这是即使是最先进的界面仍然不受欢迎的领域。此外，计算机界面本身仍然像20世纪后期那样干燥。

缺乏违反保密性的能力，专有实验室可能具有识别，比较，分析或模拟情绪的能力，这仅仅是一个推测。

暖接口

回到技术社会中控制论界面普遍冷淡的问题，计算机科学界有很多东西要学习。一方面，实际的技术人员的软技能常常令人望而却步，因此可能需要从冷的开发团队向文化上进步的团队和热情的团队转变。

此外，曾经使用过各种PaaS（个性化服务）设备的人（例如Siri，Google Assistant，Alexa，Cortana和Microsoft的Office Assistant，Clippy）可能会从列表中找到Clippy的回形针个性。也许Clippy没有看到更高的接受度，因为电子表格中的网格单元格的冷度与动画角色的尝试温暖之间的差异太大，而小家伙倾向于妨碍界面的某些部分，可能很烦人。（概念整合性很差。）

尽管如此，Clippy的动画风格旨在与卡通人物建立一种心理联系，这是非常出色的。通过漫画和卡通媒体进行卡通人物设计和讲故事是技术的一个创新领域，早在智能助手开始出现之前就已经掌握了计算机产生的温暖。

根据对智能助理历史的一般调查，人们不禁会想到，系统尝试成为人类的次数越多，看起来就越少人类。人对控制论界面中情感内容的反应就像颜色匹配或合成乐器一样。如果要尝试合成，则合成必须良好。如果不能完全令人信服，那么发明一种不假装是真实的东西就更具真实性。对现实生活对象（例如海绵宝宝或Road Runner）的讽刺漫画避免了在模仿现实生活中暴露出不可接受的误差幅度。^[1]

我们在这一领域的敏感性是如此敏锐，以至于如果一个真正的人在客户服务部门工作时表现得过于机械，以至于我们对是否与人交谈甚至毫无疑问，那是负面的印象，我们想要挂断电话并在我们的网站上查找我们希望启动的功能。

人们是否趋向于变得越来越像机器中的齿轮，还是不清楚使用模式是否会促使公司设计其用户界面以及其背后的机制散发出热情好客之类的含义，目前尚不清楚。尽管雅克·埃勒尔（Jaques Ellul）的命题似乎是正确的，因为技术早已推动了人类发展，而不是反过来推动人类发展，但人类思维的DNA本质也许会迫使人类继续保持卓越的人类地位。因此，控制论界面专业人员的发展可能会继续寻求温暖的意义和模拟。

对图灵测试的有问题的，有争议的和有些奇怪的追求可能会持续。

有关情感建模用途的担忧

情感识别，建模，分析和比较套件（显然是功能强大的工具集）是否被用于改善人类或损害人类的利益，这是与任何其他功能强大的工具集一样的问题。大众心理学，核科学，统计学和遗传学有共同的潜力，那就是伟大的善恶。

在这个问题的背景下，广播或更有针对性的信息传播可以被描述为宣传，但不一定是危险的。宣传被用于妇女的选举权以及美国从欧洲独立的道路上。广播和有针对性的控制因素造成了很大的地缘政治麻烦，这个话题超出了这个社交网络的范围，但是相关且有些明显，因此无论如何都无需进一步提及。

个人配置文件也可能非常有用。当寻找用于借阅，租借或购买的信息或娱乐项目或个人表达的物品时，这可以像是索引为Dewey Decimal卡的旧图书馆主题与知识渊博的图书管理员的组合。

当然，将分析与统计信息相结合可以带来对大量人员进行秘密控制的能力，而不仅仅是为了公司的利润最大化。在某种秘密社会中，一个自欺欺人的自欺欺人者或他们的集合可以使用情感模型和全面的用户概况分析来为大量的国家或全球人口样本注入情感动力的信仰系统。这样的人或团体在理论上可以成功地将自由秘密地和系统地升华为一种虚拟的威权专政。

如何使用技术始终是一个问题。透明度和问责制是社会的必需特征。

就像上面提到的其他科学技术领域一样，我们有足够的技能来将这些系统实现为社会责任机制中的智能和积极元素，这取决于我们。公司或政府部门是否将人类带入灭亡是一个可以在求职期间和初始工作期间判断的项目。

笔记

[1]

这也许是对图灵的模仿游戏哲学的最强烈的批评。卡通，漫画和科幻生物表明，人们似乎并不在乎是否可以将聪明的人与人类区分开，并且没有证据表明人类的智慧是智慧的唯一或最佳实例。

按照同样的思路，英雄是智慧行为的代表，代表了人类某些方面的缩影，而实际上这并不是自然而然地像这些主角那样以纯粹的形式发生的。然而，由于这种田园诗般的人物表达，演员被冠以品牌并作为明星进行营销。可能是人类并不真正喜欢人类的智慧，并不断尝试通过小说超越人类的智慧，但只会导致一些公众意识，而这绝非人类学的幻想。

甚至AI也不是模仿游戏。这是一个超越游戏。因此，图灵测试的价值有限。

我是一名本科生研究学者，我和我的团队开发了一种算法，可从触摸屏检测人的情绪-我的指南的PHD学者正在进一步改进和开发该算法。

通过研究文学，我可以说反向是一项艰巨的任务-检测影响。用轻量级的解决方案（即不使用笨重的有线硬件）来检测人的情绪更加困难。-这需要一个小时。

完成后-有大量应用程序-专注于广告营销，增强用户体验，游戏开发等。