AI正在學習讀懂你的情緒為什麼這是好事？
人類的情緒是複雜的，並不總是很容易歸結為一種可識別的模式。人與人之間很難確定自己的情緒狀態，而作為情緒實體存在的許多細微差別似乎也無法訓練非人類實體去理解、辨識和學習。然而，在訓練人工智慧（AI）觀察、量化和識別人類的各種情緒狀態方面，人們已經投入了大量的工作和研究。
久經考驗的心理學方法與人工智慧的智慧性和可訓練性相結合，可以使情緒辨識技術在醫療保健和教育等領域發揮無價之寶的作用。
研究人員正在開發人工智慧技術，將傳統心理學與臉部辨識和腦電圖等先進工具相結合，以更好地量化人類情緒。這項技術有望徹底改變醫療保健和教育等領域，但它必須優先考慮隱私、文化敏感度和跨學科合作。
研究結果最近發表在《CAAI 人工智慧研究》。
在傳統技術有限的領域，人工智慧可以有所改進。透過使用手勢辨識技術、臉部情緒辨識（FER）和多模態情緒辨識等多種發展技術，情緒辨識技術有機會為許多個人和整個研究領域帶來改變。
這項技術有望改變醫療保健、教育和客戶服務等領域，促進個人化體驗，並增強對人類情感的理解。 “
同時使用當代心理學方法和人工智慧工具，有助於透過人工智慧實現更清晰的情感量化之路。資料來源：華東師範大學，劉鋒
人工智慧能夠理解人類的情感，並能根據人類的情感輸入進行適當的互動，這對於人機互動來說是革命性的，也是評估個人心理健康狀況的關鍵。這不只是透過一種形式的輸入來實現，而是還可以將生理因素納入考量。例如，有些技術可以透過腦電圖掃描取得腦電活動輸入，並將其與眼球運動技術結合，監測人們的表情。其他情緒喚醒測量如心率變異性和皮膚電反應也是將無形的”情緒”轉化為模式和可識別、可讀資料的工具，供人工智慧學習和改進。
多模態情感辨識同樣結合了不同的感知管道，如視覺、聽覺和觸覺，從而更全面地了解情緒的內涵。不同領域和技術的結合對於準確、全面地呈現人類複雜的情感是必不可少的。
「我們相信，人工智慧、心理學、精神病學和其他領域之間的跨學科合作將是實現這一目標的關鍵，也是釋放情感量化的全部潛力、造福社會的關鍵，」劉說。
在心理健康迅速成為頭等大事的今天，讓人工智慧能夠正確辨識人類情緒尤其有用。情緒量化人工智慧可以幫助監測個人的心理健康，並為其創造個人化體驗，而在這過程中無需與他人糾纏。
成功使用情感識別和量化人工智慧需要幾個主要組成部分。需要解決的一個問題是安全性和透明度，尤其是涉及醫療和心理諮商等較為敏感的話題時。使用這類人工智慧的實體必須採取嚴格的資料處理做法和隱私保護措施。此外，確保人工智慧能夠適應各種文化的細微差別也是至關重要的，因為這將保持人工智慧的完整性和可靠性，以便將來進行參考和學習。
編譯自/ ScitechDaily