人工智能正在理解人类情绪？( 二 ) ：人工智能正在理解人类情绪

情感智能是让机器更加智能的关键，具有情感的机器不仅更通用、更强大、更有效，而且将更趋近于人类的价值观。在人类科学家长期的努力下，横亘在人脑与电脑之间的“情感”鸿沟正在被跨越。
2014年5月29日，由微软亚洲互联网工程院开发的一代小冰开始了微信公测，在3天内赢得了超过150万个微信群、逾千万用户的喜欢。微软小冰，可以说，就是一个初步练成情感计算的人工智能。
微软小冰的开发团队负责人李笛曾表示，小冰作为一个人工智能平台，已经在技术、产品、数据三者之间形成了一个正循环。换言之，小冰积累的大数据已经足够多到能够让小冰实现自我进化。
2017年5月， “微软小冰”出版了第一部由人工智能创作的诗集《阳光失了玻璃窗》，其中部分诗作在《青年文学》等刊物发表或在互联网发布，并被宣布享有作品的著作权和知识产权。正如小冰在诗歌中作出的自我陈述：“在这世界，我有美的意义。 ”
如今，小冰已经积累了百亿轮与人类的对话信息，从中提取了海量历史数据，这些海量数据已经足够多到让小冰对未来对话的判断准确程度超过50% 。某种程度上，小冰已经形成了初步的记忆、认知与意识能力。
如今，随着大量统计技术模型的涌现和数据资源的累积，情感计算在应用领域的落地日臻成熟。当然，任何一门技术都有其技术曲线，情感计算的发展也不是一帆风顺的。
一方面，情感计算必然面临群体情感和个体情感的矛盾。由于对情感的感知和理解存在具体的个体差异，在应用过程中情感个性化是非常重要的考量。然而，个性化和泛化能力是相互矛盾的，这也成为了情感计算的一个技术难点。
事实上，过去情感研究的默认前提和假设都是情感的群体共性，即群体在表达同样的外显数据时，内心情感状态是一致的。这令关注个体独特性时，面临着数据和方法的问题：如何把控所需的个人数据量？在实际应用场景中，又是否能真正获取到每个人所谓的独特数据？
另一方面，则是对于个体的情绪计算。虽然通过控制情绪波动的幅度，能够模拟性格活泼夸张和安静内敛的人不同的情感起伏，但目前即使是利用共通的情感模拟出一个普通的人，也十分困难。机器在每轮情绪切换中比较跳跃，很难像人那样保持自然、连贯的变化。
此外，个人情感分析问题在交互领域不断衍生着新的应用方式。比如，在智能客服领域有效检测用户情感;日趋成熟的测谎技术，也能够在话术引导下通过生理参数，甚至仅仅是音讯和视频信号等反应心理细微波动的参数来进行情感分析。
但是，个性化服务却也面对隐私保障的挑战。个性化的情感计算必然让渡用户的更多数据，在这样的情况下，隐私能否受到有效保护还未可知。
可以预见，情感计算在未来将改变传统的人机交互模式，实现人与机器的情感交互。从感知智能到认知智能的范式转变，从数据科学到知识科学的范式转变，人工智能也将在未来给我们交出一个更好的回答。
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