情感美文500条情感词典百度百科

　　人工智能之父马文·明斯基曾说，「如果机器不能够很好地模拟情感，那么人们可能永远也不会觉得机器具有智能」。

　　因为在人们的认知中，有无情感，是人与机器最大的区别。如今随着AI将面部表情、语言、文字、肢体动作、生理信号等等转化为情感数据，横亘在人脑与电脑之间的“情感”鸿沟正在被跨越。

　　带着对AI情感技术的好奇，在今年的世界人工智能大会上，我们专访了在人工智能和生物识别领域专注十七年的亚略特，与创始人邵宇一起聊了聊关于情感计算的一些事。

　　亚略特生物识别科技创始人邵宇，是中国早期人工智能行业的开拓者之一，拥有 17 年生物识别核心技术研究经验的资深行家，作为近200项国家生物识别专利发明人，让他对AI领域的研究并不是浮于表层的现象，更是带着对当下社会的思考。

　　“如何把与人的情绪有关的信号，处理成具体可以评判的数字，这对国民心理健康的建设有着不小的益处。“邵宇这样说道。

　　把情感引入计算机学科，最早可追溯到上世纪八十年代，在这之后的1997年，MIT的Picard教授正式提出了“情感计算”这个概念。她指出，情感计算旨在通过赋予计算机识别、理解和表达人的情感的能力，使得计算机具有更高的智能。

　　自此，情感计算这一新兴科学领域，开始进入众多信息科学和心理学研究者的视野，从而在世界范围内拉开了人工智能从“智商“往”情商“发展的时代路径。

　　当然，任何一门技术都有其技术曲线，情感计算的发展也并非一帆风顺。邵宇认为，最难的一个部分就是让AI从识别人到感知人，再到AI拥有自身的认知。

　　一方面，情感计算不仅十分复杂，还面临着群体情感和个体情感的矛盾。达尔文曾说过，情感在人类的进化过程中起到了非常重要的作用。因此万年的进化，形成的复杂情感并非一朝一夕能够掌控的。人心难测，更是困扰了人类千年的痛点。

　　并且由于对情感的感知和理解存在具体的个体差异，因此情感个性化也是非常重要的考量，这也成为了情感计算的一个技术难点。以表达感情的基础表情为例，不同的人表达同一种情感有时也会表现出不同反应，这和人种、性格、经历、当前环境、文化背景都有关系。像西方人更倾向用嘴附近的变化表达情感，东方人更倾向用眼睛附近的变化表达情感。

　　另一方面，用AI去还原人类的情感在引发关注的同时，也在引发担忧。毕竟从伦理上来看，会引发对人类的道德社会规范和法律责任的挑战。

　　尽管在情感计算上存在争论，但科技的车轮滚滚向前，AI正在重塑着经济活动各个环节，人机共存时代的情感诉求终究会被提上议程。

　　因为一个能有自我情感的人工智能，将会满足人们更多个性化的需求，人类与机器也将产生更紧密、更高效的互动。因此让人工智能既有智商又有情商，不仅是AI发烧友的诉求，更是全人类的诉求。

　　而发展中的问题终究会在发展中解决，以情感计算为底层技术逻辑的智能系统将触发人类社会生活的深刻变革。

　　以卡内基-梅隆大学、清华大学、中国科学院自动化研究所、YouTube、Facebook、微软等国内外高校院所和互联网科技巨头纷纷布局，也成就了一批专注情感计算的独角兽企业。

　　其中，带来知心系统的亚略特成为了2021年世界人工智能大会上的焦点。知心系统是亚略特基于脑电科学领域前庭情绪反馈（VER技术）的研究，是远程非接触式的生物信号技术和人工智能的深度学习技术为基础的情感计算产品情感美文500条。

　　情感计算最重要的能力是让AI给予人文关环，这是邵宇深耕其间的感悟，也是亚略特“知心情感计算“这款产品的研发方向。

　　因为亚略特希望通过”知心”情感计算技术，能够快速、无感、准确地识别人的情绪，从而可以为重要岗位的工作人员、特殊人群管理等场景，提供一种简单有效的情绪计算能力。

　　在这次亚略特“大观视界”的展台上，“知心”系统的能力已经初步显现。笔者参观时看到现场的一个大屏幕上有一位AI头像——“知心”，它能够与对面的观众进行智能对话，随后基于对话过程的前庭情绪反馈信号，通过算法生成一份心理情绪检测报告。

　　并且“知心”不仅仅是大会上的一个互动展品，已经真正落地在了校园生活里。“抑郁的学生，其实是最不容易被发现的群体。”邵宇说，“一方面年幼的学生对自己的心理状态无法做出评判，另一方面父母通常会认为是青春期导致的情绪问题。”

　　对此，亚略特的解决方案是采取动态跟踪和静态跟踪结合的方式，前者则是给每一个学生建立心理档案来定制追踪其情绪表现，后者则是为校园心理辅导室搭建评测系统。从前端的感知设备到后端的引擎，再到终端智能硬件，亚略特已经构建了一整套完整的情感计算系统，正在为更多的学生提供服务。

　　在心理健康服务融入社会治理体系的当下，“知心情感计算“或对国家心理健康建设的战略有着兼具短期和长期的意义。短期来看，亚略特通过深入理解情绪的问题，开拓新的AI落地场景，帮助企业产品迭代优化；长期来看，坚持提供社会问题的解决方案，也在为企业的长期价值助力。

　　邵宇告诉我们，随着情感计算成为了行业研究热点，人脸表情识别、声纹识别、人机情感交互都在快速发展，并且在零售、教育、医疗、监管等商业领域都有着广泛的应用，“在行业内落地不仅是‘人工智能+’，更应该是‘场景化AI’，针对每一个场景进行AI落地。”

　　亚略特也一直致力于寻找更多实用场景，解决更多问题，为全社会服务。据了解，亚略特的情感计算技术已经通过了新兵入伍的心理健康监测、安检的辅助监管等多场景的验证，并且大大提升了行业效率。以安检为例，情感计算可以把过去人的经验变成算法，并通过系统快速进行反馈，且可以24小时进行工作。而从前再有经验的也会疲倦，也会不小心放过漏网之鱼。

　　“有些人长得像张飞一般面色可疑，并不意味着他就是走私犯。”邵宇打趣说道，“情感计算的原理不只是识人的面貌，更多的是识别当时的情绪。”

　　抛开表情逻辑情感词典百度百科，直接获取脑电信号这样的前沿技术背后，是亚略特在人工智能和生物识别行业17年间的耕耘沉淀，为实现场景化AI落地贡献着前沿技术力量。

　　目前，亚略特在拥有近200项国际领先的多模态生物识别技术专利。在情感计算上，知心系统则是基于脑电科学领域前庭情绪反馈技术（VER）、远程非接触式的生物信号提取振动影像技术和人工智能的深度学习技术为基础的情感计算产品。

　　这些都是AI从感知到认知智能发展的关键技术，虽然目前研究上还面临诸多挑战，但亚略特一直坚持进行着更为纯粹的未来探索。并且基于“芯片与算法+引擎+平台+应用”组成的软硬算一体化产品架构，亚略特的源头核心技术创新，保障AI技术真正落地的同时，保持着国际前沿技术水平。

　　因此拥有先发优势的亚略特，不管在底层算法还是实际项目经验上情感美文500条，都已具备了产业化的底蕴和能力，从而可以赋能行业实现更多的场景化AI落地，助力我国产业智能化升级。

　　城市向来是承接百业升级的试验地，在数字化城市这一宏大命题前，不谋全局者，不足谋一域。因为数字化城市的建设是一个庞大的系统工程，是技术、创新、方案与应用的综合体，正如本届世界人工智能大会的主旨“AI赋能城市数字化转型”，注定并非单个企业的孤兵突进可以成功。如何让千行百业共同参与到这场智能变革情感美文500条，成为新产业生态的共建者，是决定数字化生活到来的关键。

　　而亚略特要做的就是成为千行百业智能升级的基础设施和技术驱动力。以多模态AI算法引擎为基础的服务中台，亚略特通过硬软算协同，，“云-边-端-安”的可靠架构，真正形成了各行各业可以部署和使用的包括前端感知，智能分析，数据汇聚、安全的“智能化”的解决方案，为“城市大脑”提供针对的分行业的有效数据，可以在行业内系统或者在城市大脑管理下的跨行业间服务调用。

　　其中”情感计算“研发的初心也是为了让生活更美好。这是因为无论数字化与否，城市的本质从未发生变化情感词典百度百科，“人”依然是考虑的最核心要素。数字化城市依然要为“生活”服务，人文关怀依然是城市发展和自我迭代的“隐身”动力。

　　从另一个角度来看亚略特的知心情感计算，重新诠释了AI的意义，不再是为了满足数字化带来的效率提升，而是帮助人类回归最本真的情感与爱。因为让城市有温度、会思考、可进化情感词典百度百科，才能让城市的未来生生不息。

　　巨变往往都是在悄无声息中完成的。这是因为以史为鉴，生硬的技术往往会遭到反对和恐惧，那些驱动城市向智能生命体进化的企业情感词典百度百科，往往都将新技术与更精细化的场景服务融合在一起，其中“以人为本”既是纲领也是刚需。

　　未来，当情感计算慢慢渗透到城市生活的方方面面，一个更安全、更友好、更智能的世界也在诞生之中。

　　回头来看AI的出现，其意义绝不仅仅在于解放双手，更深层次的在于用具有温度的力量去理解城市从而解放城市，真正实现城市的数字化，进而实现“人的自由”和美好生活。