人类的情绪是复杂的，并不总是很容易归结为一种可识别的模式。人与人之间很难确定自己的情绪状态，而作为情绪实体存在的许多细微差别似乎也无法训练非人类实体去理解、识别和学习。然而，在训练人工智能（AI）观察、量化和识别人类的各种情绪状态方面，人们已经投入了大量的工作和研究。
久经考验的心理学方法与人工智能的智能性和可训练性相结合，可以使情绪识别技术在医疗保健和教育等领域发挥无价之宝的作用。
研究人员正在开发人工智能技术，将传统心理学与面部识别和脑电图等先进工具相结合，以更好地量化人类情绪。这项技术有望彻底改变医疗保健和教育等领域，但它必须优先考虑隐私、文化敏感性和跨学科合作。
研究结果最近发表在《CAAI人工智能研究》上。
在传统技术有限的领域，人工智能可以有所改进。通过使用手势识别技术、面部情绪识别（FER）和多模态情绪识别等多种发展技术，情绪识别技术有机会为许多个人和整个研究领域带来变革。
这项技术有望改变医疗保健、教育和客户服务等领域，促进个性化体验，增强对人类情感的理解。"
人工智能能够理解人类的情感，并能根据人类的情感输入进行适当的互动，这对于人机交互来说是革命性的，也是评估个人心理健康状况的关键。这并不只是通过一种形式的输入来实现，而是还可以将生理因素考虑在内。例如，有些技术可以通过脑电图扫描获取脑电活动输入，并将其与眼球运动技术相结合，监测人的表情。心率变异性和皮肤电反应等其他情绪唤醒测量也是将无形的"情绪"转化为模式和可识别、可读数据的工具，供人工智能学习和改进。
多模态情感识别同样结合了不同的感知渠道，如视觉、听觉和触觉，从而更全面地了解情感的内涵。不同领域和技术的结合对于准确、全面地呈现人类复杂的情感是必不可少的。
"我们相信，人工智能、心理学、精神病学和其他领域之间的跨学科合作将是实现这一目标的关键，也是释放情感量化的全部潜力、造福社会的关键，"刘说。
在心理健康迅速成为头等大事的今天，让人工智能能够正确识别人类情绪尤其有用。情绪量化人工智能可以帮助监测个人的心理健康，并为其创造个性化体验，而在这一过程中无需与他人纠缠。
成功使用情感识别和量化人工智能需要几个主要组成部分。需要解决的一个问题是安全性和透明度，尤其是涉及医疗和心理咨询等较为敏感的话题时。使用这类人工智能的实体必须采取严格的数据处理做法和隐私保护措施。此外，确保人工智能能够适应各种文化的细微差别也是至关重要的，因为这将保持人工智能的完整性和可靠性，以便将来进行参考和学习。
编译自/ScitechDaily
doi:10.26599/air.2024.9150040
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