人工智能应用情绪-人工智能应用情绪理论

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用情绪的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能应用情绪的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能家居概念？
2. 人工智能对精准判断用户的影响？
3. 人工智能能识别人类的情绪吗？

人工智能家居概念？

所谓智能家居，是指以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、 安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统。

人工智能与智能家居的结合可以分为三个阶段

第一级是控制，也就是远程开关、定时开关等控制方式；

第二级是反馈，把通过智能家居获得的数据通过人工智能反馈给主人，例如“最近几天看电视有点多哦”；

第***是融合，当主人跟人工智能聊别的事情的时候，人工智能知道主人心情不好，就可以问主人要不要来一段音乐，或者直接播放一段主人平时听得最多的音乐。

人工智能这两年的发展受到了各行各业的重视，现在很多的行业已经出现了实际的应用，医疗、远程家庭、工厂生产都有应用。此外，催生新的产业、新的职业，如机器人操作人员、数据科学家等，引导人类去做更有意义的工作，创造更多社会价值。

随着各个行业加大研发的投入，在未来人工智能的产业会得到更好的发展，而且在未来有可能会推动新一轮的经济增长，这也是国家越来越重视人工智能的原因。人工智能的快速发展，不少相关的top域名都被注册，对域名行业产生了比较大的影响。

人工智能对精准判断用户的影响？

人工智能可以分析我们情绪的起落和购物行为之间的联系。比如，当我们心情好的时候，会毫不犹豫的为奢侈品买单；当我们情绪低落的时候，会购买垃圾食品。于是，人工智能记录下我们的消费习惯，在下一次出现同样情况时，就能推荐符合我们心意的产品了。但是人工智能只能为人类服务。

人工智能能识别人类的情绪吗？

人工智能识别人的情绪，称为情感计算AC（AffectiveComputing）。目前在自然语言理解中大量使用，已经从几年前的被嗤之以鼻，到现在的落地应用。

1.情感计算，一般是多模态方式，进行识别。包括从文本数据，图像数据，语音数据。人的情绪变化能从说话内容，微表情，细微肢体动作，语音语调的变化得到反应。

微表情跟语音变化可以用在审案，特殊人群状态跟踪等很多领域。

文本数据来判断，就是自然语言理解的一部分。涉及到情感字典，就是把涉及情绪的词汇进行词性标注。

2.情感计算要依赖于大量数据的训练。

3.情感计算跟自然语言理解一样，包括情感识别跟情感的生成。

4.机器人未来跟现在都必须加强情感短板，合成语音要更自然必须有情绪，人的交互也是情感交互。所以非常重要。

这是我自己这几年实践下来对情感计算的理解。

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深度[_a***_]通过人脸估算情绪的能力已经愈发强大——具体来讲，只需要查看图像内容，其即可将其中人们的快乐或悲伤心情整理出来。那么我们是否能够将这项技术应用于电视新闻，从而评估一周内新闻中所有出镜者的整体情绪倾向?虽然基于AI技术的人脸情绪评估仍是一个年轻且正在快速发展的研究领域，但通过本次利用谷歌云AI对互联网档案馆内电视新闻归档中的一周电视新闻报道进行分析，我们发现即使是单纯利用现有工具方案，也足以从新闻内容当中提出出大量可见情绪元素。

为了更好地理解电视内容，我们选择对CNN、MSNBC以及福克斯新闻网以及来自旧金山的其它媒体分支机构——KGO(ABC)、KPIX(CBS)、KNTV(NBC)以及KQED(PBS)——的早晚播出新闻内容进行情绪识别，具体时段为今年4月15日至4月22日。作为分析对象的电视新闻总时长为812小时。我们选择利用谷歌的Vision AI图像理解API进行分析，并启用了其中的所有功能，包括人脸检测。

人脸检测与人脸识别存在着很大差异。前者只计算图像当中存在的人脸，而并不会尝试分辨此人究竟是谁。总体来讲，谷歌的可视化API仅提供人脸检测功能，而并不提供人脸识别功能。

以谷歌API为例，对于每一张脸，它还会估计其正在表达的以下四种情绪的各自可能性，包括喜悦、惊讶、悲伤与愤怒。

为了探索电视新闻中的面部情绪世界，我们将总长812小时的电视新闻转换为1 fps预览图像序列，并通过Vision AI API加以运行，总计得出1261万2428脸-秒(即总帧数乘以各帧当中能够检测出的清晰人脸数量)。

其中，3.25%展现出喜悦的情绪，0.58%表现出惊讶，0.03%表现出悲伤，0.004%表现出愤怒。

可以看出，谷歌的Vision AI API在处理在线新闻图像时，认为喜悦与惊讶情绪的出现比例要远远高于愤怒与悲伤我们还无法确定这究竟只是一种整体性的分析错误，还是新闻图像中确实存在这样的基本情绪表达趋势，或者说谷歌的算法对于喜悦与惊讶这两种情绪的识别能力更强。无论如何，即使谷歌算法确实对于某些特定情绪拥有着更高的敏感度，但这种倾向对各家新闻站点而言仍然是公平的，因此我们可以直接对七大站点中的四种面部情绪表达做出比较。

下图所示为这一周时间之内七个新闻站点当中全部人脸图像呈现出四种情绪中任意一种的各自占比。其中ABC、CBS与NBC似乎面部情感表达最为活跃，其次是福克斯新闻网、MSNBC与CNN，最后是PBS与CNN。

一项新的研究发现，大脑扫描可以读取人类的情绪，精确度高达90%。研究人员能够预测对唤起性图像的负面情绪的强度。他们发现，负面情绪具有特定的“neural signature”，而计算机可以识别。

研究者说，“这意味着仅凭大脑成像就有可能准确揭示某人的感觉。众所周知，情感难以定义和测量，而这个发现对于提高我们对情感产生和调节的理解具有巨大影响。此外，当人们有异常情绪反应时，这些新型的神经措施可以准确识别，有利于调节个体健康和心理功能。”

研究设计了能引起负面反应的一些照片，它们包括身体伤害、仇恨团体和侵略行为的内容等，182例参与者看了这些照片。通过大脑扫描，计算机能够学习并识别负面情感的“神经签名”。研究者发现，这种模式可以很好的预测厌恶体验的程度和类型。另一个令人惊讶的发现是，这种大脑的情绪签名比大脑数据能更好的预测一个人的感觉。该研究发表在PLOS Biology杂志上。

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到此，以上就是小编对于人工智能应用情绪的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用情绪的3点解答对大家有用。

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