人工智能已经渗透到我们日常生活和商业活动的许多领域 ， 并且已经接近人类的情感和感觉领域 。 在日常互动中 ， 我们使用数千种非语言提示（例如面部表情 ， 语调 ， 手势 ， 姿势）来传达我们的情感和感觉 。 为了进行有效的通信 ， 读取和解码所有这些隐藏信号很重要 。

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对于人类来说 ， 这一直是一件容易的事 ， 但是人工智能技术可以做到吗？
什么是情感AI?
情感AI是人工智能的子集 ， 是一种新兴技术 ， 它也被称为情感计算或情感人工智能 。 它利用计算机科学 ， 心理学和认知科学的跨学科领域技术 ， 通过识别 ， 理解 ， 模拟和解释人类情感信号的人工智能 。
情感数据来源可以包括文本（自然语言处理和情感分析） ， 音频（语音情感AI） ， 视频（面部运动分析 ， 步态分析和生理信号）等 。
它使计算机系统和算法能够通过跟踪面部表情 ， 肢体语言或人声语音来识别和解释人类情感 。 可以将情感AI解释为一种使机器与人之间进行更自然交互的工具 ， 并以类似于人的方式对其做出反应 。


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AI如何识别情感？
AI通过机器学习和深度学习的技术, 检测系统可以通过面部表情 ， 肤色 ， 生物特征和语音模式对情绪进行分类 ， 采集大量人类特征数据(面部表情 ， 语调 ， 手势 ， 姿势等) ， 进行解析标记处理来赋予机器人情感上的理解 。
情感识别系统通常会学习从大量标记数据中确定情绪与其外部表现之间的联系 。 通过这些技术 ， ＡＩ机器就可识别和解释人类情感变化 。
例如：通过面部表情识别出是开心还是悲伤？通过走路的姿势识别出沉重还是轻快？还可通过语音的颤抖或平和 ， 识别出当前局势是恐惧还是安全 。 更复杂的情感AI系统还可以分析手势 。


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情感AI目前应用领域

• 公共服务领域

公共监视方面 ， 公共场所的摄像头可以监测人们的面部表情并了解人们的总体情绪 。 通过摄像头采集数据 ， 一定程度上可以通过情感ＡＩ分析人们的情绪状态及预测犯罪 。
一些国外政府或政治候选人还监视公共社交媒体 ， 以衡量其民众对政策建议和公告的反应 。 政治竞选活动还可以使用心理测量模型来个性化其信息 ， 以优化选民的情绪反应 。
保险服务 ， 情感AI技术使公司可以通过语音和面部识别来实时进行风险评估并实时检测保险索赔中的欺诈行为 。
银行和金融机构服务 ， 情感AI除了信用风险评估 ， 欺诈意图检测? ， 风险评分外 ， 还可以用于提供个性化的支付体验 ， 设置生物特征面部识别等 。


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• 营销领域

新兴公司通过情感ＡＩ技术分析客户的情绪 ， 了解客户对品牌内容的情感反应 ， 从而优化市场营销策略 。
在广告方面情感人工智能使营销人员可以深入分析消费者对广告 ， 视频和电视节目的情感反应 ， 并更好地评估其相关性 。
在市场研究方面 ， 情感AI可以衡量消费者对新产品的反应 ， 并帮助公司了解其他产品做得如何 ， 以及当他们进入新市场时他们应该怎么做才能使客户满意 。
在内容优化方面 ， 情感AI还可以帮助企业生成与客户产生良好共鸣的内容 。 情感ＡＩ在一定程度上可以使客户从消极情绪向积极情绪的转变 ， 最终可以增加销售量 。