更多的应用场景
“能够识别出人类的情感和机器自己具备情感是两个概念 。 ”
陶建华说， “情感的产生涉及一系列复杂的心理过程， 是包括社会文化、周围环境情况、心理状态等多因素综合作用的结果 。 尽管人们对AI情感表现方面有些研究， 但目前从全球范围内来说， 机器产生的情感都是比较初级， 与人类还有不小的距离 。 ”
陶建华介绍说， 机器与人、机器与机器之间的交流和人们的理想尚有距离 。
在情感识别过程中， 如何在一个数据集中做好一个模型、在更大范围内使用是一个问题 。
“为此， 有些方面需要进一步提高， 但这些都不是难以克服的问题 。 ”
如果AI能够更“善解人意”， 就可以应用到更多的场景 。
比如， 在全球疫情常态化的背景下， 线上学习逐渐成为一种重要的学习方式 。 但是， 屏幕前的学生是否在认真听讲、是否听懂了？他在困惑、紧张或者觉得乏味时， 都会有相应的情绪和表现 。
如果通过AI技术， 识别出屏幕前学生的情绪并判断出学习状态， 就可以更好地控制难度和进度 。
截至目前， 已经有不少AI情绪识别研究机构在远程医疗、远程教育、养老看护、打击犯罪、营销、游戏， 以及定向广告投放等领域进行探索 。
【90%！它们“善解人意”到这个份上】据一家市场研究公司预测， 2021年全球情感计算市场将达到540亿美元 。
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