人与人沟通，伴有情感传递与共鸣。人机交互过程中，人们也期望计算机具有解读和表达情感的能力。

人的情绪与心境状态总是伴随着某些生理或行为特征。人们通过面部表情、肢体动作和语音语调，来表达自身情感，又通过视觉、听觉、触觉等感官和对应的脑功能区感知对方情感。情感计算就是要赋予计算机像人一样观察、解读和生成各种情感特征的能力，最终使计算机能与人进行自然、和谐的互动。

大有可为的情感AI

情感技术与人工智能结合，被称为情感AI。作为一种新兴技术领域，它将摄录仪器、视线捕捉设备和植入情感AI芯片的其他设备结合在一起，采集面部表情、肌肉震颤、皮下血管血流信息、肢体语言、语音、语调、与他人眼神对视频次时长等特征线索，通过特定算法模型，分析出照片、声音、视频中人的情绪状态。

基于情感AI技术的摄录设备变得越来越智能，不仅能无声地记录人的活动，还能自动读出与心境、性格和意图相关的线索。情感AI在辅助诊断精神性疾病方面，早已有了较多应用，相对于抑郁症、焦虑症诊断量表，情感AI能给出信效度更高的评估数据。一些知名科技公司结合人脸识别技术，提供基于表情识别和肌肉震颤等的情感AI心理测量服务;有些公司还推出了辅助企业招聘的人格测量程序。

此外，情感AI还可用于边境检查站威胁情境检测、公共场所安全监测、安全驾驶预警等高风险场景。比如，识别执勤人员或驾驶员是否有打瞌睡、走神等疲劳现象，识别驾驶员是否有攻击性驾驶倾向等。当前，已有不少汽车制造商计划将这项技术应用于未来的汽车驾驶。

现实生活中的情感机器人

云计算和人工智能算法，能让机器做出更加类人的行为。比如下棋、诊断、定制服务和语言交互等，可以识别并模拟人类情感的机器人已走进人类生活。

近年来，各国研发的“情感机器人”纷纷面世。如美国出品的一款“爱因斯坦”机器人表情丰富，能让世人再度领略大师的抬头纹;日本一家公司开发的“佩珀”机器人，能识别对面的人是高兴还是悲伤，还会逗人开心;挪威的养老院里，酷似海豹的机器人“帕罗”能对人类抚触做出亲切回应，让不愿与任何人交流的阿尔兹海默症患者开口说出“你好”。

来自意大利、丹麦和美国的数据显示，配备情感机器人的养老机构，可显著减少年老患者对药物的依赖，舒缓焦虑情绪。空巢老人、自闭症儿童、伤病患者和无处不在的“孤独”等社会问题的呈现，使越来越多商家看好“互动型”“陪伴型”情感机器人的市场前景。

在不久的将来，情感机器人能担负起执勤、守卫、家政、陪护等特殊任务，在满足人们情感需求的同时，缓解越来越紧张的人力资源短缺压力。

潜藏于网络空间的社交机器人

在虚拟网络空间，基于情感计算的智能交互技术也扮演着越来越重要的角色。这些被称为社交机器人的智能体，能通过自然语言分析和社交网络行为算法，在社交媒体中发布信息产品并与人类用户交流互动。

比如，最近大火的自然语言模型GPT-3，文本自动生成能力备受瞩目，相比于深度伪造(Deepfake)，GPT-3能够学习某个人的语言风格，甚至扮演成那个人和你展开文字交流。如果不去有意甄别，根本判断不出它的真假。

人们一直以为，诗歌创作是人类的特殊功能。但是，现在通过情感AI，机器人不仅能写出个性化文章，还能瞬间写出几乎与常人水平无异的诗歌。

当前，智能交互技术在网络中的参与比重和影响不断加大，越来越多的政治、经济及传媒组织利用它吸引流量、改变公共话语，甚至调整舆论走向。

比如，2011年推特(Twitter)上曾有一位知名“大V”萨拉，有多达12.5万名追随者，其中包含250位主流媒体记者。她在推特简介中，自称是“黎巴嫩独立地缘政治评论员”。但除了在推特上发言，她在其他网络平台几乎不存在。她的推特发言曾被主流媒体引述，但根据谷歌学术的搜寻结果发现，她没有公开发表过任何英语或阿拉伯语的文章。有人研究认为，萨拉可能是参与叙利亚战争的首位社交机器人。

另外，一些社交智能体能通过发布特定立场的信息，刺激偏见群体;依靠计算传播，嫁接虚假议题;强化人机互动，保持高度活跃;模拟人类形象，打造特定人设等方式操纵舆论。

与现实社会中的实体情感机器人不同，网络社交智能体的一大“特色”，就是模仿人类认知及沟通行为，做一个有独特见地的“网民”。随着技术的不断进步，机器人作为活跃在社交网络上的新“人种”，其人格化特征越来越明显。为此，它需要精准定位受众群体，洞察其关注的议题，从而寻求情感共鸣。

可以说，社交机器人逐渐成为信息内容生产、观念传播、意见表达、舆论引导的重要参与者。未来，社交机器人可能真正成为一只看不见的“手”并影响全世界，撼动人类在社交媒体中的唯一主体地位。

智能交互技术应用于军事场景

在未来作战中，基于情感计算的智能交互技术大有用武之地。

借助可穿戴或非接触式的情感AI设备，如表情捕捉头盔、生理感应贴片及手环等，可提供更为精准、客观、便捷、实时的士气测评与心理诊断，满足筛查合格兵员、心理服务预警、战场心理危机干预等多场景需求。

目前，实现战场士气实时感知是战场态势全维感知的重要内容。运用新兴技术手段实现对战场上官兵心理、生理状态监测与士气预警，融入军事综合战斗力计算模型，可增强作战指挥决策的科学性和精准性。士气虽捉摸不定，但可通过生理指标建立一种定量连接。如人在激动时，会出现肌肉收缩、心率加速、面部血流量增大等。通过传感器获取这些行为及生理特征信息，借助指标算法模型，可实现量化认知士气状态。

美陆军研制的一种可嵌入未来“武士”军服内的传感器系统，能监测到穿着的单兵心跳、行进中代谢能量消耗、内层皮肤温度以及反应灵敏或迟钝等情况。只要采集到某单兵面部表情、生理参数、语音信息以及姿态行为中的一种或者几种信息，通过融合处理，即可对该单兵心理情绪状态进行推断。指挥官和医护人员通过这个系统，即可对战时士气水平进行评估。

英国国防部也一直在研制“新生代武士”单兵作战系统。该系统随身携带生理监测子系统以及能提供人体心理紧张程度、热量状态和睡眠水平的微型传感器，士兵时刻都能掌握自己还有多少持续战斗力，并把这些参数向他们的指挥官和随军医生反馈，便于及时得到生理和心理上的救护。

随着网络智能技术的快速发展，各类网络热点事件的爆发与演化，呈现出高迸发、超能量、强破坏性等突出特点，对网络及认知防御能力带来巨大挑战。利用基于自然语言处理的情感计算技术，实现对网络舆情的动态预警、评估，有针对性地展开认知对抗和心理战防御行动，以及针对网络机器人的有效甄别算法和相关自主设备，亟须引起关注。