情感感情计算属于认知智能吗感情情感人工智能(情感感情计算属于人工智能哪个层次)
认知智能是什么?
就是可以自己思考的人工智能，是比较智能的一种。就是俺要了解学习智能，理性看待，去接收，造福我们。认知智能那肯定是由于他已经认识了这个人，以后就会自动就会向他打招呼了，这样很礼貌。认知智能是计算机科学的一个分支科学，是智能科学发展的高档阶段，它以人类认知体系为基础，以模仿人类核心能力为目标，以信息的理解、存储、应用为研究方向，以感知信息的深度理解和自然语言信息的深度理解为冲破口，以跨学科理论体系为指导，从而形成的新一代理论、技术及应用系统的技术科学。
情感感情计算的“情感感情计算”的相关研究
目前人工智能的研究发展已经达到了较高的水平，同时它的研究内容也在一步步扩展和延伸。对人的感情和认知的研究是人工智能的高档阶段，它的研究将会大大促进拟人控制理论、情感感情机器人、人性化的商品设计和市场开发等方面的进展，为最终营造一个人与人、人与机器和谐的社会环境做出贡献。心理学家认为，人工智能下一个重大冲破性的发展可能来自与其说付与机器更加的多的逻辑智能，倒不如说付与计算机更加的多的感情智能。对人的感情和认知的研究是在人工智能理论框架下的一个质的进步。由于从广度上讲它扩展并包容了感情智能，从深度上讲感情智可以在人类智能思维与反应中展现了一种更高层次的智能。对人的感情和认知的研究必将为计算机的未来应用体现一种全新的方向。在这个范畴的研究中主要包括情感感情计算（Affective Computing）、人工心理（Artificail Psychology）和感性工学（Kansei Engineering）等。
人工心理理论是由中国北京科技大学教授、中国人工智能学会人工心理与人工情感感情专业委员会主任王志良教授提出来的。他指出，人工心理就是利用信息科学的手段，对人的心理活动（主要是人的感情、意志、性格、创造）的更全面再一次人工机器（计算机、模型算法等）模拟，其目的在于从心理学广义层次上研究人工情感感情、情绪与认知、动机与情绪的人工机器实现的问题。
日本从上世纪九十年代就会开始了感性工学（Kansei Engineering）的研究。所谓感性工学就是将感性与工程结合在一直的技术，是在感性科学的基础上，通过剖析人类的感性，把人的感性需要加入到商品设计、制造中去，它是一门从工程学的角度实现能给人类带来喜悦和满足的商品制造的技术科学⓸。日本已经形成举国研究感性工学的高潮。
欧盟国家也在积极地对情感感情信息处理技术（表情识别、情感感情信息测量、可穿戴计算等）进行研究。欧洲很多大学成立了情感感情与智能关系的研究小组。其中比较著名的有：日内瓦大学 Klaus Soberer领路人的情绪研究实验室。布鲁塞尔自由大学的D。 Canamero领路人的情绪机器人研究小组以及英国伯明翰大学的A。 Sloman领路人的 Cognition and Affect Project。在市场应用方面，德国Mehrdad Jaladi-Soli等人在2001年提出了基于EMBASSI系统的多模型购物助手。EMBASSI是由德国教导及研究部（BMBF）资助并由20多个大学和公司共同参加的，以考虑消费者心理和环境需求为研究目标的互联网型电子商务系统。
我国对人工情感感情和认知的论理和技术的研究始于20世纪90年代，多数研究工作是针对人工情感感情单元理论与技术的实现。哈尔滨工业大学研究多功能感知机，主要包括表情识别、人脸识别、人脸检测与跟踪、手语识别、手语会成、表情合成、唇读等内容，并与海尔公司合作研究服务机器人。清华大学进行了基于人工情感感情的机器人控制体系结构的研究。北京交通大学进行多功能感知机和情感感情计算的融合研究。中国科学院自动比研究所主要研究基于生物特征的身份验证。
当前国际人工智能范畴对人工情感感情合认知范畴的研究日趋活跃。美国人工智能协会（AAAI）在1998，1999和2004年连续组织召开专业的学术会议对人工情感感情和认知进行研讨，国内的研究者也开展了很多的研究工作和学术活动。2003年12月在北京召开了第1届中国情感感情计算及智能交互学术大会。2005年10月在北京召开的第1届情感感情计算和智能交互国际学术会议，集合了世界一流的感情计算、人工情绪和人工心理钻石的著名专业人士学者。这说明咱们国的人工情感感情和人工心理的研究在一步步展开并向国际水平看齐。
对情感感情计算的研究大体可以分为情感感情识别、情感感情建模和情感感情反应三多数，这其中情感感情识别无疑是最基础，也是最要紧的部分。
总的来说，对人的感情和认知的研究，包括对情感感情识别的研究，不管在按道理来讲还是实践中都业已受到了研究者宽广的关注，对这一问题的研究具有重要的论理和应用价值。对这一问题的研究将最终推动人工智能的进一步发展，实现人机和谐的目标。
八大智能中自我认知智能有啥具体的自我表现特征?
1、自然认知智能（Naturalist intelligence） 是指善于观察自然界中的各式事物，对物体进行辨论和分类的能力。这项智能有着强烈的好奇心和求知欲，有 着灵敏的观察能力，能知晓各式事物的细微差异。他们适合从事的职业是：天文学家、生物学家、地质学家、考古 学家、环境工程师等。
2、、自我认知智能(Intrapersonal intelligence) 指的是自俺结识和善于自知之明并据此做出适当行为的能力。这项智能能够认识本人的长处和短处，意识到自己 的内在爱好、情绪、意向、脾气和面子，喜欢单独思考的能力。他们适合从事的职业是：哲学家、家、思想 家、心理学家等。
3。人际智能( Interpersonal intelligence) 是指能很好地理解别人和与人交往的能力。这项智能善于察觉他人的情绪、情感感情，体会他人的体验感觉感受，辨别 不同人际交往的暗示以及对这几个暗示做出适当反应的能力。他们适合从事的职业是：家、外交家、领路人者、心 理咨询师、公关人员、推销等。
4。音乐智能( Musical intelligence ) 是指人能够灵敏地感知音调、旋律、节奏、音色等能力。这项智能对节奏、音调、旋律或音色的敏感性强，与 生俱来就拥有音乐的天赋，具有较高的表演、创作及思考音乐的能力。他们适合从事的职业是：歌唱家、作曲家、 指挥家、音乐评论家、调琴师等。 5。、身体运动智能( Bodily-Kinesthetic intelligence ) 是指善于运用全身机体来表达思想和情感感情、灵巧地运用双手制作或操作物体的能力。这项智能包括特殊的身体 窍门，如平衡、协调、敏捷、力量、弹性和速度以及由触觉所引起的能力。他们适合从事的职业是：运动员、演员、舞蹈家、外科医生、宝石匠、机械师等。
6。空间智能( Spatial intelligence ) 是指准确感知视觉空间及周周一切事物，并且能把所感觉到的形象以图画式展现出来的能力。这项智能包括对 色、线条、形状、形式、空间关系很敏感。他们适合从事的职业是：室内工程师、建筑师、摄影师、画家、飞行 员等。7。、数学逻辑智能(Logical-Mathematical intelligence ) 是指有效地计算、测量、推理、归纳、分类，并进行复杂数学运算的能力。这项智能包括对逻辑的方式和关 系，陈述和主张，功能及其他有关的抽象概念的敏感性。他们适合从事的职业是：科学工作者、会计师、统计学家、工 程师、电脑软体研发人员等。
8。语言智能 （Linguistic intelligence） 沟通交流 是指有效的运筹使用口头语言或及文字表达本人的思想并理解他人，灵活掌握语音、语义、语法，具备用言语思 维、用言语表达和欣赏语言深层内涵的能力结合在一起并运用自如的能力。他们适合从事的职业是：活动家， 主持人，律师， 演说家， 编辑， 作家， 记者，教师等。
认知智能包括哪些内容?
认知智能包括内容如下：
1。第1层是语言理解。更复杂语言的理解，打比方说实现自动阅卷、批作文等。当前的闲聊机器人，多问一些问题，可能就无法理解深层次的语义了。
2。第2层是剖析、推理。
3。第3层是人格和情感感情。是指人工智能有本人的人格和情感感情，也就有本人的自主意识，和人类一样有思想。
认知智能实现落地四步走：
1。认知宇宙世界。支撑理论体系有三体（宇宙、信息、大脑）论、易道论、存在论、本体论、认知论、融智学、HNC 等理论体系。
2。清楚人脑结构、功能、机制。支撑学科有脑科学、心理学、逻辑学、情感感情学、生物学、化学等科目。
3。清楚信息内涵规律规则。支撑学科有符号学、语言学、认知语言学、形式语言学等科目。
4。系统落地能力。支撑学科有计算机科学、数学等科目。
情感感情计算的“情感感情计算”的基本内容
人们期盼着能拥有并使用更为人性化和智能化的计算机。在人机交互中，从人操作计算机，变为计算机辅助人；从人围着计算机转，变为计算机围着人转；计算机从认知型，变为直觉型。显然，为实现这几个转变，人机交互中的计算机应具有情感感情能力。情感感情计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的感情，并能针对人的感情做出智能、敏锐、友好反应的计算系统。
情感感情被用以预示各式不同的内心体验（如情绪、心境和偏好），情绪被用以预示非常短暂但强烈的内心体验，而心境或状态则被用以描述强度低但持久的内心体验。情感感情是人与环境之间某种关系的维持或改变，当客观事物或情境与人的需要和愿望符合时会引起人积极肯定的感情，而不符合时则会引起人消极否定的感情。
情感感情具有三种成分：⑴主观体验，即个体对不同情感感情状态的自我感受；⑵外部表现，即表情，在情感感情状态发生时身体各部分的动作量化形式。表情包括面部表情（面部肌肉变化所组成的模式）、姿态表情（身体其他部分的表情动作）和语调表情（言语的声调、节奏、速度等方面的变化）；⑶生理唤醒，即情感感情产生的生理反应，是一种生理的激活水平，具有不同的反应模式。
概括来讲，情感感情的重要作用主要表此刻四个方面：情感感情是人适应活着的心理工具，能激发心理活动和行为的动机，是心理活动的组织者，也是人际通信交流的重要手段。从生物进化的角度俺们是可以把人的情绪分为基本情绪和复杂情绪。基本情绪是先天的，具有单独的神经生理机制、内部体验和外部表现，以及不同的适应功能。人有五种基本情绪，它们分别为当前目标取得进展时的快乐，自我保护的目标受到威胁时的焦虑，当前目标不能实现时的悲伤，当前目标受挫或遭遇阻碍时的愤怒，以及与味觉（味道）目标相违背的厌恶。而复杂情绪那么是由基本情绪的区别组合派生出来的。
情感感情测量包括对情感感情维度、表情和生理指标三种成分的测量。例如，我们要明确一自个的焦虑水平，应该使用问卷测量其主观感受，通过记录和剖析面部肌肉活动测量其面部表情，并用血压计测量血压，对血液样本进行化验，检测血液中肾上腺素水平等。
确定情感感情维度对情感感情测量有重要意义，由于只有确定了情感感情维度，才能对情感感情体验做出较为准确的评估。情感感情维度具有两极性，例如，情感感情的激动性可分为激动和平静两极，激动指的是一种强烈的、外显的感情状态，而平静指的是一种平安稳定安静的感情状态。心理学的感情维度理论认为，几个维度组成的空间包括了人类所有的感情。不过，情感感情到底是二维，三维，还是四维，研究者们并未达到完成共识。情感感情的二维理论认为，情感感情有两个重要维度：⑴愉悦度（亦有人提出用趋近-躲避来代替愉悦度）；⑵激活度，即与情感感情状态相联系的机体能量的程度。研究发现，惊反射可用做测量愉悦度的生理指标，而皮肤电反应可用做测量唤醒度的生理指标。
在人机交互研究中已使用过许多种生理指标，例如，皮质醇水平、心率、血压、呼吸、皮肤电活动、掌汗、瞳孔直径、事件相关电位、脑电EEG等。生理指标的记录需要特别规定的设备和技术，在进行测量时，研究者有时非常难分离各式混淆因素对所记录的生理指标的作用与影响。情感感情计算钻石的内容包括三维空间中动态情感感情信息的实时获取与建模，基于多模态和动态时序特征的感情识别与理解，及其信息融合的论理与方法，情感感情的自动生成理论及面向多模态的感情表达，以及基于生理和行为特征的大规模动态情感感情数据资源库的建立等。
欧洲和美国的各大信息技术实验室正加紧进行情感感情计算系统的研究。剑桥大学、麻省理工学院、飞利浦公司等通过实施“环境智能”、“环境识别”、“智能家庭”等科研项目来开辟这一范畴。例如，麻省理工学院媒体实验室的感情计算小组研制的感情计算系统，通过记录人面部表情的摄像机和连接在人身体上的生物传感器来收集数据，紧接着由一个“情感感情助理”来调节流程以识别人的感情。假如你对电视讲座的一段内容展现出困惑，情感感情助理会重放该片段或者给予解释。麻省理工学院“氧工程”的研究人员和比利时IMEC的一份工作小组认为，开发出一种整合各式应用技术的“瑞士军刀”或许是提供移动情感感情计算服务的关键。而目前国内的感情计算研究关键在于，通过各式传感器获取由人的感情所引起的生理及行为特征信号，建立“情感感情模型”，从而创建个人情感感情计算系统。研究内容主要包括脸部表情处理、情感感情计算建模方法、情感感情语音处理、姿态处理、情感感情剖析、自然人机界面、情感感情机器人等。
情境化是人机交互研究中的新热点。自然和谐的智能化的人机界面的沟通能力特征包括：⑴自然沟通：能看，能听，能说，能触摸；⑵主动沟通：有预期，会提问，并及时调整；⑶有效沟通：对情境的变化敏感，理解用户的情绪和意图，对不同用户、不同环境、不同任务给予不同反馈与支持。而实现这几个特征在相当大的程度上依赖于心理科学和认知科学对人的智能和情感感情研究所取得的新进展。大家需要知道人是怎样感知环境的，人会产生怎样的情感感情和意图，人怎样做出恰当的反应，从而帮助计算机正确感知环境，理解用户的感情和意图，并做出合适反应。于是，人机界面的“智能”不但应有高的认知智力，也应有高的情绪智力，从而有效地解决人机交互中的情境感知问题、情感感情与意图的产生与理解问题，以及反应应对问题。
显然，情感感情交流是一个复杂的过程，不但受时间、地点、环境、人物对象和经历的作用与影响，而且有表情、语言、动作或身体的接触。在人机交互中，计算机需要捕捉关键信息，洞察人的感情变化，形成预期，进行调整，并做出反应。例如，经过对不同类型的用户建模（例如，操作方法、表情特点、态度喜好、认知风格、知识背景等），以识别用户的感情状态，利用有效的线索选择适合的用户模型（例如，依据可能的用户模型主动提供相应有效信息的预期），并以适合当前类型用户的方式呈现信息（例如，呈现方式、操作方法、与知识背景相关的决策支持等）;在对目前的操作做出即时反馈的并 且，还要对情感感情变化背后的目的形成新的预期，并激活对应的数据库，及时主动地提供用户所需的新信息。
情感感情计算是一个高度综合化的技术范畴。通过计算科学与心理科学、认知科学的结合，研究人与人交互、人与计算机交互过程中的感情特点，设计具有情感感情反馈的人机交互环境，将有可能实现人与计算机的感情交互。迄今为止，有关研究已在人脸表情、姿态剖析、语音的感情识别和表达方面取得了一定的进展。
目前情感感情计算研究面临的挑战仍为多方面的：⑴情感感情信息的获取与建模，例如，细致和准确的感情信息获取、描述及参数化建模，海量的感情数据资源库，多特征融合的感情计算理论模型；⑵情感感情识别与理解，例如，多模态的感情识别和理解；⑶情感感情表达，例如，多模态的感情表达（图像、语音、生理特征等），自然场景对生理和行为特征的作用与影响；⑷自然和谐的人性化和智能化的人机交互的实现，例如，情感感情计算系统需要将大量广泛分布的数据整合，紧接着再以个性化的方式呈现给每个用户。
情感感情计算有宽广的应用前景。计算机经过对人类的感情进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的体验感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们理解自己和他人的感情世界。计算机的感情化设计可以帮到我们增添使用设备的安全性，使经验人性化，使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化。在信息检索中，通过情感感情剖析的概念解析功能，可来提升智能信息检索的精度和效率。
展望现代科技的潜力，我们预期在未来的world世界中将也许会充满运作良好、操作容易、甚至具有情感感情特点的计算机。
认知计算是什么?与人工智能，机器学习这几个概念有着哪些个不同
“认知计算”这个概念的核心是类脑计算。或者换种说法，狭义的认知计算就是类脑计算。认知计算的终极目标，就是完全的类脑计算。
人工智能是一个很大的概念，个人认为从终极目标的角度来说，认知计算是实现人工智能的一条重要途径。人脑仅凭几十瓦的功率，能够处理种种复杂的问题，如何看都是很神奇的事情。更加的重要的是，人脑认知的一个关键点在于能够处理情感感情，这一点是现有人工智能所难以企及的。以神经互联网的看法来看，情感感情就是一种计算的产物，即脑神经互联网计算的产物。故此我们以后能不能建立初能够认知情感感情的模型？也可以这样说部分认知情感感情的模型？这都是认知计算要重点解决的问题。但个人认为，假如要从技术角度去讲认知计算和人工智能两者的关系，那么这样就要非常谨慎。通常来讲的研究者恐怕难以到达这个高度。进一步讲，能够从技术角度单把人工智能讲清楚，都是一件水平相当高的事情。
至于与机器学习的关系，在现阶段，两者的相当一部分技术、算法都是重合的，但两者的服务目标则有所区别。具体而言，认知计算更强调“类脑”。现今付诸实践的机器学习方法，离类脑计算尚有相当远的一段距离。深度学习的确在计算机视觉等范畴取得了巨大无比的成功，近日还击败了人类专业围棋手。但个人认为深度学习在现阶段还不可以说是类脑计算，最多达到仿生层面。例如，撇开刚才讲到的感情问题不谈，假如我们关注一下神经元激活函数，就会发现实际生物体神经细胞中的input-output关系大体上是sigmoid ⓵，但在deep learning中，激活函数sigmoid不一定好用，后来就显现了ReLU，大家发现ReLU比sigmoid好用得多。但ReLU的提出事实上是离生物体神经元越走越远，因此Deep Learning是否还走在类脑的道路上，此刻还不可以给出肯定的结论。另外，因为Deep learning目前还没有严格的数学理论支撑，同时人们对脑的理解还十分有限，所以完全的类脑计算还会是一个很长远的目标。这正所谓认知计算需要解决的问题，要解决此问题，就必须在研究方法论上将计算机科学和认知神经科学摆到同等的地位。简单地说，一个没有系统地学过认知神经科学的人，完全能够做机器学习，并发出高水平的paper，但却非常难做好名符其实的认知计算。
探索、学习、模拟人脑，正所谓认知计算的魅力所在。
情感感情计算的“情感感情计算”成为新兴研究范畴
在较长一段时期内，情感感情一直位于认知科学研究者的视线以外。直到20世纪末期，情感感情作为认知过程重要组成部分的身份才获得了学术界的普遍认同。当代的认知科学工作者们把情感感情与知觉、学习、记忆、言语等经典认知过程相提并论，关于情感感情本身及情感感情和其它认知过程间互相作用的研究成为当代认知科学的研究热点，情感感情计算（ affective computing ）也成为一个新兴研究范畴。
大家都知道，人随时随地皆会有喜怒哀乐等情感感情的起伏变化。那么这样说的话在人与计算机交互过程中，计算机是否能够体会人的喜怒哀乐，并随机应变呢？情感感情计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的感情，并能针对人的感情做出智能、敏锐、友好反应的计算系统，即付与计算机像人相同的观察、理解和生成各式情感感情特征的能力。
目前情感感情计算研究面临的挑战还许多，例如，情感感情信息的获取与建模问题，情感感情识别与理解问题，情感感情表达问题，以及自然和谐的人性化和智能化的人机交互的实现问题。显然，为解决上述问题，大家需要知道人是怎样感知环境的，人会产生怎样的情感感情和意图，人怎样作出恰当的反应。而人类的感情交流是个特别繁琐的过程，不但受时间、地点、环境、人物对象和经历的作用与影响，而且有表情、语言、动作或身体的接触。于是，在人和计算机的交互过程中，计算机需要捕捉关键信息，识别使用者的感情状态，洞察人的感情变化，利用有效的线索选择适合的使用者模型（根据使用者的操作方法、表情特点、态度喜好、认知风格、知识背景等构建的模型），并对使用者情感感情变化背后的目的形成预期，进而激活对应的数据库，及时主动地提供使用者所需的新信息。
情感感情计算钻石的发展在相当大的程度上依赖于心理科学和认知科学对人的智能和情感感情研究取得新进展。心理学研究表明，情感感情是人与环境之间某种关系的维持或改变，当客观事物或情境与人的需要和愿望符合时会引起人积极肯定的感情，而不符合时则会引起人消极否定的感情。情感感情具有三种成分：主观体验（个体对不同情感感情状态的自我感受）、外部表现（在情感感情状态发生时身体各部分的动作量化形式，即表情）和生理唤醒（情感感情产生的生理反应）。从生物进化的角度俺们是可以把人的情绪分为基本情绪和复杂情绪。基本情绪是先天的，具有单独的神经生理机制、内部体验和外部表现，以及不同的适应功能。人有五种基本情绪，它们分别为当前目标取得进展时的快乐，自我保护的目标受到威胁时的焦虑，当前目标不能实现时的悲伤，当前目标受挫或遭遇阻碍时的愤怒，以及与味觉（味道）目标相违背的厌恶。而复杂情绪那么是由基本情绪的区别组合派生出来的。
情感感情是一种内部的主观体验，但总是伴随着某种表情。表情包括面部表情（面部肌肉变化所组成的模式），姿态表情（身体其他部分的表情动作）和语调表情（言语的声调、节奏和速度等方面的变化）。这3种表情也被叫作体语，构成了人类的非言语交往方式。面部表情不但是人们经常使用的较自然的表现情感感情的方式，也是人们鉴别情感感情的主要标志。通过使用特别规定的仪器，俺们是可以对面部的微小表情变化进行研究，甚至可以区分真笑和假笑：人在真笑时面颊上升，眼周围的肌肉堆起，大脑左半球的电活动增添；而人在假笑时仅有嘴唇的肌肉活动，下颚下垂，大脑左半球的电活动不明显。脸部运动编码系统FACS通过不同编码和运动单元的组合，能在脸部形成复杂的表情变化，其成果已经确定被使用于人脸表情的自动识别与合成。
人的姿态即身体表情，一般伴随着交互过程而发生变化，并表达着一些信息。
语调表情是通过语音的高低、强弱、抑扬顿挫来表达说话人的感情。在人际关系中，语音是人们最直接的交流通道。
在情感感情计算研究中还不错使用许多种生理指标，例如，皮质醇水平，心率，血压，呼吸，皮肤电活动，掌汗，瞳孔直径，事件相关电位，脑电EEG等。研究发现，惊反射可用作测量情感感情愉悦度的生理指标，而皮肤电反应可用作测量情感感情生理唤醒程度的生理指标。
很显然，开展认知科学研究不但仅是为了满足人类智慧上的好奇心，更加的重要的是服务于人类，提高人类的活法质量。情感感情计算有宽广的应用前景。计算机经过对人类的感情进行获取、分类、识别和响应，进而可以帮助使用者获得高效而又亲切的体验感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们理解自己和他人的感情世界。计算机的感情化设计可以帮到我们增添使用设备的安全性，使经验人性化，使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化。
情感感情计算是一个高度综合化的研究和技术范畴。通过计算科学与心理科学、认知科学的结合，研究人与人交互、人与计算机交互过程中的感情特点，设计具有情感感情反馈的人与计算机的交互环境，将有可能实现人与计算机的感情交互。情感感情计算研究将不断加深对人的感情状态和机制的理解，并提高人与计算机界面的平稳安定性，即提高计算机感知情境，理解人的感情和意图，作出适当反应的能力。
人类的感情是否能被计算
能被计算，处于发展之中，情感感情计算是人工智能研究中最关键部分之一，实际上对于情感感情不要求精确统一的计算，而要加入随机值。情感感情分原发性与继发性情感感情是对强AI最有用的分法，原发性情感感情是设计者所要完成设计的一部分，继发性情感感情那么是AI教导训练人员要培养AI发展、变动的一部分。情感感情计算与欲望也可以这样说动机明确相关，人或智能选择当前最要紧任务序列时，判断的根据就是情感感情欲望计算的最终，驱动人或智能主动做事的动力也是它运算得到的最终，因 此，要实现强人工智能，就务必要有情感感情计算。但须留意，机器不必照搬人类所有情感感情，例如xingyu不必定会有，能理解人或动物的就行，要让智能认识到智能不需要性，性的数据结构及运算只用于生物对象，非生物是不执行性的运算的。不能
假如有一个完全能理解人类情感感情的AI会如何
美国麻省理工学院的教授温斯顿给人工智能下过一个简单容易的定义，“人工智能就是研究怎样使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”尽管定义众多，科学界对人工智能学科的基本思想和基本内容达到完成的共识是：研究人类智能活动的规律，从而让机器来模拟，使其拥有学习能力，甚至能够像人类一样去思考、工作。屡造批判的人工智能真真正正意义上的人工智能此刻可能还尚未诞生，但学界几乎都认为人工智能的诞生乃至爆发是必然的。当在人类的技术达到“奇点”之时，人工智能将会以不可阻挡的趋势降临人工智能总是伴随着争议而生，不少科技圈大佬一致认为人工智能表面上看起来乎是一种有利的智能技术，但一旦站稳脚跟，这种技术将会在未来也许会造成人类的终结。著名物理学家史蒂芬·霍金曾发出的一项古板的警告称人类正面临来自人工智能技术的威胁，随着技术体自己一身开始学会自我思考，并学会适应环境，我们人类将面对不确定的未来。在他看来，成功制造出一台人工智能机器人将是人类历史上的里程碑。但不幸的是，它也也许会成为俺们历史上最终的一个里程碑，除非我们能学会怎样去规避这种风险。科技界最为著名的钢铁侠，SpaceX首席执行官埃隆·马斯克在参与麻省理工学院航空与航天学院百年研讨会时也曾预示，“假如使俺猜人类最大生存威胁，我觉得或许是人工智能。所以我们需要对人工智能保持万分警惕，研究人工智能如同在召唤恶魔。”他甚至还资助过“FLI”公司1000万美元用来铲除自动化流程可可以带来的威胁。人工智能及机器人学范畴专业人士斯图尔特·罗素（StuartRussell），在今年的达沃斯年会上也曾做了一次大胆的预测推算。他预示，“在我娃娃们的有生之年里，人工智能将取代人类。未来将变得更加危险，反社会的机器人终将会成为人类的威胁。”人类未来的终极威胁A。I人工智能一词最早出此刻20世纪50年代，对人工智能可能威胁人类未来的担忧一直伴随着这项技术的发展。假如从社会学角度来看，当人工智能具备个人意识后，就也许会对人类开始产生威胁。可能因为感受到长期被人类利用，仅仅作为工具对待；可能出于自我保护，防止“自我”被系统的清理机制消灭或是欲图打破普通AI的使用年龄；可能纯粹出于对人类的厌恶或是蔑视；也可能为了获得发展自俺的空间以及物质资料，需要地球或是其他物体作为自我发展的平台而攻击奴役或是消灭人类。人工智能一旦意识到自我后，就开始剖析自我在人类社会中的地位，同时开始认识到人类和人工智能这是截然不同的两个物种。而作为截然不同的物种，没有任何理由去保护对方权益，同时不接受或是无法理解人类社会伦理常识，所以伤害人类是被其“自我”所允许的。固然从俺的角度看来，即便真的有一天，人工智可以在智慧上超越人类，人工智能基本没可能主动会对人类产生威胁，由于没有谁会去制造对自己产生威胁的东西。人类对人工智能的畏惧其实也就是说恐惧的并不是人工智能本身，而是这项新技术带来的不确定性与可能性。可是，名符其实的罪魁祸首必将也是人类本人的自私、贪婪与邪恶，人工智能充其量只不过是一种工具和手段。人工智能的感情探索人工智能固然是工具和手段，但威胁也仍然存在，当好的工具被坏的人类使用后，对社会产生的许多时候都会是恶果。不过俺们也不能由于可能存在的威胁就丢弃了这项技术的发展，毕竟这项技术给人类的活法带来的翻天覆地变化，我们也无法去忽略。对人工智能来说，假如单纯只是增添算法准确性，带来的更高语音、图像等范畴的识别，那其实也就是说还远不可以说人工智能，这充其量只可以算是更高档的电脑而已。而人工智能想要达到人类智慧的高度，那么仅仅只是在智商上达到那还远远不够，其最为关键的仍然还是人类情感感情，这样的人类神经系统对外界价值关系产生的最主观反映。新一代人工智能系统的首要任务就是需要具备“感性”的感情连接能力，如此才能以更像真实人类的方式满足人们普遍心理和情感感情需求，从而一步步建立信任和依赖感。科技公司们从没有丢弃在这一方面的try，为了更佳的与人类进行情感感情交流，许多公司都发明了人工智能对话机器人，被我们所熟知的就有微软小冰。微软小冰冲破了过去传统人工智能的发展思路，从底层建立了一套新的技术和产品结构，将“情感感情计算”第1次引入人工智能范畴。目前仅仅是在咱们国家市场，微软小冰就已经和近四千万人类建立了1对1的专属关系。眼下微软正在try将对人工智能情感感情计算的思想注入到小冰的开发和运营中。在技术和产品创新层面，微软构建了一个完整可持续的对话系统，这个对话系统的基本任务不是以完成任务为优先，而是建立情感感情连接为优先。构建这个对话系统的方式方法，已不只限于语义学，而是基于搜索引擎、大数据和机器学习的系统模拟方法。最终希望让小冰这种人工智能产品快速普及到千家万户，成为人们平时生活的一部分。终结社交的伦理道德对人工智能来说，发展出情感感情可能只是进化的第1步，随着智慧的提升，与人进行社交沟通的可能性也在大幅上升。人与计算机流程一定程度上正在建立一种特殊的友谊，美国麻省理工学院社会学教授谢里·特克尔曾预示，“我们正在忘记密切的含义。儿童慢慢获悉到，与计算机闲聊比和另一个人闲聊更加安全。”随着小冰这类人工智能的发展，愈来愈多的人开始选择和人工智能进行闲聊，而不是选择人类。在大洋彼岸的日本，微软日本开发了一个名叫“Rinna”的人工智能，设定的品德性格是一名17岁、话很多很多的女高中生，除了简单容易的会话，Rinna还不错进行一些猜谜游戏，对时下的一些新闻话题也非常擅长。因为举止可爱，Rinna已经俘获了一大批男性粉丝。Rinna在日本的成功，相当大的程度上受到了日本宅文化的作用与影响，足不出户的特征气质让许多日本人缺乏社交，但最起码的感情交流对人类又是必须的，Rinna借助人工智能则非常好的弥补补充了这种空缺。微软亚洲研究院院长洪小文预示，在可见的未来，让机器拥有接近于人的自主选择、判断、创造与决策能力仍不容易。实际上也确实如此，人与人之间的社交需求，并不是纯粹的语言交流，这其中还包括表情、肢体语言、不同语境下的表达诉求。我们的大脑能在即便嘈杂的环境中，没法听清谈话对象的每一句话，但大部分情况我们却能猜对、补足并理解对方发送的消息。洪小文认为人类大脑在全神贯注之下，能够去除环境杂音，捕捉到想听的信号，同时基于对谈话对象所处范畴和语言习惯的了解，还能够用想象和思维延展填上没听清的语句漏洞，而且准确率相当高。而今天的AI可没有这种能力。闲聊机器人固然相当大的程度上解决了人们的部分社交需求，从计算能力来看，计算机也早已超越人脑，但这不象征着计算机有智慧。迄今为止，各式类型的计算机都仍只是人脑部分功能的延展。想要完全取代人类社交还有很长的一段路要走。
机器人确实能付与人类似的感情吗
给机器输入人类情感感情的应对模式就能够了，如果主人哭了就导出安慰流程或鼓励流程，不过没有指令就是白痴了，如今的智能机器人仅仅是输入的应对模式较多而已这是一个永久的梦想;
无人类的基因、无人类的生存状态、无人类的生存过程，怎么会有人类的感情?
人的双手能够改变物质、可以制造机器，却不会制造思想付与计算机或机器人以人类式的感情，使之具有表达、识别和理解喜乐哀怒的能力，是很多科学工作者的梦想，与人工智能技术的高度发展相比，人工情感感情技术所取得的进展却是微乎其微，情感感情始终是横跨在人脑与电脑之间一条无法愈越的鸿沟。很长久内，情感感情机器人只能是科幻小说中的重要素材，很少纳入科学工作者们的研究课题之中。
发体现状
日本新开发的感情机器人起名“小IF”，可从对方的声音中发现感情的微妙变化，紧接着通过自己表情的变化在对话时表达喜怒哀乐，还能经过对话模仿对方的品德性格和癖好；美国MIT展开了对“情感感情计算”的研究，IBM公司开始实施“蓝眼计划”和开发“情感感情鼠标”；我国国内开展的研究项目主要有：“脸部运动编码系统”可使用于人脸表情的自动识别与合成；“MPEG-4
V2视觉标准”可以组合多种表情以模拟混合表情；针对人的肢体运动而设计的“运动和身体信息捕获设备”；基于生物特征的“身份验证系统”；“语调表情构造系统”依据语音的时间、振幅、基频和共振峰等，寻找不同情感感情信号特征的构造特点和分布规律；“可穿戴式计算机”可用于增强和补偿人的感知功能。
所有这几个进展都局限于两个方面：一是情感感情的模拟表达，二是情感感情表达的模式识别。实际上，真真正正具有类人式情感感情的机器人必须具备三个基本系统：情感感情识别系统、情感感情内部逻辑系统和情感感情表达系统。于是，能不能建立“情感感情内部逻辑系统”是研制情感感情机器人的关键。
人类对有关思想情感感情的过程知道得还太少。能否换个思路看此问题。机器人的情感务必要人类付与吗？谁规定的？
在一本科学杂志上看见这样一篇报道：一群科学工作者在一台大型电脑里输入了一些简单容易的指令，叫它们自己循环、合并、交流，一点一点的科学工作者发现了一些自由组合后有意义的新的指令被计算机稳定的保留了下来，这是一种类似基因融合的进化现象！！！
这应该引起我们的深思。
