随着心理疾病和壓力等社會問题的日益普遍，情绪人工智能（EAI）的發展為人類提供了更好的情绪理解和支持，進一步提升了生活質量和心理健康。人工智能在情绪識别、表達和支持方面扮演着重要的角色，為人們提供更多的情绪支持和輔助。借助人工智能的幫助，人們能夠更好地管理自己的情绪，調整心態，促進身心健康的發展。總體而言，情绪人工智能為人們带来了更多的便利和支持，有助於更好地應對和管理情绪，實現更好的生活。
「EAI」是20世紀90年代資訊科技的一個子領域。在過去的幾十年裡，隨著科技的不斷進步和社會經濟的發展，EAI已經成為了一個相對成熟的概念。然而，受到疫情的推動，EAI將在2022年迎來爆發性增長。可能是因為疫情導致了人們對心理健康問題的關注增加，而EAI作為一種處理這些問題的技術手段，受到了許多人的青睞。
根據麥肯錫的報告，有60%的人提到傳統心理諮詢或其他治療方法在價格方面難以負擔。這一點也解釋了為什麼EAI在市場上具有巨大的潛力和需求。相對於傳統的心理諮詢，EAI可以提供更經濟和方便的解決方案。人們可以通過使用科技產品，例如智能手機或電腦，來獲取心理健康相關的信息和建議，而不需要支付昂貴的諮詢費用或等待長時間的預約。
這種轉向EAI的趨勢也反映了科技發展對於人們生活方式的影響。隨著人們生活節奏的加快和社交媒體的普及，越來越多的人更願意通過科技來解決問題。EAI的出現為這些人提供了一個更加便利和迅速的解決方案，使他們能夠在任何時間和地點獲取所需的心理健康支持。
然而，與任何新興技術一樣，EAI也存在一些挑戰和風險。首先，由於EAI主要通過科技產品提供服務，需要保證信息的安全和隱私。保護個人敏感信息的安全是至關重要的，並且需要制定相應的政策和技術來解決這個問題。其次，EAI技術的準確性和有效性也是需要考慮的因素。作為一種輔助手段，EAI在提供心理健康支持時應該與專業諮詢師或醫生的建議相結合，以確保結果的準確性和可靠性。
情感運算（affective computing）在EAI領域中扮演了重要的角色，不僅可以舒緩壓力，還能夠讓電腦透過收集相機、麥克風和生理穿戴式裝置的訊號，以心理學理論為基礎，整合統計分析和人工智慧（AI）技術，來判讀人們的心理狀態。這一項新興跨領域研究由美國麻省理工學院（MIT）媒體實驗室的教授畢凱（Rosalind Picard）提出和推動，已經取得了很大的進展。
情感運算，也稱為情感計算，是一個結合心理學和人工智慧的領域，專注於理解和解釋人們的情感狀態。通過收集來自相機、麥克風和生理穿戴式裝置的訊號，情感運算可以分析和解讀這些訊號來推斷出個人的情感狀態，例如憂慮、高興、憤怒或壓力。
情感運算應用於EAI（情感智能）領域有著眾多的優勢。首先，它可以幫助人們減輕壓力。通過識別和理解個人的情感狀態，情感運算可以提供適當的支持或應對策略，從而減輕壓力並促進心理健康。其次，情感運算能夠讓電腦更好地理解人類的情感和情感需求。這可以有很多應用，比如情感智能助手可以根據使用者的情感狀態提供相應的建議或幫助。
情感運算的核心在於如何從大量的訊號中提取和解讀情感信息。這涉及到心理學理論和統計分析的結合，以及人工智慧技術的應用。情感運算的研究者和開發者需要考慮許多因素，例如面部表情和微表情、語音語調、生理訊號（如心率和皮膚電阻）等。在分析這些訊號時，常常需要使用機器學習和模式識別技術來建立模型並進行預測。
美國麻省理工學院（MIT）媒體實驗室的教授畢凱（Rosalind Picard）被認為是情感運算的先驅者之一。她提出了情感運算的概念並推動了相關的研究和應用。這一領域已經取得了很大的進展，並且被廣泛應用於多個領域，如人機交互、情感智能助理、虛擬現實和醫學等。
未來，隨著科技的不斷發展和情感運算的進一步研究，我們可以預見情感智能技術將在各個領域得到更廣泛的應用。從改善用戶體驗到幫助治療心理疾病，情感運算將為我們帶來更多的可能性和便利。然而，我們也需要關注隱私和倫理問題，以確保這些技術的正確應用和保護使用者的權益。
人們的面部表情經常隱含著情感訊號。面部表情是人類非言語溝通中最重要的組件之一，能夠傳達詳細且豐富的情感信息。以微笑為例，微笑是一種喜悅和友好的表情，展現了內心情感的愉悅和輕鬆。而皺眉則代表著擔憂、不滿和困惑等負面情緒。通過觀察和分析面部表情，我們可以了解人們內心情感的真實反應。
此外，聲音的語調和詞語的選擇也蘊含著情感的正負和強烈程度的線索。當人們感到高興、興奮或激動時，他們的聲音通常會變得明亮、高亢並且節奏明快。相反地，當人們感到沮喪、傷心或害怕時，聲音可能變得低沉、單調和緩慢。此外，人們在表達情感時還會選擇特定的詞語和詞彙，以突出他們內心情感的強烈程度。例如，使用強烈的形容詞或副詞可以表達極度的喜悅或悲傷，而使用輕描淡寫的詞語則可以表達較為中性的情感。
換句話說，生理訊號在某種程度上反映了內心情感的真實反應。人類的情感經常以生理反應的形式體現出來，例如心跳的加速、面部肌肉的收縮或放鬆，以及皮膚的微紅或發白等。這些生理訊號是人們情感體驗的一部分，可以提供多方面且真實的情感資訊。
通過對這些情感訊號的量化和分析，我們可以利用情感運算的方法獲取情感資訊。情感運算是一種利用計算機和數據處理技術來分析人類情感的方法。它通常使用機器學習和人工智慧技術，將生理訊號和語言同時納入考慮，以獲取更全面和準確的情感資訊。例如，通過使用機器學習演算法對大量人臉圖像進行分析，可以自動識別不同的面部表情並闡明其對應的情感。
在醫療領域中，情感運算的應用廣泛且具有潛力，可以幫助護理人員和醫生更好地了解病人的狀態和需求。其中，Beyond Verbal和SignalActionAI兩家公司提供的技術，為疾病偵測和醫療護理帶來了新的可能性。
Beyond Verbal是一家專注於語音人工智慧分析的公司。他們的技術能夠通過對語音的分析，了解病人的生理狀況和情感變化。這對於預防突發性心臟疾病具有重要意義。病人可以隨時通過語音來告知他們身體的感受，而Beyond Verbal的技術可以即時分析這些語音，探測是否存在心臟疾病的風險並提前進行預防措施。
SignalActionAI則是一家專注於聲音和面部表情細節分析的公司。他們的技術可以深入探測患者的情緒狀態，從而提供更適當的治療方案。患者的情緒狀態在許多疾病的處理過程中都扮演著重要的角色，它可以影響治療的效果和患者的心理狀態。SignalActionAI的技術能夠透過細緻分析聲音與面部表情，捕捉患者情緒的微妙變化，使醫護人員能更迅速地辨識出患者的需求，且提供符合他們情緒狀態的治療方案。
另外，在失智方面的預防和治療方面，情感運算也有著廣泛且重要的應用。情感運算是指機器能夠理解並回應人類情感的能力。在失智病患的照顧中，情感運算技術能夠幫助病患的家人和醫護人員與病患建立更好的情感聯繫和溝通，進而提升病患的生活品質和心理健康。
例如，DreamFace公司的社會型機器人Ryan利用情緒認知和自然語言技術，可以成為失智病患的協助者和陪伴者。Ryan能夠運用情感辨識技術，分析病患的情緒表達，並透過自然語言處理技術，與病患進行對話和互動。這樣的技術使得Ryan能夠更好地理解病患的需要和情感狀態，提供相關且個別化的支持和照顧。
此外，Ryan還能夠監測病患的活動程度、記憶能力和心智狀況等指標，並根據這些指標來調整互動和遊戲的方式。例如，當病患的活動程度下降時，Ryan會提醒病患進行適量的運動，以促進身體健康；當病患的記憶能力減退時，Ryan會運用遊戲和記憶訓練來幫助病患保持記憶力。這樣的個別化治療和關懷有助於提升失智病患的生活品質和幸福感。
值得注意的是，情感運算技術只是失智病患照顧的輔助工具，不能完全替代人類的關懷和照顧。而且，每個病患的需求和情況都是獨特的，需要個別評估和處理。因此，在應用情感運算技術時，還需要有專業的醫護人員和照顧者的參與和指導，以確保失智病患能夠得到最適合和最有效的照顧。
