近两年，人工智能有哪些有趣的进展？
没看到大佬们提过情感AI[1]（Artificial Emotional Intelligence）。 ---------------定义--------------- 情感AI是一个跨学科领域，涉及计算机科学、 心理学和认知科学，旨在研发能够识别、解释、处理、模拟人类情感的系统。[虽然该学科最早可追溯至早期的哲学研究，即人们对情绪的剖析，但真正使其成为现代计算机科学分支的，则是1995年罗莎琳·皮卡德发表的关于情感计算的论文。人们研究情感计算很大程度上是为了能够模拟共情——机器应该能够解释人类的情绪状态，做出相适应的行为，对情绪给予恰当的回应。 情感AI技术的基础在于心理学层面的情感识别分析技术，在该技术出现前，人类的情感只能用语言去描述，属于纯粹主观经验判断。而情感识别和量化技术由美国心理学家保罗·艾克曼教授创立，其最大的学术贡献是面部动作编码系统（FACS）[2]。通过该技术，人类第一次可以通过科学标记计量的方法将高兴、伤心、害怕、愤怒、厌恶、惊讶、轻蔑等七种基本情绪进行科学定性定量分析。 ---------------技术实现--------------- 尽管人类目前可能在情感识别方面占上风，但是机器正在利用自己的优势在不断进步。麻省理工学院斯隆（MIT Sloan）教授Erik Brynjolfsson解释说，机器非常擅长分析大量数据，他们可以聆听声音变化，并开始识别这些变化与情绪变化的关系。同时机器可以分析图像并在人类面部微表情中识别出细微之处，速度比人类甚至还要快[3]。 情感AI现在主要通过视频、 声音和文本展开。 人类的表情丰富多样，种类大致有7类，但微表情种类则异常丰富，主要表情+微表情可以很好的反映受试者的情感状态即变化。 比如下图，预测结果：最有可能：安静，次之: 高兴。 人类处理声音的方式异常复杂，从音频剪辑中感知情感的方式涉及很多因素。一个人的性别，其语气变化，甚至所用词语的类型都会影响我们理解所说内容的方式。 详细的技术原理可以参考下面的文章。  文本情感分析[5]（也称为意见挖掘）是指用自然语言处理、文本挖掘以及计算机语言学等方法来识别和提取原素材中的主观信息。通常来说，情感分析的目的是为了找出说话者/作者在某些话题上或者针对一个文本两极的观点的态度。这个态度或许是他或她的个人判断或是评估，也许是他当时的情感状态（就是说，作者在做出这个言论时的情绪状态），或是作者有意向的情感交流（就是作者想要读者所体验的情绪）。 ---------------进展--------------- 十多年来，一些大公司以及规模较小的初创公司已经在情感AI方面进行了投资，它使用计算机视觉或语音分析来识别人类情感。这些公司中的许多公司开始专注于市场研究，抓取和分析人类对产品反应。其中一些进展包括： 其中2018年一项研究[6]，对来自30名来自不同文化背景下的儿童视频研究，通过深度学习对于视频的处理，对于自闭症儿童的个体和文化差异的影响进行了实证研究，为自闭症的进一步研究提供了数据基础。 位于阿姆斯特丹的Koninklijke Philips Electronics NV和ABN AMRO Bank NV开发的技术[7]，目的降低金融市场的交易风险。研究表明，处于情绪高涨状态的交易者将为资产和轻描淡写的风险支付过多的费用，这种情况被称为“竞价热”或“竞标狂潮”。为了解决这个问题，两家公司共同开发了一种称为Rationalizer的工具，该工具具有两个部分：连接在交易者手腕上的手环，该手环通过皮肤电活动（类似于测谎仪的工作方式）来测量情绪，而显示屏则显示手腕的力量。研究人员发现，当用户意识到自己情绪高涨时，他们更有可能重新考虑自己的决定。 Facebook的“情绪检测自拍滤镜”专利，这个想法是根据照片中检测到的情绪自动选择合适的自拍“面具”。例如，如果自拍者看起来很悲伤，则过滤器默认为卡通泪滴；如果看起来很开心则会得到“Happy Panda”。  ---------------总结--------------- 现在情感AI已经慢慢渗透到我们生活的方方面面了，虽然可能我们感知不到，但它实实在在的在帮助我们构建一个更安全，更友好，更intelligent的世界，现在的应用大多数只是基于单个数据维度，未来融合技术对于情感AI或是一个契机。