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作者: 彼得·戴曼迪斯（Peter H.Diamandis）、史蒂芬·科特勒（Steven Kotler）
出版社: 湛庐文化/北京联合出版公司
原作名: The Future Is Faster than You Think
译者: 贾拥民
出版年: 2021-1-5
页数: 300

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这些场景中所用的技术，现在大部分都已经出现了，它们被冠以“情感计算”的标签，或者被称为“教授机器理解和模拟人类情感的科学”。这当然也是一个技术融合的案例，因为这是一个位于认知心理学、计算机科学和神经生理学交叉地带的新领域，结合了人工智能、机器人和传感器等正在加速发展的技术。情感计算已经集成到了网络教学应用程序中，如果学习者感到无聊，人工智能就会调整讲解风格；它也渗透进了机器人看护中，使机器人看护的质量大幅提高；它还应用到了社会监控领域，比如人工智能汽车，一旦发现司机生气了，相关系统就会采取额外的安全措施。而它最大的影响是在娱乐领域，因为那里所发生的一切都越来越个性化了。

人的面部表情、手势、眼神、声调、头部动作、说话频率和持续时间，都是富含情感信息的信号。如果将下一代传感器与深度学习技术很好地结合起来，人工智能就可以读取这些信号，并利用它们来分析用户的情绪。重要的是，所需要的基本技术都已经出现了。

Affectiva是由麻省理工学院情感计算小组组长罗莎琳德·皮卡德（Rosalind Picard）创建的一家初创公司，它开发了一个可供游戏公司和营销行业使用的情感识别平台。如果用户觉得困惑或沮丧，那么这个技术平台就会告诉客服聊天机器人，同时为广告商提供一种测试广告情感效果的方法，为游戏公司提供一种实时调整内容的方法。在惊悚游戏《别介意》（Nevermind）中，Affectiva提供的技术能够通过面部表情和生理反应来捕捉玩家的焦虑感。当系统发现用户感到害怕时，游戏就会加码——增加挑战性的任务和超现实的内容来提高刺激性。

另一家情感计算初创公司光波（Lightwave）的技术不仅可以捕捉个人的情绪状态，还可以捕捉整个群体的情绪状态。思科公司已经利用相关技术来充当一个创业投资大赛的裁判了，它还帮助音乐节目主持人保罗·奥肯弗德（Paul Oakenfold）在新加坡的一场音乐会上提高了听众的参与度，并在《荒野猎人》（The Revenant）预热期间帮助测试观众的反应。

情感计算也在向移动化的方向发展，这意味着手机可以根据现实世界中发生的事情来提供内容——我们的情绪、位置、同伴、同伴的情绪等。一些初创公司，比如Ubimo和Cluep，可以提供“情感企业家”所需的一切：从情感应用程序开发平台到高度个性化的情感内容交付服务