长期以来，在我们对人工智能（AI）的认知和它实际能做的事情之间一直存在着偏差。一方面我们看到关于“智能机器”的电影、文学作品和电子游戏都将AI描述为自然直观的形象。另一方面，我们常常感觉同人工智能进行情感沟通非常困难。

在人工智能日益蓬勃发展的过程中，我们开始看到人工智能开始提高情商。

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随着这些人工系统被整合到我们的商业、娱乐和物流网络中，我们见证了情商的发展。这些智能系统能更好地理解人类的感受以及他们为什么会有这种感觉。

其结果是企业和研发机构开始思考如何重构AI沟通和运作。这些智能系统极大地改善了家庭智能语音系统的语音用户界面。人工智能不仅在改进面部识别，还在改变行为方式。

更好地洞察人类的表达

当人们交流时，他们会使用成千上万的潜台词。他们说话的语气，说话的速度——这些都是谈话中非常重要的部分，但对于以往的人工智能程序来说，这些不是谈话“原始数据”的一部分。

人工智能专家们正在设计用来测量人类细致互动的新系统。现在能够根据与特定线索和表情相关的数十个指标来观察愤怒、恐惧、悲伤、快乐或惊讶等情绪。算法正在接受训练，以评估言语的细微之处以及与他人之间的关系，力图构建一张在社交场合模拟人类如何读懂对方的路径图。

系统越来越习惯根据说话的语气、音量、速度或清晰度来分析语言的潜台词。这不仅有助于这些系统更好地识别说话者的性别和年龄，而且在识别某人兴奋、担心、悲伤、生气或疲劳方面也变得越来越高明。虽然这些系统的实时集成仍在开发中，但随着语音分析算法变得更加智能，它们能够更好地识别关键问题和人类情绪。

提高情感人工智能的准确性

机器学习（ML）是人工智能的基石，在情感人工智能的发展中更是如此。这些系统需要人类面部表情、声音和互动的巨大知识库，以学习如何建立基线，然后识别来自基线的变化。更重要的是，人类不是一成不变的。当我们生气或悲伤时，我们的反应是不同的。俗语不仅影响语言的内容，还影响语言的结构和表达方式。

为了使这些算法准确，他们必须从全球各地和特定国家的不同地区收集具有代表性的样本。对开发人员来说，收集各种各样的样本是一个额外的挑战。开发人员负责教机器像人一样思考。与此同时，开发人员必须考虑到人们之间的差异，以及人们在相互理解时的不确定性。

其结果是，人工智能复制人类基本行为的能力显著提高。Alexa开发人员积极地工作，教语音助手进行识别情绪困扰的对话，美国政府使用音调检测技术来检测现役士兵和退伍军人的PTSD症状和体征。同时该系统开始进入研究特定的身体疾病的领域，如帕金森病对声音的影响。

PTSD一般指创伤后应激障碍。

虽然这些应用是小规模实验性质的，但它表明，人们外在情绪表达背后的数据可以被分类，并用于评估他们当前的情绪状态。

人工智能正变得情商更高

用情感AI重构人机沟通，对于应用这些创新技术的企业和个人来说意味着什么？

情感AI系统被用于一系列不同的应用，包括：

反馈调查

训练

客户支持

销售支持

这些系统可以分析对话，并提供关键的见解和建议，以了解某人的本质和意图。根据他们在对话中说话的方式，以及他们的面部和声音线索。支持团队能够更好地定位愤怒的客户并采取行动。销售团队可以分析电话记录，看看他们可能在哪里失去了潜在客户。人力资源部门可以实施更聪明、更个性化的培训和培训计划，以开发他们的领导力。

与此同时，这些技术代表着消费者应用的巨大飞跃潜力。语音用户界面将能够识别某人是否生病、悲伤、生气或高兴，并做出相应的回应。银行、零售商和餐馆的自助服务点将能够与顾客进行互动，这不仅取决于他们按下按钮这样的动作，还取决于他们说的话和说话的方式。（深度阅读：我国电信运营商已开始将情绪识别AI技术应用于其庞大的客服系统，以管理其人工客服情绪，提升服务效率。单日业务会话量近三千万，客户满意度99.44%，怎么做到的）

虽然其中一些应用程序比其他应用程序更快可行，但人工智能通过面部和语音线索更好地理解人类情感的进化，为企业级应用和面向消费者的应用程序带来了巨大的新机遇。