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你有沒有想過，科技的發展其實和心理學也是有關係的？
情感運算（Affective computing），這個 1995 年由 MIT 的教授羅莎琳．皮卡德（Rosalind Picard）提出的詞語，結合了科技與情緒的情感運算，將進一步改變我們的生活。
Rosalind Picard
什麼是情感運算？
Affective Computing Trend map
情感運算是一種新興的科技領域，它利用 AI 來識別、理解與處理，甚至模擬人類的情緒。
藉由臉部識別、語音分析、生理訊號分析等技術，情感運算能夠收集並分析我們的情緒數據，這些數據可以透露出人的情緒狀態，經過運算和分析後獲得情緒相關的資訊。AI 可以透過這些資訊辨識人類的情感，並根據情感狀態調整行為（語氣、回應方式）。
情感運算的技術原理
情緒辨識的處理架構，包括資料收集、資料標記、資料輸入、機器學習、辨識輸出等階段。
過去的技術大多使用自然語言處理（Natural Language Processing，NLP），僅透過像是聲音轉文字這類自動語音辨識的技術，產生明確結果；而做完自動語音辨識、NLP 分析，增加情緒分析者稱作「多模態情緒辨識」，透過整合語音（如說話的音高、語調）、文字、臉部表情等資訊，輔以深度神經網絡分析，進行情緒的判讀。
情感運算的應用領域
在實際應用上，情感運算可以被應用於各個領域。
在消費者行為分析中，它可以幫助企業更準確地了解消費者的喜好和情緒狀態；在醫療照護中，它可以用來偵測患者的情緒變化，以提供更有效的照護；在教育領域，它可以讓教師更好地理解學生的情緒，從而提供更個性化的教學；在娛樂領域，它可以提供更豐富、更吸引人的互動體驗。
情感運算的商業潛力
根據 MarketsandMarkets 的報告，全球情感運算市場在 2020 年的市值為 286 億美元，預計在 2025 年將達到 1400 億美元，預估的年複合成長率（CAGR）為 37.4%。
隨著工業 4.0 的出現，無障礙運算（accessible computing）、改進的人機介面和網路技術預期將提升情感運算系統的性能。智慧家庭自動化中日益普及的手勢啟動的物聯網設備、車載資訊系統（Telematics）的整合，以及對語音驅動的導航系統等需求都讓促使情感運算有所進展。
然而，高生產成本是情感運算市場成長的主要阻礙。可穿戴運算和手勢識別需要大量的開發成本。但隨著政府在全球範圍內增加對 AI 和 ML 技術的投資，還有 疫情時代在企業端導入的技術解決方案，都讓情感運算系統有望規模化。
情感運算與隱私道德問題
不過，就如同多數科技會追蹤使用者資料用以後續優化，隨著越來越多的情緒數據被收集和分析，這些數據的收集和使用是否有足夠的透明度？用戶是否知道他們的情緒數據正在被收集，並且被用於何種目的？
此外，AI 可能存在情感偏進而影響 AI 系統的決策，這些蒐集的資料潛藏隱私問題、誤用模型所造成的決策風險，以及預測偏誤帶來的潛在不平等議題也是需要關注的問題。
情感運算的未來與挑戰
隨著 AI、機器學習和深度學習的不斷演進，情感運算將在人機交互、數據分析、智能服務等領域日趨強大。
同時，如何確保情緒數據的隱私與安全、如何避免情緒操控，以及如何在 AI 的發展和人類情緒的複雜性之間找到平衡？
情緒辨識技術的開發若要突破，最終還是要仰賴對於「人」的理解，並將技術落實到日常生活，解決「人」的問題。
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