人工智能之父马文·明斯基的观点提醒我们，情感的模拟对于机器智能的重要性。在人类认知中，情感是区分人与机器的关键因素之一。
自1997年MIT媒体实验室提出情感计算的概念以来，情感智能成为了机器智能研究的重要方向。情感使得机器更加通用、强大和有效，与人类价值观相一致。
情感计算主要研究三个方向：识别、表达和决策。其中，识别是研究如何准确理解人类情感，消除不确定性和歧义；表达则是探索如何将情感以合适的信息载体展现出来，如语言、声音、姿态和表情等；而决策则关注如何利用情感机制以更好地做出决策。
一、识别的深度探索
情感识别是一个历史悠久的研究领域，涉及语音、语言、表情和姿态等多个维度。离散情感空间将情感分为独立的标签，而维度情感空间则利用连续的向量表示情感。著名的维度情感模型如激活度-效价空间理论和Plutchik情感轮模型，为情感识别提供了有力的工具。
情感识别技术在教育、商业等领域有广泛应用。在教育领域，教师可利用情感识别技术帮助特殊需求学生如孤独症或抑郁症患者改善学习能力和身心健康。在商业领域，情感识别算法可分析消费者表情，预测产品销量，为产品开发提供依据。
二、情感的多元表达
人与机器交互时，若机器无法对人的情感作出合理反馈，则可能被认为不够智能。让机器能够表达情感是通用人工智能的重要一环。语音、肢体和表情是情感表达的主要方式。
语音是表达情感的主要途径，通过特定的声音风格和文字内容合成带有情感的语音，可使消费者感觉更人性化。肢体语言和面部表情则通过头、眼、手和腿等部位的协调活动以及脸部、眼睛或肌肉位置的变化来传达情感。在对话系统中，结合语言信息和视觉信息进行情感表达更是关键。
三、情感的决策作用
研究表明，情感参与的决策过程可能帮助找到更优解。将情感机制纳入强化学习算法中，可能使智能体在探索效率上发生有趣的变化。
以汽车驾驶为例，内部的生理反馈有助于驾驶员更好地评估环境并作出有利决策。在算法和实验部分，探讨了如何结合外部奖励和内部生理状态奖励以优化决策过程。
四、结语
情感如蝶恋花中的「衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴」，塑造了人类自身，决定了我们是谁，并影响着日常行为。情感是人类智能最核心的部分，更好地了解情感将有助于设计出更强大的机器智能。
