情感计算技术致力于通过赋予计算机识别、理解、表达人类情感的能力，进而使计算机具有更全面的智能，为人类提供更能满足其情感需求的智慧服务。以往的情感计算技术主要通过生理信号的采集和外部表现观测所获得的信息，与自我报告的情感状态进行比对并进行模式识别来完成，缺乏对上述过程神经活动机制的深入研究。

戴伟辉团队在采用f-MRI（功能性核磁共振成像）、多通道生理反馈仪器、红外热成像设备等多种实验设备对情感的神经活动观测及其与外周反应、外部表现和后续行为之间的关联研究基础上，提出了基于现场观测信息的非接触、非干预式情感计算方法，不仅使得对情感的理解和计算更为精确，而且大大降低了计算冗余度，提高了计算效率。

促进神经管理学发展

戴伟辉说：“现代管理中涉及大量人类的心理与行为活动，如何从神经学机制来更好地理解人类的心理与行为机理，已成为神经管理学这一新兴学科的重要研究内容，对于现代管理学的发展和为大数据环境下的计算提供先验知识、降低计算冗余、提高计算的精准度具有重要意义。基于现场观测信息的群体情感计算技术是多学科融合下的创新，将为促进神经管理学的发展与应用提供新的基础和技术手段。”

戴伟辉及其团队对群体情感识别技术的研究始于2009年，他们首先针对突发事件网络信息传播所引发的社会心理反应作了计算分析。戴伟辉认为，要系统性把握突发事件的演化特征，需要将物理空间、心理空间和网络空间三个空间的信息进行融合分析，并提出了物理、社会心理和网络空间的CPP（Cyber Psychosocial and Physical Computation）融合计算方法。

▲ 物理、社会心理和网络空间的CPP融合计算

其中，基于现场观测信息的群体情感计算技术就是上述计算中与物理空间和社会心理空间相关的技术，为CPP融合计算提供了有力的手段。2014年至2015年，戴伟辉在美国哥伦比亚大学医学院访问期间，就群体情感计算技术作了大量实验，其成果已应用于突发事件现场监测、医疗服务管理和零售业顾客行为分析等领域。

助力慧城市建设

戴伟辉表示："智慧城市以及智慧服务、智慧工厂等概念中‘智慧’的含义就是不仅要具备理性智能，还必须拥有情感智能，为服务对象提供更好的情感体验，群体情感计算技术对于智慧城市建设和实现生产、服务中的‘人机共融’大有可为。“

智慧城市是当今世界城市发展潮流，其本质是应用先进信息技术，对城市实现智慧式的管理和运行，在民生、环境、公共安全和工商业活动等各领域为居民创造更美好的生活。

为了实现这一目标，机器需要对情景状态进行感知，并通过理性推理和情感推理形成具备情感智能的智慧服务策略。

▲ 智慧服务中的情景感知与情感智能

采用智慧服务策略，可以使得客户的体验和对服务的满意度大大提高，避免工业作业现场因员工疲劳和不正常情绪带来的安全隐患；在企业管理中及时把握员工的情绪变化并作出调节。

基于现场观测信息的群体情感计算，将为智慧城市的建设、客户服务和企业管理提供新的理念与手段，在智慧工作、智慧生活、智慧服务与智慧管理中扮演重要的角色。

两大难关待克服

戴伟辉表示：实现大范围应用基于现场观测信息的群体情感计算技术。一方面要对复杂社会场景中的情感理解和相关知识建模进一步研究，提高识别精确度；另一方面要注意对隐私保护的问题，在应用场合、应用方式、信息采集分析等方面通过相关法律予以明确规范。

群体情感计算技术的不断发展，主要体现在计算原理、探测方法与手段，以及数据分析技术的创新改进。戴伟辉表示：“人体有多种特殊信号和情绪变化密切相关。该技术未来还会根据其它与情绪相关的人体信号，在情感神经机制的理论基础上探索新的计算原理与方法，并结合不同社会场景特征通过人工智能技术进行深度学习，就如人类在社会活动中的学习过程一样，建立基于现场观测信息的群体情感计算知识库，并能够自适应进化、更新。目前，情感计算与情感智能技术正在引起广泛的关注，已成为神经管理学和人工智能技术等领域的研究热点，未来三到五年将呈现上述技术发展与应用的高峰,并使我们的城市、社会、企业的服务与管理步入真正的智慧时代”。

封面制图：冯宇嘉

编辑：徐静返回搜狐，查看更多