情感计算白皮书
人类可以赋予AI机器人所有的情感吗?
我认为如果人 类 可以赋 予AI机器 人一定程 度甚至人 类 所有的情 感，那么，人 类 的科技一定将是突 飞猛 进的发 展。
如果AI有了人的情感，这个世界变化越来精 。
现在情感计算在未来将改变传统的人机交互模式，实现人与机器的情感交互。从感知智能到认知智能的范式转变，从数据科学到知识科学的范式转变，人工智能也将在未来交出一个更好的回答。
机器是否具有情感是机器人性化程度高低的关键因素之一。让人工智能理解人类情感的研究由此而生。
很长时间以来，是否具备情感，是区分人与机器的重要标准之一。换言之，机器是否具有情感是机器人性化程度高低的关键因素之一。试图让人工智能理解人类情感也并不是新近的研究。
自此，情感计算这一新兴科学领域，开始进入众多信息科学和心理学研究者的视野，从而在世界范围内拉开了人工智能走向人工情感的序幕。
其中，语音是表达情感的主要方式之一。人类总是能够通过他人的语音轻易地判断他人的情感状态。语音的情感主包括语音中所包含的语言内容，声音本身所具有的特征。显然，机器带有情感的语音将使消费者在使用的时候感觉更人性化、更温暖。
从情感计算的决策来看，大量的研究表明，人类在解决某些问题的时候，纯理性的决策过程往往并非最优解。在决策的过程中，情感的加入反而有可能帮助人们找到更优解。因此，在人工智能决策过程中，输入情感变量，或将帮助机器做出更人性化的决策。
此外，情感智能可以让机器更加智能，具有情感的机器不仅更通用、更强大、更有效，而且将更趋近于人类的价值观。在人 类科学家长期的努力下，横亘在人脑与电脑之间的“情感”鸿沟正在被跨越。
如今，随着大量统计技术模型的涌现和数据资源的累积，情感计算在应用领域的落地日臻成熟。
大家知道有哪些容易中的人工智能国际会议吗
1. AAAI 2017
地点：旧金山
时间：2 月 4–9 日, 2017
网址：http://www.aaai.org/Conferences/AAAI/aaai17.php
关注原因：
本月初，全球顶级 AI 工程师、从业者、研究人员、科学家汇集旧金山，讨论了人工智能领域的最近研究进展。大会 Tutorials 和 workshops 干货满满，是印证技术的好机会。专题演讲者来自于多个细分领域和顶尖机构，包括微软、MIT、美国国家科学基金会和 NASA Ames 研究中心的高级科研人员。
大会上进行技术分享的大牛包括 Google 首席科学家 Vincent Vanhoucke、Waymo 技术负责人 Dmitri Dolgov、亚马逊 AWS 机器学习总监 Alex Smola、MIT Media Lab 情感计算研究部创始人 Rosalind Picard 等。此外还有我们更加熟悉的 MXNet 作者李沐、百度副总裁王海峰、清华大学教授朱小燕、科技大学教授杨强等。
对于如此关键的会议，雷锋网派出记者团队进行了 AAAI 大会的全程报道，并组织华人 AAAI 之夜专题活动，邀请杨强教授、朱小燕教授等进行技术分享。详情请在雷锋网主页搜索 “AAAI”，阅读系列报道。以下是部分干货：
Google 首席科学家 Vincent Vanhoucke：机器人和深度学习正在发生一些 “有趣的融合”| AAAI 2017
“情感计算” 之母 Rosalind Picard 二十年经验分享：那些令我惊讶的发现 | AAAI 2017
MXNet 作者李沐：工业界追求 “how”，学术界重在 “why” | AAAI 2017 见闻
深度 | 百度副总裁王海峰：百度在 NLP 领域都做了什么？
AAAI Fellow、现任执委杨强教授做客雷锋网 (公众号：雷锋网) 沙龙，解读 AAAI 的历史变迁 | AAAI 2017
清华大学朱小燕教授做客雷锋网沙龙，分享 NLP 和人工智能的那些事儿 | AAAI 2017
2. DeveloperWeek 大会和博览会
地点：旧金山
时间：2 月 11–16 日, 2017
网址：Home
关注原因：
DeveloperWeek 包含一个为期两天的 AI 开发者峰会，主要内容是技术分享和前沿思想者演讲。峰会聚焦于认知计算，音频、视频识别，机器学习与 AI 之间的关系等话题。Workshops 和 bootcamps 进行了开发工具方面的技术交流。另外还举办了一个黑客马拉松比赛。
3. Domino 数据科学峰会（Domino Data Science Pop-Up ）
地点：旧金山
时间：2 月 22 日, 2017
网址：Domino Data Science Popup
关注原因：
该峰会由 Domino Data Lab，即 Domino 数据实验室举办。 参会的皆为 “乐于提出合理问题、发现只得解决的问题” 的量化研究人员。这是一个为期一天，主要内容为思路分享、技术实践和人际沟通的大会，旨在提供数据科学前沿技术的真实情况报道。
4. Machine Intelligence Summit
地点：旧金山
时间：3 月 23–24 日, 2017
网址：Machine Intelligence Summit
关注原因：
该峰会的焦点是 “智能机器的崛起与数据利用”。其中的 “深度 workshop” 将会给参与人员探索特定课题的机会，这包括自然语言处理和模式识别。演讲者包括来自 Flickr、Airbnb 和 Pandora 等湾区一流公司的开发工程师和研究人员。
5. 机器学习大会 The Machine Learning Conference
地点：纽约
时间：3 月 24 日, 2017
雷锋网注：西雅图分会于 5 月 19 日召开，亚特兰大分会在 9 月 15 日召开，旧金山分会则在 11 月 10 日。
网址：The Machine Learning Conference
关注原因：
简称 MLconf, 该会议起源于与卡内基梅隆大学 GraphLab 的一项合作。会议内容专注与为组织、整理、分析大型含噪音数据集的解决方案。来自不同行业的演讲者（纽约会场将有来自于 Facebook 和 Meetup 的演讲嘉宾）将讨论他们的开发实践经验和方法。
6. AIAPP 2017
地点：日内瓦
时间：3 月 25-26 日, 2017
网址：Fourth International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIAPP 2017)
关注原因：
研究人员、学者、工程师将会聚一堂，讨论 AI 各个领域的实践、理论问题。选拔的论文将关注重大课题领域的研究项目和实际案例。这些课题包括：自动化控制、数据挖掘、语义技术、学习理论、认知信息学等。
7. The AI Summit
地点：伦敦
时间：5 月 9–10 日, 2017
网址：The AI Summit, London | The World's Number One AI Event For Business
雷锋网注：分会在 7 月 26 日举办，旧金山分会在 9 月 27-28 日，纽约分会在 12 月 6-7 日。
关注原因：
峰会和展览会将向与会者呈现现实中的案例：跨国企业巨头是如何执行 AI 解决方案，来提高生产效率的。演讲嘉宾将对多个行业的实践应用和案例研究做讲述，这包括零售业、能源、金融和银行业、通讯、交通和传媒。
8. Applied Artificial Intelligence Conference 2017
地点：旧金山
时间：5 月 11 日, 2017
网址：Applied Artificial Intelligence Conference 2017
关注原因：
该会议专注于 AI 的实践应用和商业机会，将重点讨论执行相关技术的特定工具和方法。承办单位 Bootstrap Labs 是关注 AI 应用技术领域的著名风投。因此，该大会将是 AI 从业人员审视该行业当前、未来机遇的一次好机会。
9. The AI Conference
地点：旧金山
时间：6 月 2 日, 2017
网址：THE AI CONFERENCE
关注原因：
该一年一度举行的会议，为顶尖 AI 研究人员与业界人士之间的面对面交流提供场所。该会议着重邀请正遭受 AI 洗礼的特定行业的专家，对前沿技术展开讨论。
10. AI and Machine Learning World 2017
地点：伦敦
时间：6 月 13–15 日, 2017
网址：https://tmt.knect365.com/ai-machine-learning-world/
关注原因：
AI 对于未来的企业意味着什么？这便是该会议的主题。会议内容包括示范讲解、案例，以及对无人飞行棋、机器人应用的讨论。该会议还将有针对 特定行业 AI 应用的 ppt 主题演讲。
11. The O'Reilly Artificial Intelligence Conference
地点：纽约
时间：6 月 26–29 日 , 2017
网址：O'Reilly Artificial Intelligence Conference in New York 2017
关注原因：
这不是一场学术会议，而直接面向开发者、从业者。
该 O'Reilly 大会将聚焦于应用 AI，尤其是 AI 在越来越多的开发者工具库中扮演的核心角色。该会议将着重讨论现实商业案例，以及近年来应用 AI 领域涌现的的一些高超实践方法；并借此探讨如何挖掘 AI 的潜力。雷锋网了解到，该会议旨在帮助开发者更好得理解 AI 的应用方式，分享经验与灵感，以在自己的项目中更好地利用 AI。
12. MLDM 2017 (International Conference on Machine Learning and Data Mining)
地点：纽约
时间：7 月 15–20 日, 2017
网址：MLDM 2017, International Conference on Machine Learning and Data Mining
关注原因：
正如其标题，该会议的侧重点在于 AI 在数据挖掘中扮演的角色，尤其在多媒体、生物制药、web mining 这三个领域。数据挖掘工具和应用将会在展览馆向与会者展示。Tutorials （培训会）将会帮助开发者熟悉这些工具，加快开发速度。
13. IJCAI (International Joint Conference on Artificial Intelligence)
地点：墨尔本
时间：8 月 19–25 日 , 2017
网址：Welcome to IJCAI 2017!
关注原因：
IJCAI 会议在 1969 年首次举办，按惯例围绕着一系列特定主题的 workshop 而组织。今年，该会议包含一个研讨认知知识获取与应用（Acquisition and Applications），以及人本主义设计中的认识学和 AI 的两个 workshop。后者将聚焦于对下一代设计技术的 AI 支持。
14. IntelliSys 2017 (Intelligent Systems Conference 2017)
地点：伦敦
时间：9 月 7–8 日 , 2017
网址：Intelligent Systems Conference 2017
关注原因：
研究人员、学者、从业人员和业界专家将探讨 AI 的各项根本技术与理念，以及如何在现实环境中进行应用。会议的 AI 部分，将涉及逻辑、神经网络和专家系统等话题。而 ML 部分将探索自然语言处理、监督学习、无监督学习、决策等领域。
15. World of Watson – 2017
地点：拉斯维加斯
时间：10 月 29 日 - 11 月 2 日, 2017
网址：IBM World of Watson
关注原因：
多年来，IBM Watson 对开发者的号召力依然不减。这是美国规模最大的认知技术和 AI 峰会。该峰会将包括一场 “认知大会”、多场 keynote 演讲、创新演讲以及由行业专家和商业领袖主持的焦点专场。峰会将有超过两百场实验室专场，以及开发者证书专场。与会公司、机构需要好好考虑下——如何将自己在利用 AI 技术改进用户生活体验方面，与其它机构区别开来，给同行留下印象。从媒体的纪实案例、 VR 的沉浸感、自动驾驶车辆、到下一代无人机摄影平台，与会开发者将产生强烈冲动，加速自己的认知科学旅程，开发出能给行业和社会带来革命性影响的一流产品。Watson 世界大会，便是亲自体验这些最前沿技术的绝佳场所。
16. IJCCI (International Joint Conference on Computational Intelligence)
地点：葡萄牙马德拉岛丰沙尔（Funchal）
时间：11 月 1-3 日, 2017
网址：IJCCI 2017 - Home
关注原因：
阳光、沙滩、比基尼美女，这些都不是你去度假胜地丰沙尔的原因。IJCCI 才是（Really？）。
你为什么要去 IJCCI？ 首先，该会议有四个部分，其中一个部分聚焦于认知技术和混合系统（Hybrid Systems）。会上讨论的话题将覆盖知识、技能获取，仿生认知架构，认知功能模拟和认知软件系统等课题。这里面又会设计模式识别、决策、人机交互等应用领域。Workshops 和 tutorials 将帮助开发者在这个风光宜人的大西洋岛屿研习开发技艺。
17. AI-2017 (SGAI International Conference on Artificial Intelligence)
地点：英国剑桥
时间：12 月 12–14 日, 2017
网址：SGAI International Conference on Artificial Intelligence
关注原因：
这是 SGAI 主办的会议，前者是英国计算机协会的人工智能部。该会议将围绕推荐论文和邀请论文展开研讨。雷锋网获知，这些论文包含了 AI 技术研究和应用两个方面，后者显然对开发者有更大价值。该会议将以为期一天的 tutorials 和 workshops 开场，剩余的两天被分为两个主线。其中一条是应用方向，将帮助开发者从近期 AI 领域的成功与失败经验中进行总结学习。
人类的情感是否能被计算
能被计算，处于发展之中，情感计算是人工智能研究中最关键部分之一，事实上对于情感不要求精确统一的计算，而是要加入随机值。情感分原发性与继发性情感是对强AI最有用的分法，原发性情感是设计者所要完成设计的一部分，继发性情感则是AI教育训练人员要培养AI发展、变动的一部分。情感计算与欲望或者说动机明确相关，人或智能选择当前最重要任务序列时，判断的依据就是情感欲望计算的结果，驱动人或智能主动做事的动力也是它运算得到的结果，所以，要实现强人工智能，就必须有情感计算。但要注意，机器不必照搬人类所有情感，例如性欲不必有，能理解人或动物的就行，要让智能认识到智能不需要性，性的数据结构及运算只用于生物对象，非生物是不执行性的运算的。
以下哪些属于情感计算研究方向
对人的情感。是指在开发一个系统时，如果够对人类的情感进行侦测、分类、组织和回应，就帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，这种开发也可以由特殊点额用途，能够帮助人们便于理解自己和他人的情感世界。这一类型的系统和应用被称为情感计算。
徐明星的个人经历
1990--1995： 清华大学计算机科学与技术系，学士学位
1995--1999： 清华大学计算机科学与技术系 计算机应用技术专业硕士学位,博士学位
1999 -- ： 信号处理原理（本科大三，秋季学期）
2003 -- 2004 ： C++面向对象程序设计（本科大二，秋季学期）
2004 -- 2006 ： C++程序设计与训练（本科大二，小学期）
2005 -- ： 程序设计基础（本科大一，秋季学期）
主要研究包括：情感计算，语音识别与理解，说话人识别，模式识别，人机交互技术，智能信息处理等。
计算机专业研究生阶段有几大研究方向可以选择?
计算机考研方向主要分类计算机科学与技术、软件工程、网络空间安全3类，但是相关学科考研方向还是比较宽泛，所以搞清楚专业方向，专业学科综合情况，才便于大家考研。我们整理分享“计算机专业研究生阶段有几大研究方向可以选择？”相关内容，一起来看看吧。
1、计算机应用技术
研究方向：计算机网络、实时计算机应用、CIMS、计算机图形学、并行计算、网络信息安全、数据库、情感计算、数据挖掘、分布式计算、知识工程、计算机视觉、自动推理、机器学习、草图理解、网络性能分析与协议设计、网络管理与安全、计算机图形学、信息可视化、基于GPU的高性能计算、复杂系统(应急、物流、海洋)领域工程、基于SOA的空间信息共享与业务协同、语义搜索引擎、自然语言处理、机器翻译、搜索引擎、空中交通信息系统与控制、民航信息与决策支持系统、智能交通系统理论与技术等。
专业特点：计算机应用技术是针对社会与各种企事业单位的信息化需求，通过对计算机软硬件与网络技术的选择、应用和集成，对信息系统进行需求分析、规划和设计，提供与实施技术与解决方案，创建优化的信息系统，并对其运行实行有效的技术维护和管理的学科。
培养这方面人才所涉及的知识面包括：数学与信息技术基础、程序设计基础、系统平台技术、计算机网络、信息管理与安全、人机交互、集成程序开发、系统架构与集成、Web与数字媒体技术、工程实施、职业操守等。培养目标是为企事业单位和机构提供首席信息官及承担信息化建设核心任务的人才，并提供为IT企业提供系统分析人才。
科研状况：本专业是天津市第一个计算机类博士点，主要从事计算机技术在其它领域应用中核心技术问题研究及相关信息系统开发。近年来在计算机集成制造(CIMS)、计算机辅助教学、虚拟现实技术应用、计算机工业控制、电子商务等方向承担国家863项目及重大项目、国家自然科学基金十余项。承担省部级及横向科研课题近百项。为国家和天津市的信息化建设做出了重要贡献。
近几年报考简况：本专业从80年代初开始招生，至今已为国家培养出硕士学位研究生300多名。近年来，报考人数和录取名额逐年同步增加。
硕士期间主要课程及论文要求：主要课程：高等计算机网络、计算理论、排队论及在计算机中的应用、应用组合数学、软件体系结构、面向对象方法学、分布式计算机系统、并行计算、高级计算机图形学、高级人工智能、模式识别与理解、机器学习、密码学与信息安全、统一建模语言。
论文要求：论文选题涉及计算机在各领域应用的理论研究、尖端技术开发、以及在国民经济各个领域的应用研究。论文应能全面反映本学科发展动态、具有科学性、先进性和一定的创新性。对于理论研究课题，要求达到较高的理论水平和创新;对于系统设计、系统开发及系统应用课题，要求指导理论正确，实现技术先进，设计新颖，所设计的系统应能付诸实现、具有实际应用价值并能够带来明显的社会经济效益。 就业方向：本专业培养的研究生具有坚实的计算机科学与技术的理论基础，全面掌握计算机应用领域的理论和工程方法，能很好地胜任高等院校、科研院所、大型企事业单位、高新技术产业等的教学、科研、系统设计、产品开发、应用系统集成等工作。
2、计算机软件与理论
研究方向：计算理论、算法理论; 软件工程、中间件、智能软件、计算环境;并行计算、网格计算、普及计算;密码学、信息安全、数据理论;图形图象算法、可视化方法;人工智能应用基础;理论计算机科学其他方向。
专业特点：计算机软件与理论专业涉及计算机科学与技术的基本理论和方法，强调计算、算法、软件、设计等概念，主要的领域包括计算理论、算法与复杂性、程序设计语言、软件设计与理论、数据库系统、人工智能、操作系统与编译理论、信息安全理论与方法、图形学与可视化计算、以网络为中心的计算等。
科研状况：计算机软件与理论专业是我院重点发展，进步较快的专业。近年来承担国家863、自然科学基金、，以及省部级项目多项。在网络信息安全、中间件技术、并行计算、网格计算、计算机图形学等方面取得了多项前沿性成果。 近几年报考简况：本专业从96年代初开始招生，至今已为国家培养出硕士学位研究生50多名。近年来，报考人数和录取名额逐年同步增加。
硕士期间主要课程及论文要求：主要课程：计算理论、应用组合数学、软件体系结构、面向对象方法学、分布式计算机系统、并行计算、高级计算机图形学、高级人工智能、模式识别与理解、机器学习、密码学与信息安全、统一建模语言。 论文要求：论文选题涉及计算机软件的理论研究、尖端技术开发、以及在国民经济各个领域的应用研究。论文应能全面反映本学科发展动态、具有科学性、先进性和一定的创新性。对于理论研究课题，要求达到较高的理论水平和创新;对于系统设计、系统开发及系统应用课题，要求指导理论正确，实现技术先进，设计新颖，所设计的系统应能付诸实现、具有实际应用价值并能够带来明显的社会经济效益。
就业方向：本专业培养的研究生具有坚实的计算机科学与技术的理论基础，全面掌握计算机软件的理论方法，以及软件工程、信息系统、并行计算、普及计算等等的软件系统开发技术，能很好地胜任高等院校、科研院所、大型企事业单位、高新技术产业等的教学、科研、系统设计、产品开发、应用系统集成等工作。
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