剑桥大学的研究人员希望通过深度学习，能教会计算机根据面部识别解读情绪，综合考虑肢体语言，说话声调等一系列因素，如果AI助理如Alexa，Siri等具备情绪识别功能，则会在你被它们提供的错误答案惹恼时向你道歉，而这项技术可以广泛应用于精神健康的监测，自动驾驶汽车也可根据驾驶员的情绪更灵活地切换驾驶模式以及乘车人是否具备驾驶条件。研究人员们希望机器可以分辨更复杂的情绪，如兴奋，嫉妒，自豪等等。
Affectiva的创始人和首席执行官Rana el Kaliouby正在考虑到这样一个世界的可能性。在上周计算机历史博物馆的演讲中，el Kaliouby说道，自2000年，剑桥博士毕业后，她一直致力于教计算机读取人类。
“我记得压力很大，”她说。“我有一个论文的截止日期，“Clippy”[这是微软命运多舛的计算机辅助助手]会运作起来做一个小的旋转和说“你看起来在写信。我想，'我没有！' ”
计算机历史博物馆的CEO John Hollar说：“你可能是为数不多的灵感来自于Clippy的高级科学家。”
这正是促使她思考使计算机更智能化的原因之一。此外，她还很想家。她意识到，因为她花在电脑上的时间比任何人都多，她真的希望电脑能更好地了解她。
此后，她一直利用机器学习，以及最近的深入学习，教计算机读取人类，在2009年的时候将Affectiva从MIT媒体实验室搬出来进行商业化运作。该公司的早期客户并没有完全改变世界，他们大多是广告商，希望更好地处理他们的信息。但她说，这仅仅是开始。她说：“很快，我们所有的设备都将具有情商”——“不仅仅是我们的手机，还有我们的冰箱、我们的汽车。”
在早期，el Kaliouby专注于为自闭症个体搭建智能工具。她仍然认为情商技术或情商将是这个领域的一大福音，可能提供一种情感助听器。
这也将是一个心理医疗援助，eL kaliouby预测到。她认为拥有情商的智能手机有可能定期检查一个人的精神状态，提供抑郁、焦虑或其他问题的早期预警。“人们每小时检查手机15次。这是一个了解你偏离基线的机会。”
Affectiva的软件解码了计算机历史博物馆首席执行官John Hollar的表情，她说，汽车需要有情商帮助他们过渡到完全自动化；在过渡期间，他们有时会需要把控制权交还给驾驶员，需要知道司机是否需要准备采取控制。
像Siri和Alexa这样的聪明助手，她说，“需要知道他们什么时候给了你错误的答案，你生气了，然后说“对不起”。”
她表示，在线教育迫切需要情商，来感知学生的困惑、忙碌、沮丧或厌烦。
还有杀手级的应用程序？可能只是关于约会的。“我们已经与那些只想有个女朋友的青少年合作，但不知道女孩是否感兴趣，”el Kaliouby说。一台阅读表情的小电脑会有帮助。（色情性爱机器人将可能是一个大市场，el Kaliouby说，但她的公司并不打算开发工具应用。这不安全，因为违反了Affectiva的不同意的情况下不跟踪的情绪的政策。）
同时Affectiva 专注于脸部的情感线索，el Kaliouby承认，脸部只是一部分，在电脑能完全解锁表情的时候，手势、语调和其他因素需有必要。
今天的情绪智能系统仍然十分愚蠢。el Kaliouby说道，“在技术的初级阶段，可以做基本的情绪。但是，人们在鼓舞、嫉妒或者自豪的时候是什么表情？我认为这项技术可以回答我们尚未完成的这些基本科学问题。”
