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情感是人類社會的基本要素。你仔細想想，凡是擁有分析價值的事物都受到人類行為的影響。心懷不滿的員工可能會無視盡職調查，或者洩露信息或者惡意破壞公司數據，造成網絡攻擊。股票市場取決於經濟環境，而經濟環境本身取決於大眾行為。眾所周知，在人類交流溝通中，我們的言語僅能傳遞7％的信息，而其餘93％均由面部表情和其他非言語行為傳遞。心理學和行為經濟學均致力於這一領域的研究。
如果能夠有效衡量和分析情緒，便能為社會帶來巨大改善。加利福尼亞大學舊金山分校一位心理學教授保羅·艾克曼著有《說謊：如何識破政界、軍界、商界及婚姻中的騙局》。在這本書中，他描述了心理學家如何通過閱讀面部表情，發現病人試圖掩蓋的自殺傾向。聽起來有點像人臉識別模型所做的工作。神經映射怎麼樣？我們能否有效地從神經衝動中映射情緒狀態？能否改善認知能力，甚至是情商和有效溝通呢？現有的大量非結構化數據可以解決世界上存在的許多問題。
不過正如每個數據科學問題一樣，我們需要深入情感建模這一核心挑戰：
· 如何構建問題？我們的模型類別應該是什麼？優化的目的是什麼？
· 我們應該收集哪些數據？我們尋找的是什麼樣的相關性？應該重點關注哪些方面？
· 訪問此類數據是否存在問題？對於獲取情感，社會和文化上的觀點是什麼樣的？需要維護哪些隱私法規？數據安全問題呢？
衛生保健
向醫生說謊的患者並不少見。人們和醫生面對面的時間很少，再加上尷尬，加劇了人們對醫生的不信任。一個數字健康平臺ZocDoc顯示，因為尷尬或害怕受到評判，近一半（46％）的美國人沒有向醫生坦誠健康問題；約三分之一（27％）的人表示自己隱瞞了細節，因為他們找不到合適的機會或是預約時長不夠，還有一部分人表示（32％）醫生沒有提出任何問題或詢問他們是否受到任何問題困擾。這主要對自殺產生了影響。據世界衛生組織（WHO）稱，每年有多達80萬人死於自殺，其中60％面臨嚴重抑鬱症。儘管抑鬱症患者自殺風險較高，但抑鬱自殺和抑鬱的個體之間的差異並不容易察覺到。
蒂娜·扎伊迪在她的博客中描述，機器學習通過面部表情來區分抑鬱和自殺行為。這就意味著，一名能夠對風險因素進行深入評估的自殺專家預測患者未來的自殺意圖和行為的準確度與一個對病人一無所知的人相當，這和扔硬幣判斷沒什麼區別。雖然使用監控學習模型識別面部表情的技術仍在開發中，但該領域已經展現出了很多前景。
通過向量機分析得出的真笑（上圖）和假笑（下圖）結果幫助檢測自殺風險（來源：自殺意圖的面部行為指標研究，Laksanaet等）
南加州大學、卡內基梅隆大學和辛辛那提兒童醫院醫學中心的科學家合作撰寫的一份報告對利用非言語面部行為檢測自殺風險進行了調查研究。研究聲稱已發現一種區分抑鬱症和自殺症患者的方法。他們利用向量機，發現面部行為描述符，例如自殺和非自殺組之間微笑（涉及眼輪匝肌的收縮的微笑，即「真笑」）的程度（百分比）差異具有統計學上的意義。
認知能力
認知能力是一種大腦技能，任何任務都離不開認知能力。認知能力更多地與和我們學習、記憶、解決問題和關注的機制相關，而不是實際的知識。人們都希望提高認知能力。試問，誰不想改善記憶力、迅速掌握晦澀的抽象概念、 更清楚地「看到事物之間的聯繫」？
蘋果應用商店中的Elevate軟體
目前，有一些應用程式可以幫助我們培養認知能力。例如Elevate，它包含訓練大腦的遊戲，用戶可以選擇適合自己的難度，以提高心算、閱讀和批判性思維能力。最佳認知功能的價值無需贅言。我們一直在突破5種感官的界限，以便更深入地了解我們周圍的世界。例如，在圖像識別領域，通過觀察遠遠超出RGB光譜的變量，人工智慧可以比人類看到更多的東西，這又有助於我們超越自己的視覺限制。但是，當時我們可以實現虛擬實境等技術，為何還要給自己設限，使用2D屏幕來顯示3D對象？
Nanome公司開發出了用於分析抽象分子結構的增強現實技術
增強現實讓我們仿佛瞬移到另一個世界。這涉及到計算材料科學和生物學兩個領域。可視化複雜的分子結構對許多研究人員來說是一個挑戰。Nanome公司利用增強現實技術可視化這些複雜的結構，而且已經有很多創業公司在解剖學領域使用增強現實技術來培訓外科醫生。
數據可視化技術Parallel Coordinate 將七維空間可視化
數據可視化和降維算法這些新用語隨著技術產生流行開來。這些技術可以幫助我們更好地體驗周圍世界。例如，我們有平行坐標，允許我們在高維空間中進行可視化和過濾，而t-SNE可以將複雜空間分解為2D或3D空間，之後對其進行可視化。
情緒智力
情緒智力是一種能力，指人能夠意識到、控制和表達自己的情緒，懷著同理心理智處理人際關係的能力。所有人都會感受到情緒，但是只有少數人能夠在情緒產生時準確識別它們。這可能是缺乏自我意識，或是我們表達情感的詞彙過於貧瘠造成的。很多時候，我們甚至不知道我們想要什麼。我們努力以特定的方式與周圍的人產生聯繫，或是消費特定的產品，這樣做的時候，我們會感受到一種難以描述的獨特情感。我們感受的不僅僅是快樂、悲傷、憤怒、焦慮或恐懼。我們的情緒是這些情感的複雜組合。理解我們自己以及周圍人的情緒的能力對於情緒健康和維持良好關係至關重要。
顏色對應情緒（從左至右）分別為：滿足、愉快、驚訝、恐懼、憤怒、悲傷、平靜。分布式的大腦活動模式預測了fMRI掃描檢測到的抽象情感（上圖）和靈敏度範圍（下圖）（來源：解讀人腦中的自發情緒狀態，Kragal等）
通過神經映射領域的創新，我們將更好地了解我們作為人類的身份，以及自己的各種情緒狀態。監督學習已經發現了一些共同的情感。通過對腦電波進行無監督學習，我們可以更好地理解複雜的情緒模式。例如，簡單的異常值檢測算法可能會揭示新的情緒模式，或是重要的情緒壓力因素來引起注意。這些研究可以找到創新的方法改善情緒智力。
準確閱讀微表情可以促進商業談判（來源：TED演講：肢體語言和微表情如何預測成功 - 派屈克和卡西亞·維茲沃斯基）
用於防止自殺的監督圖像識別模型也可以讓人們識別交談對方的情感。這裡有一個關於微表情的TED演講，它展示了如何通過閱讀微表情在商務談判時預估理想價格。它還提到，那些擅長閱讀微表情的銷售人員比不擅長的人銷售額高出20％。如果想獲得這20％的優勢，可以買一副能識別微表情的眼鏡。情緒智力既包括理解我們自己的情緒，也包括善於捕捉周圍人的情緒。通過深入研究我們的情緒狀態，我們可以解鎖之前從未體驗過的新情緒。如果得到合理運用，人工智慧可以幫助我們和身邊的人建立有意義的聯繫。
體驗與想像
想像力是一種能力，幫助我們形成五感無法感知的新觀點、圖像和概念。人工智慧會對我們的經驗和想像力產生影響：改善我們的認知能力，提高情商。簡而言之，一旦擁有了更豐富的認知能力和情感智能模式，我們將能感受到今日一般人無法想像的思想和觀點。
牛津大學的一位哲學系教授尼克·博斯特羅姆寫過一篇論文，題為「長大後，我為何想成為一名新人類」。這篇文章描述了新型體驗模式如何增強我們的經驗和想像力。讓我們假設現有的經驗模式在空間X中表示。10年後的經驗模式在空間Y中表示。空間Y將遠大於空間X，這個未來主義的空間Y除了傳統意義上的快樂，悲傷和瘋狂之外，還會包含新的情感。在空間 Y中甚至可以讓我們理解抽象思想，表達出我們一度想表達卻無法表達的事物。每個人都能以各種方式看待世界，我們的想像力甚至連梵谷都難以企及。
空間Y實際上可以開啟一個充滿無限可能的新世界，遠超我們的想像。未來，人們將會擁有更多元的思考、更豐富的感受、更充實的體驗。
交流溝通
人一旦缺乏情商，便很難與他人接觸。缺乏情商的人常常感到被人誤會，因為他們沒有以大家能夠理解的方式傳達信息。即便是情商高的人也知道他們無法完美地表達每一個想法。 未來AI有望通過增強自我表達來改變這一現狀。
谷歌眼鏡將德語翻譯為英語（來源：谷歌收購Word Lens製造商推動翻譯業務）
10年前，我們的大多數通信僅限於手機和電子郵件。當今，我們擁有了視頻會議、增強現實和社交媒體上的各種應用程式。當我們提高我們的認知能力和情商時，我們可以通過更清晰和更淺顯的習語來表達自己。谷歌眼鏡可以即時翻譯外國文本。在前文我已經提到過谷歌眼鏡可以閱讀微表情。但是，為什麼要將溝通僅限於我們能夠「看到」的範圍內？
通過向安置在頭盔上的傳感器發送電脈衝來控制無人機（來源：佛羅裡達大學舉行獨特的「精神控制」無人機比賽）
佛羅裡達大學的學生可以使用精神控制無人機。我們甚至可以使用振動的遊戲手柄，利用我們的觸覺，使馬裡奧賽車遊戲更加逼真。今天的增強現實僅限於視覺和聽覺。在未來，增強現實還會讓擴展到味覺、觸覺和嗅覺。除了五感之外，我們對某些情境的情緒反應可能會通過AI的力量進行微調和優化。我們也可以感受非人或超自然角色的情緒，例如感受艾瑪的心碎，或是從口袋妖怪的冒險中體味興奮。
潛在挑戰
儘管我已經闡明人工智慧幫助我們能夠識別情感，了解自己和周圍的人，但我們不能忘記潛在的挑戰：
· 數據安全：世界隱私論壇稱，被盜醫療保健憑證的黑市價值約為50美元，相比之下，被盜信用卡信息或社會安全號碼僅為1美元。同樣，心理健康信息也是非常敏感的個人數據，容易遭到竊取。就像信用卡和健康保險信息一樣，和情緒相關的信息也會被黑客盯上，因為這在黑市可以賣到不錯的價錢。
· 政府數據規則：對於任何高度敏感的個人數據，不同的國家或地區都有不同法規。在美國，醫療保健相關數據需要遵守HIPAA（健康保險流通與責任法案）法規，而與金融應用相關的數據則需要遵守PCI（第三方支付行業）認證。放眼世界，歐盟制定了GDPR（通用數據保護條例），中國有SAC（中國國家標準化管理委員會）。
· 道德邊界：就像其他新技術一樣，獲取情緒的信息會遭到社會的疑問和牴觸，我們必須直面現實。醫生查看我們的情緒數據，幫助我們改善我們的健康，這無可厚非，但我們絕不希望保險公司也能獲得數據，從而藉此收取高額保費。按照這種思路，我們懷疑美國有操縱群眾心理來決定投票走向的行為。然而，道德規範在很大程度上依賴於特定社會中被視為「準則」的事物。如果社會現在無法接受一種事物，未來也不會接受。雖然數據科學在這一領域的某些方面的應用會讓公眾感到不舒服，但其他一些應用，如防止信用欺詐和反洗錢的欺詐分析，以及亞馬遜和Netflix等推薦系統的營銷分析，都是完全可以接受的。引入新觀念時，社會對此的接受程度很大一部分取決於收集到的數據用來解決怎樣的問題。