聽說過情感AI嗎?情感AI，是計算機科學的一個領域，幫助機器理解人類的情感。麻省理工學院媒體實驗室和Rosalind Picard博士是這一領域的主要創新者。通過他們的工作，激發了幫助機器發展同理心的想法。

同理心是一個復雜的概念，有很多附加條件，但在基本層面上，其意味著理解另一個人的情緒狀態。從理論上講，如果機器能夠具備這種理解水平，就能更好地為人民服務。特別是在醫療保健等領域，應用具有同理心的AI會產生非常大的影響。

情感AI如何應用于醫療保健?

有各種類型的情感AI。第一種檢測人類情緒。在精神衛生保健領域，這種技術在診斷方面具有巨大的潛力。在身體健康狀況方面，其可用于監測癌癥等疾病的復原力。這是有益的，尤其是因為整體和綜合護理的重要性現在已得到廣泛認可。

下一級別的情感AI不僅能檢測到人類的情緒，還能做出相應的反應。一個很好的例子是如何將其用于癡呆癥患者。患有癡呆癥的人可能很難理解自己的情緒狀態，更難以向護理人員傳達其感受。這給護理人員帶來了沉重的負擔，需要不斷閱讀和解讀其感受，尤其是當已經負擔過重時，這是一項艱巨的任務。

這為情感AI提供了機會，其可以研究生物識別或心理測量等不太依賴自我評估的事物，比如面部表情、言語暗示或行為。情感AI能夠預測一個人的狀態，其能力水平可能與護理人員告知的一樣好，甚至更好。在LUCID的用例中，使用這些數據來策劃個性化的音樂，以幫助治療癡呆癥的心理癥狀。

這可以增加對護理人員的同情心。護理人員面臨越來越嚴重的倦怠，在進行此類監測時可能會感到疲勞。有了人工智能的幫助，既可以為患者提供更好的護理，也可以增加護理人員的耐力。

情感AI存在哪些缺陷或擔憂?

當人工智能與人類情感相關聯時，可以理解的是，會有很多人提出警告。有一種本能反應(源自電視和好萊塢)認為，如果機器理解情感，其就能獲得感知能力，并有可能操縱人類的情緒。這是一個合理的擔憂，但與此同時，這些機器的游戲場地非常有限。訓練負責任的人工智能是至關重要的，通過這些人工智能，可以獲得數據以便更好地利用這些信息。這就是為什么必須在人工智能領域推動負責任的道德規范。

與政府立法相比，技術和計算機的發展速度更快，因此在政策上可能存在差距。這就是像AI For Good這樣的基金會發揮作用的地方。這些框架和機構很重要，因為其有助于發展職業道德，促進積極的人工智能文化。

偏見是人工智能社區的另一個擔憂。如果數據集偏向于某一類型的人群，那么當將其外推到更大的人群時，AI就不可靠了。許多數據收集工作訓練人工智能針對特定類型的人——這些人要么自愿參加試驗，要么能夠負擔得起某些產品。其能可靠地預測不屬于這一群體的人的情緒嗎?這是人工智能普遍面臨的一個難題，該領域的專業人士非常努力地規避這個問題。

好在，有一些策略可以防止情感AI出現偏見。盡可能積極地從各行各業的人那里收集參與者的身體和樣本是很重要的。必須努力盡可能廣泛地分布這些數據集合。另一個解決偏見的方法是開發一種真正機動化的產品來訓練人工智能——一種便宜、易于獲取且分布在全球范圍內的產品，這樣其就可以覆蓋盡可能多的文化表征。

情感AI目前是如何應用于數字醫療的?

技術的優勢在于，其可以超越醫生的能力，將自己融入患者的生活。當我們朝著縱向的、以人為本的方法前進時，這個差距可以開始通過人工智能的使用來填補。隨著綜合護理的興起，許多數字醫療企業現在都在利用情感AI。

Twill(原名Happify)是情感AI在心理健康領域的一個例子。其智能治療平臺使用人工智能來了解一個人的健康需求，并推薦行動方案。其健康聊天機器人經過訓練，能夠以同理心的方式提供個性化的護理和支持。

LUCID還使用人工智能推薦系統，根據人們的精神狀態推薦音樂。其利用生物識別技術和自我評估數據作為輸入，對用戶的情緒狀態進行分類。通過了解人們的情緒和對音樂的反應，算法會進行調整，以提供更好地幫助。

雖然情感AI聽起來可能令人生畏，但也正在幫助填補患者護理方面的空白，這是傳統醫療模式有時無法做到的。患者監測和縱向護理需要大量人力資源。一位醫生聲稱:“建立和維護一個縱向的、以人為本的護理計劃確實是一項艱巨的工作。這需要大量的資源。如果醫療服務提供者的成本超過了其從中獲得的收益，便不會這么做了。”

越早讓機器變得更有同理心，數字醫療工具就會變得越好。如果通過技術，能夠真正了解人們每時每刻的感受，并產生同理心，其就會帶來很多機會。情感AI是數字醫療最重要的支柱之一，因為如果能更好地了解患者的情況，就可能有更好的治療方法。