聽過情感AI嗎?情感AI，是電腦科學的一個領域，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。透過他們的工作，激發了幫助機器發展同理心的想法。
同理心是一個複雜的概念，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。
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，其可用於監測癌症等疾病的復原力。這是有益的，尤其是因為整體和全面護理的重要性現在已得到廣泛認可。
下一級的情感AI不僅能偵測到人類的情緒，還能做出相應的反應。一個很好的例子是如何將其用於癡呆症患者。患有失智症的人可能很難理解自己的情緒狀態，更難以向照護者傳達其感受。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，這是一項艱鉅的任務。
這為情緒AI提供了機會，其可以研究生物辨識或心理測量等不太依賴自我評估的事物，例如面部表情、言語暗示或行為。情緒AI能夠預測一個人的狀態，其能力水準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人化的音樂，以幫助治療癡呆症的心理症狀。
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倦。有了人工智慧的幫助，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。
當人工智慧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，並有可能操縱人類的情緒。這是一個合理的擔憂，但同時，這些機器的遊戲場地非常有限。訓練負責任的人工智慧是至關重要的，透過這些人工智慧，可以獲得資料以便更好地利用這些資訊。這就是為什麼必須在人工智慧領域推動負責任的道德規範。
與政府立法相比，技術和電腦的發展速度更快，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，因為其有助於發展職業道德，促進積極的人工智慧文化。
偏見是人工智慧社群的另一個擔憂。如果資料集偏向某一類型的人群，那麼當外推到更大的人群時，AI就不可靠了。許多資料收集工作訓練人工智慧針對特定類型的人——這些人要么自願參加試驗，要么能夠負擔得起某些產品。其能可靠地預測不屬於這一群體的人的情緒嗎?這是人工智慧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緒AI出現偏見。盡可能積極地從各行各業的人那裡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佈這些數據集合。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慧——一種便宜、易於獲取且分佈在全球範圍內的產品，這樣其就可以覆蓋盡可能多的文化表徵。
技術的優勢在於，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，這個差距可以開始透過人工智慧的使用來填補。隨著綜合護理的興起，許多數位醫療企業現在都在利用情感AI。
Twill(原名Happify)是情緒AI在心理健康領域的一個例子。其智慧治療平台使用人工智慧來了解一個人的健康需求，並推薦行動方案。其健康聊天機器人經過訓練，能夠以同理心的方式提供個人化的護理和支援。
LUCID也使用人工智慧推薦系統，根據人們的精神狀態推薦音樂。其利用生物辨識技術和自我評估數據作為輸入，對使用者的情緒狀態進行分類。透過了解人們的情緒和對音樂的反應，演算法會進行調整，以提供更好地幫助。
雖然情緒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。病患監測和縱向照護需要大量人力資源。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鉅的工作。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，便不會這麼做了。」
越早讓機器變得更有同理心，數位醫療工具就會變得越好。如果透過技術，能夠真正了解人們每時每刻的感受，並產生同理心，其會帶來許多機會。情感AI是數位醫療最重要的支柱之一，因為如果能更了解患者的狀況，就可能有更好的治療方法。
以上是情感AI：為什麼它是數位醫療的未來？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
