我们说机器人现阶段的发展，它们最擅长的是简单场景的重复工作，所以找到这些场景很关键。其实我们很容易就能将目光锁定在人际交往之间的大量的接待服务上，因为这些都是简单工作的重复。
比如公司的前台，导游、讲解，或者商场的导购，银行的客服等等。
但是这些场景都需要由实体的机器人和人来交互，因为人还是更习惯和类人的机器交流。
那么，涉及交流的问题，我们说，最重要的是情感互动。
情感互动是通过你识别对方的表情以及表达你自己的表情来完成的。在人类互动上面，情感互动非常非常重要，那么自然地，人机交互也必须重视情感互动。
但是，今天大多数做人工智能的人，都是出于对科技的喜好，会更喜欢深钻复杂的算法和数据，而忽略表情互动的重要性。
不过今天我们要专门跟你讲的是，表情互动实际上已经成了一门计算机的算法，叫作affective computing，也就是情感化计算，它属于计算机的一个领域，人工智能的一个分领域。
那么什么是情感化计算呢？
情感化计算的前提是共情能力，因为人本身就有很强的共情能力，所以要让机器和人产生情感互动，就要让机器学会共情能力。
关于这点最主要的贡献者是Paul Ekman，他最早开始研究微表情这门科学。微表情主要是说，人类在面对任何事情的时候都会做出相应的表情，而且这种表情往往是下意识的，是很细微的，连人类自己都没有办法隐藏或者遮盖。那么如果你学会了识别微表情，你就能了解别人内心的真实想法，也就不用担心再受骗上当了。Paul Ekman搞出这个系统以后，还被请去美国的联邦调查局、中央情报局，多次参与恐怖分子的审讯工作，因为他知道恐怖分子说的是真话还是假话。
微表情告诉我们人的表情是不会撒谎的，而且经过训练，你可以提升识别对方微表情的能力。
为什么和人的表情互动很重要呢？
实际上人的大脑中有一套系统，叫作镜像神经元。它不光能让我们识别对面这个人的情绪，而且还能让我们的脸上也下意识地做出同样的表情，这就是共情能力。也就是说当对方悲伤的时候，你也会有悲伤的感觉，双方会因此靠得更近，人际的交流就这样得以实现了。
顺便说一句，人大脑中不光有镜像神经元，甚至还有专门一个神经区域是负责了解对方的想法的。这也再次说明表情互动实际上就是一个计算机算法的问题。
根据这个系统，Cynthia开发出了号称是人类历史上第一个社交机器人的产品，叫做Jibo，这些社交机器人就是基于我们说的人脑镜像神经元的原则，他让这些机器人长出镜像神经元，和人实现情绪互动，现在它快要实现量产了。
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