ai系統可以為我們的生活帶來便利，但是，我們的智慧型助手是否也可以開始學習我們的情感，並利用這些知識更好地為我們服務？
換句話說，alexa知道你什麼時候生氣嗎？還是傷心？
事實上，亞馬遜團隊一直致力於通過聲音語調分析情緒。但是我們的手機呢？
我們大多數人每天使用觸控螢幕數百次。蒙特婁的brain mining lab的一位研究人員alicia heraz訓練了一種演算法，用來識別憤怒，敬畏，慾望，恐懼，仇恨，悲傷，笑聲，愛等情感……僅僅從我們使用觸控螢幕的方式來看。
顯然，它的表現比人類更好。
這可能是乙個至關重要的工作領域。隨著我們繼續推動以電子為媒介的未來，我們如何對待機器及其對我們的反應將變得越來越重要。
twitter可能會在你喝醉的時候學習推文並隱藏你的推文幾個小時，然後問你是否真的是想侮辱你的老闆。facebook可能會認識到你發布了極度憤怒的帖子，並且可能只是在你有機會冷靜之前不會顯示帖子。siri，google assistant，alexa和cortana，可能會學習如何幫助我們有效地管理和引導我們的情緒。
如果你選擇分享資料，這些資料還可以幫助營銷人員了解你對其產品的感受，或者品牌知道你在使用其服務時的感受。醫生和心理健康專業人員可以更多地了解你對壓力的反應，或者你是否可以自我調節情緒。執法**可以更明智地做出假釋決定。當然，如果在未經同意或合法授權的情況下進行，其中許多將是隱私的重大侵犯。
在一項由117名志願者進行數十萬次觸控的小型實驗中，赫拉茲能夠利用機器學習訓練系統，以便在檢測情緒方面達到91％的準確率。人工判斷的準確性是84％。
令人印象深刻的是，隨著時間的推移，更多的資料應該會帶來更高的準確性。
「接下來有可能使觸控螢幕識別使用者的情緒，並與使用者分享這種情感洞察力，提高使用者的情感意識，並允許研究人員設計更好的技術以保持健康，」heraz寫道。
該技術的工作原理是檢查觸控的幅度，觸控的力，運動的速度，我們追蹤的形狀的流動性等等。heraz表示，它將很快通過api提供，並將在幾周後推出producthunt，乙個產品推薦**。
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