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在娛樂圈，汪峰的頭條經常被人搶；而在科技圈，想要上頭條，不僅容易被人搶，更容易被“機器人”搶。打開網站或App翻翻，Echo、Siri、小冰、度秘隨處可見，“自然語言交互”簡直成了人工智能界的網紅。
表面上看來，和自然語言交互的火熱相比，情感交互還遠遠談不上被重視。而實際上，情感計算相關的技術和應用已經投入市場。
比如雷鋒網此前報道過的Affectiva，致力于研究情感識別，并已應用于廣告、零售等行業，分析受眾喜好；軟銀機器人公司推出的情感陪護機器人Pepper，通過分析表情識別情感，提供智能陪伴服務；被Nielson收購的神經科學公司Innerscope則通過檢測觀眾表情，來預測一部電影能否火爆。
情感交互的研究和應用多了起來，但全球范圍內其實還沒有統一的“話語體系”，如何定義笑？如何定義哭？各家自圓其說。哭笑等表情對人來說，判定非常容易，但對計算機而言，細微差別就可能要讓它“哭笑不得”了。
雷鋒網近日得知，中科院軟件所、中國電子技術標準化研究院、小i機器人三家單位在ISO/IEC羅馬會議、柏林會議上提出的“信息技術—情感計算用戶界面—框架”（Information technology — affective computing user interface — framework）通過國際專家投票，獲得正式立項。這也是人機交互界面領域，唯一一個將由中國主導建立的國際標準。
據中科院軟件所負責此項標準提案的王宏安教授介紹說，這意味著在未來三年內，將會由中國主導，由通過這項提案的加拿大、日本、韓國、英國、法國、瑞典等派駐代表參與，共同制定該框架標準。
中科院軟件所王宏安教授
說起來簡單，做起來難。雷鋒網了解到，這個“情感計算用戶界面”主要包括四個部分，分別是：
情感描述方式
現有的情感描述方式主要分為兩種，一個是離散描述，一個是連續描述。在計算機領域廣為人知的離散描述是美國心理學家Ekman提出的6大基本情感，分別是Joy、Sadness、Anger、Surprise、Fear和Disgust。連續描述則認為，人類的情感不是獨立的，而是連續可轉變的，類似RGB調色板。
情感交互過程處理
情感交互過程的處理包括情感數據的獲取和情感變化的跟蹤。情感數據來源很多，諸如表情、語音、動作、文本、符號以及腦電、心電、肌肉電等生理信號。而人的情感是實時變化的，需要從變化的開始、演化、結束整個過程進行跟蹤。
情感交互意圖理解
情感用戶界面的核心就是需要計算機能夠有理解用戶意圖的能力，甚至挖掘用戶的隱藏需求和意圖。
情感反饋表達
計算機系統根據對用戶情感交互意圖的理解，自動針對用戶當前的狀態提供智能的情感反饋表達，不僅能夠理解用戶的“命令”，還能有感情地進行交流。
研究團隊未來將針對上述四點，一方面整理出框架，另一方面提供一套規范性的“話語”，便于全球的研究者們彼此溝通，在這套“標準話語”下展開研究，共同推進情感計算的研究。
王教授還解釋說，情感識別涉及很多細微之處，先把穩定一致的部分描述出來，大方向定下來，細微的差別留著，標準本身是一個過程，現在制定的標準可能管十年，未來完善修改可能又要十年，跟技術的發展是相關的，并非一成不變。
考慮到情感識別還處于早期，當被問到現在制定標準是否為時過早時，作為提案聯合發起方的小i機器人總裁朱頻頻博士說：“當時在羅馬會議提交草案時，也有評委質疑，建立這樣的標準是不是太早了，但我們的觀點是，標準的制定需要三年，而IT技術發展非常快，從現在往后看三年，誰也不知道什么樣。人工智能不確定因素太多，如果在開始的時候，不制定一個明確的準則規范，形成了各自的體系，再想制定標準很難，也沒有意義。”
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