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今天在一席上听了任教授的演讲后，很受启发，思路也陡然变得清晰很多。任教授的演讲真是非常浓缩，所有的东西都是点到为止。需要我们自己记录下来消化！
机器人懂得人类情感大致可分为如下三步：
1. 识别：
识别包括识别人类的表情、声音。这里包括对语境的判断和自然语言处理。这里分为两块：
A.表情识别：表情的识别大致上可分为几种常见模式： 高兴、愉快、兴奋、愤怒……其中每种模式均可向另外的各种模式转换，但转换的概率是不同的，如下图所示：
这里任教授对机器人的视觉识别有了更高的要求，不仅仅只是视觉单帧图像的识别了，而是连续图像的处理，这里对人类表情连续处理就叫做“情感计算”。也就是图像上下文的关联，这里给我们的视觉平台有所启发，机器人准确识别人类的表情需要的不仅仅是当下的静态图片，通常需要一组图片或视频集；
B.语气识别：语气也可分为几种常见模式，但语气的识别要难很多，这里任教授介绍的是中文自然语言处理技术，我在这里还可以补充一下，哈工大也正在做语气模式识别的课题，这个倒是可以合作一下，不仅仅只是从自然语言处理的角度去分析语义，更应让机器人真正听懂；
2.理解：
理解包括机器人对人类行为的综合分析，并准确判断出人类的情感状态。这里任教授提出了一个基于大数据的“丰心工学”模型，按字面意思理解就是丰富机器人的心灵，从技术角度理解就是收集海量的人类心理上的文字描述样本，最终也就是一个基于汉字的模式识别。
随着收集的文字信息越来越多，机器人的识别准确率就会越来越高。
3.反馈：
理解了人类的心思后，接下来就要做出响应， 这里任教授没有具体谈如何响应了。他给我们播放了他的人形机器人样机，这样从人类情感的角度更能很好的接受，看到了任教授的化身，感觉非常震撼！简直可以以假乱真了！但是反应还是略微有点慢，如下图所示：
看完以后，我还是有几点困惑：
A.机器人的反应速度如何解决？
B.机器人的能源续航能力如何解决？
C.机器人的使用安全如何解决？（如果因为异常犯罪，这就非常有争议了！）
最后附上任教授的演讲优酷播放地址：
http://v.youku.com/v_show/id_XNzQyNDczODcy.html?f=22783846&sf=10102
机器人懂得人类情感大致可分为如下三步：
1. 识别：
识别包括识别人类的表情、声音。这里包括对语境的判断和自然语言处理。这里分为两块：
A.表情识别：表情的识别大致上可分为几种常见模式： 高兴、愉快、兴奋、愤怒……其中每种模式均可向另外的各种模式转换，但转换的概率是不同的，如下图所示：
B.语气识别：语气也可分为几种常见模式，但语气的识别要难很多，这里任教授介绍的是中文自然语言处理技术，我在这里还可以补充一下，哈工大也正在做语气模式识别的课题，这个倒是可以合作一下，不仅仅只是从自然语言处理的角度去分析语义，更应让机器人真正听懂；
2.理解：
理解包括机器人对人类行为的综合分析，并准确判断出人类的情感状态。这里任教授提出了一个基于大数据的“丰心工学”模型，按字面意思理解就是丰富机器人的心灵，从技术角度理解就是收集海量的人类心理上的文字描述样本，最终也就是一个基于汉字的模式识别。
随着收集的文字信息越来越多，机器人的识别准确率就会越来越高。
3.反馈：
理解了人类的心思后，接下来就要做出响应， 这里任教授没有具体谈如何响应了。他给我们播放了他的人形机器人样机，这样从人类情感的角度更能很好的接受，看到了任教授的化身，感觉非常震撼！简直可以以假乱真了！但是反应还是略微有点慢，如下图所示：
A.机器人的反应速度如何解决？
B.机器人的能源续航能力如何解决？
C.机器人的使用安全如何解决？（如果因为异常犯罪，这就非常有争议了！）
最后附上任教授的演讲优酷播放地址：
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