上個世紀末，美國麻省理工學院教授羅莎琳德·皮卡德提出了“情感計算”概念，先從生理學角度，檢測人體的各種心理參數，如心跳、脈搏、腦電波等，據此計算人的情感狀態；再從心理學角度，通過各種傳感器接收并處理環境信息，并據此計算機器人所處的情感狀態。

　　日本軟銀公司開發的全球首款可以與人交流的情感機器人“珮珀”近期在網上開售，售價19.8萬日元（約合1.1萬元人民幣），首批1000臺一分鐘內即告售罄。像人一樣擁有豐富情感的機器人，受到了人們的熱烈追捧。

　　情感是指對外界刺激做出的肯定或否定的心理反應，比如說喜歡、憤怒、悲傷、恐懼等。一般來說，人類的情感很難用指標去量化，情感機器人則恰恰相反。把一堆冷冰冰的零部件組裝起來，把看不見摸不著的“情感”，量化成機器可理解、可表達的數據產物，機器人的“情感”即由此而來。

　　與人類間的情感交流過程類似，情感機器人的運作過程包括情感信息的獲取、識別分析和情感的表達。首先，機器人需通過視覺系統、聽覺系統和各類傳感器等來獲取外界信息。與一般智能機器人不同的是，情感機器人會更有目的地獲取與情感相關的有效信息，如人臉的表情和動作，語音的高低、強弱等。情感信息的識別與分析是這個過程的重頭戲。生活中，臉部表情是人們常用的較自然的情感表達方式，比如，眉頭緊皺可能表示憤怒等。20世紀70年代，美國心理學家保羅·艾克曼提出了臉部情感的表達方法，即臉部運動編碼系統FACS，通過不同編碼和運動單元的組合，可以讓機器人自動識別與合成復雜的表情變化，如幸福、憤怒、悲傷等表情。類似的還有動作分析模型和聲學模型。

　　除了情感分析模型外，還需要建立知識庫，讓機器人“掌握”人們熟知的常識和慣用表達，比如“買買買”這類潮流用語。這樣，機器人跟人類的交互體驗將更加流暢有趣。通過情感識別與分析的反過程，即給定一種情感狀態，再通過語音合成、面部表情合成和動作合成后，一個相對完美的情感機器人就呈現在你的面前。

　　情感機器人的互動和陪伴功能使其具有廣泛的潛在商業價值，有望在醫療、公共服務、研究和智能家庭等方面大有作為。新推出的“珮珀”企業版，雀巢公司用它來推銷咖啡機，日本瑞穗銀行讓它擔任銀行柜員的職位，今年它還將在山田電機賣場里賣電器……跟“珮珀”類似的，還有工作型機器人Nao、家庭管家式機器人“吉波”等。

　　人類情感的美妙之處在于它的不可知性，而情感機器人目前還只是人類編寫出來的一個程序。從這個意義上來說，情感機器人將促使我們更了解自己的情感，在未來真正地成為人類生活和工作的好幫手。