[服务开发团队恩恩权]
小时候想像时，太空中的机器人是最喜欢的材料。回顾过去，人工智能已经成为媒体中的重要主题，从卡通漫画（Galaxy Railroad 999）到人工智能计算机的队长，他们将火车移至最近发行的Humanoid电影。在电影中，它们以各种形式出现，例如，一个友好的朋友交流笑话，一个聪明的秘书支持各种动作以及一个情感伴侣，坠入爱河。大多数主角都对这种人工智能深感兴趣。在此过程中，机器人会在很多场景中对主角犯一些小错误。它还丰富了电影的剧本，例如让主角陷入尴尬和困难的境地，化解误解并加深彼此了解。即使非AI人士也可以做到这一点。它与我们目前的外观没有太大不同。即使是小孩，也无法像成年人一样马上行动。他们向家人，周围的老师和朋友学习，并形成自己的自我。如果做错了事，就会被责骂和反思。总之，无论是人工智能还是人类，我们都基于数据和经验（输入）进行思考和输出。
1950年，英国数学家艾伦·马蒂森·图灵（Alan Mathison Turing）在他的论文《计算机械与智能》中提出了图灵测试。这是一项确定类似机器如何与人类进行对话的测试。它是根据提问者和受访者确定哪个计算机的一种形式。当时，使用了“智能机械”一词，这与当今的人工智能类似。
最近，美国宾夕法尼亚大学（麻省理工学院的宾夕法尼亚大学）的研究人员提出了一种简单的最小图灵测试方法。这是一种仅需一个字就能将人与机器区分开的方法。在第一个实验中，他们被迫选择机器难以理解但人类易于使用的单词。结果，最大的重量是与心灵相关的词语，例如情感和知觉。后来，在第二个实验中，我们问了一个很可能被人类使用的单词。结果，选择了许多单词，例如爱，怜悯和同情心。研究人员说，在区分人工智能和人的思维时，个人的主观体验非常重要，研究结果发表在《实验社会心理学杂志》上。
圆圈的大小就是频率，圆圈的颜色对于每个单词类别的显示方式都不同。 [来源]实验社会心理学杂志
如今，一些开发人员抱怨媒体对情感人工智能提出了更高的期望。人们的期望很高，但是现实中的人工智能很难实时掌握人类的情感，而且仅在学习数据的水平上有点。也许思想和情感这个词本身太笼统了，所以我认为这是一种按领域细分和组织它的方法，例如服务的特性和使用的上下文，这不是一种全面的方法。
例如，它是在要提供的人工智能服务中识别用户的行为模式，并通过行为变量和行为模式映射来推导该服务的核心功能。近年来，人工智能研究已经超越了支持用户需求的被动服务，并正在朝着识别和建议个体情况的主动方向发展，并且正在努力使人们的情感与他们的个性相似。随着未来技术的发展，与人工智能通信的频率将越来越多。这些关系将基于情感交流和期望而变得越来越亲密。
