据外媒报道，伊迪斯科文大学（Edith Cowan University, ECU）的研究人员开发出一种新方法，可帮助机器更准确地识别人类面部表情，从而提升其情感感知能力。

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ECU博士生Sharjeel Tahir表示：“随着越来越多的数字系统（从虚拟助手到健康应用）与人互动，它们理解我们的感受变得越来越重要。”

不同于使用单张图像训练系统识别情绪的传统方法，由ECU高级讲师兼人工智能专家Syed Afaq Shah博士领导的团队探索了一种更接近人类认知的方法：通过展示一组相关联的面部表情，让机器能够“看到”更丰富的情感语境。

Tahir解释道：“就像我们不会仅凭一个眼神来判断他人的情绪一样，我们的方法是利用多种表情来做出更准确的预测。这是一种帮助机器理解情绪的更可靠的方式，即使面部以不同角度或在不同光照条件下呈现。”

虽然这项研究不涉及实体机器人，但其研究结果可能影响未来情感感知系统的开发，例如应用于心理健康支持、客户服务或互动教育等领域的系统。

Tahir表示：“我们正在为不仅能看见面部，更能理解情感的机器开发奠定基础。”在Shah博士指导下，Tahir目前正致力于为人工代理构建人工共情能力，使其能对人类情感做出恰当反应。

Tahir表示：“当今社会对情感支持的需求巨大，这个缺口可能由具有情感感知或情感智能的机器或机器人填补。该研究不仅拓展了人工智能情感识别的边界，还引发了对人工智能模型底层决策机制的深入探索。我们的研究小组目前专注于语言模型的可解释人工智能，揭示人工代理识别模式背后的复杂机制。通过提高这些过程的透明度，我们旨在创建本质上可理解的人工智能系统，弥合先进计算与人类直觉之间的鸿沟。例如，是什么让机器具有情感智能？这正是我们当前研究试图解答的问题之一。”