過去，人類與機器的競爭，是一場IQ的競爭
當機器也能擁有EQ，最可怕的顛覆也將隨之降臨！
「告訴我，你有什麼感覺？」
當物聯網進展到情緒聯網，
我們的每寸表情、每秒感受都將被記錄、被儲存，甚至被交易，
未來將會是什麼樣的世界？
全球的情感運算市場，將在2020年飆升至425.1億美元，
如火如荼進行的情感運算應用，正如星火燎原般擴散到各個領域──
◆分析觀眾瀏覽廣告的表情變化，預測廣告的可能效益
◆從客訴電話探測聲音情緒，決定要用什麼策略回應抱怨
◆打造「情感義肢」協助自閉族群，使其社交生活重見天日
◆在談判或面試中偵測對方底限，計算最合理的成交條件
◆從學生的情緒反應判斷課程難易度，量身訂作學習計畫
◆連結大腦介面，直接「修改」心理疾病患者的情緒
◆從情緒分析看出一個人是否在說謊，甚至……如何讓他相信一個謊！
當情感運算分析的範疇越來越無法控制，
隨之而來的收益與好處更加無法計數，
機器人從「恐怖谷效應」引發人類排斥，
變成最好的保母、看護、教師、員工甚至戀愛對象，
卻也有可能成為最駭人的詐欺犯、殺手與駭客！
在你我開始將最珍貴的信任交付給機器前，必須更加審慎面對，
當機器比人類更能準確辨識甚至預測情緒，
在這個從資訊到情感的隱私都無所遁形的世界，
人類與科技該如何平衡共存？
未來究竟會面臨飛躍的進步，或是失控的顛覆？
本書以一個未來學家的觀點，提供讀者最多面向與充滿智慧的剖析。
【國內好評】
林豪鏘（台南大學數位學習科技系教授暨學務長）
張鐵志（文化評論家、數位時代首席顧問）
鄭國威（PanSci泛科學總編輯）
──前瞻推薦
【國外讚譽】
「楊克是個踏實又不失幽默感的指引者……他針對你我與科技之間的情感互動，書寫出完整、透徹且令人信服的歷史。」
──雷‧庫茲威爾（Ray Kurzweil），《人工智慧的未來》作者
「時而引人入勝、時而令人煩惱的著作，著眼於不久的將來，智慧機器如何理解與操控我們情緒，甚至與我們的情緒融為一體。」
──馬丁．福特（Martin Ford），《被科技威脅的未來》作者
推薦序 情緒化電腦，讓人工智慧不再只是冷冰冰的「冷科學」
──林豪鏘（台南大學數位學習科技系教授暨學務長）
以往，在我們設計智慧型電腦時，都朝向讓它擁有「絕對理性」。當時有個假設：當電腦完全學習人類的理性行為後，就可能發展智慧。但經過多年的發展，我們發現這樣的假設是需要修正的，我們應該讓電腦開始學習情緒化行為，這才是真正邁向人工智慧的仿生途徑。我們發現，當電腦有了情緒化行為，反而可能會做出正確的決策、擁有更多創意、達到更好的學習成效。這些想法讓電腦開始有了溫度，所以我們說，情緒化電腦是門「熱科學」，有別於傳統認知科學等「冷科學」。
情感運算領域的開創
皮卡德（Rosalind Picard）教授是情緒化電腦的研究鼻祖。她在為這個偉大領域命名時，摒棄了「情緒運算」（emotional computing）和「情緒科技」（emotive technology）這些暗示著主觀成份的名詞，最終決定使用情感（affect）這個詞彙，它在心理學上指的是體驗感受，而她認為這是一個很好的科學形容詞。因此開創了「情感運算」（Affective Computing）這個前瞻領域，並且至今已超過二十年了。台灣雖然因為近年的人工智慧浪潮才漸漸注意到它，但其實早在2000年初，已有部份產學界先驅，在這個研究方向持續做了多年的耕耘。
情感運算具有四個層次
皮卡德教授為情感運算賦予了四層次的廣義定義：
第一層次：讓電腦辨識人類的情緒。這是目前最多相關研究投注心力的層次，也是一般所謂情感運算的狹義定義所在。
第二層次：讓電腦表達情緒。值得注意的是，電腦在表達情緒時，不必然自己也具有這項情緒，它可能只是像個演員演出設計者所設定的情緒而已。什麼樣的應用需要表達情緒呢? 目前正夯的機器人，就可能需要透過表達情緒來達到更好的人機互動，而電腦介面的代理人（Agent）或虛擬角色（Avatar）也可能需要透過表達情緒來與使用者溝通。
第三層次：讓電腦擁有情緒。這是最奇妙也最夢幻的階段，因為電腦真正有了情感了。不過皮卡德教授也指出這個層次的危機：電腦可能會傾向毁滅人類。所以這有待第四層次來改善。
第四層次：讓電腦具有情緒智慧（EQ）。這個階段的電腦，開始懂得如何調節、規範、管理自己的情緒，也就是善用自己的情緒。這個層次的電腦，則可謂擁有友善的人工智慧了。
電腦可以透過情緒線索認識人類的情緒
在上述第一層次中，我們致力於讓電腦辨識人類的情緒。那關鍵問題來了：人類有沒有提供任何線索，讓電腦可以判斷他們的情緒呢？有的，我們稱為「情緒線索」。這些線索包括：
一、文字：人們所書寫的日記、臉書、部落格等，都留&# 1 9 9 7 9 ; &# 2 5 9 9 1 ; &# 2 3 3 8 3 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 2 5 5 5 2 ; &# 2 0 3 7 9 ; &# 2 0 1 0 2 ; &# 3 8 6 5 1 ; &# 3 3 1 2 6 ; &# 2 1 4 8 7 ; &# 2 0 1 9 7 ; &# 2 0 9 9 8 ; &# 2 6 5 1 2 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 2 0 3 8 1 ; &# 2 5 8 1 8 ; &# 1 2 2 9 0 ; &# 2 6 6 8 1 ; &# 2 5 8 1 8 ; &# 2 4 7 7 3 ; &# 3 2 2 1 0 ; &# 3 6 7 8 1 ; &# 2 0 8 5 6 ; &# 2 1 6 4 4 ; &# 2 1 4 7 7 ; &# 2 7 8 6 1 ; &# 3 5 4 8 6 ; &# 2 4 8 4 7 ; &# 3 1 5 6 1 ; &# 2 0 9 9 8 ; &# 2 6 5 1 2 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 2 1 4 8 7 ; &# 2 0 1 9 7 ; &# 3 0 6 3 7 ; &# 3 5 2 9 9 ; &# 2 6 3 6 0 ; &# 2 3 5 3 1 ; &# 3 2 7 7 3 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 2 4 7 7 3 ; &# 3 2 2 1 0 ; &# 1 2 2 9 0 ; &# 2 1 4 7 8 ; &# 2 2 8 0 6 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 3 0 4 4 6 ; &# 2 1 0 6 9 ; &# 2 8 9 6 1 ; &# 2 7 6 0 4 ; &# 2 7 9 6 9 ; &# 3 4 8 9 2 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 2 2 8 2 3 ; &# 2 5 9 7 6 ; &# 2 5 8 1 8 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 2 5 5 5 2 ; &# 2 0 3 7 9 ; &# 2 0 1 0 2 ; &# 2 1 5 0 8 ; &# 3 1 2 7 8 ; &# 2 4 0 3 7 ; &# 2 0 8 5 5 ; &# 3 5 7 3 1 ; &# 3 0 7 4 0 ; &# 3 1 3 5 0 ; &# 3 2 7 7 3 ; &# 2 9 2 2 8 ; &# 2 5 9 9 1 ; &# 2 9 5 5 4 ; &# 2 1 4 6 2 ; &# 2 2 8 2 3 ; &# 3 7 3 2 7 ; &# 2 5 9 9 1 ; &# 2 3 3 8 3 ; &# 3 6 0 3 9 ; &# 2 6 0 0 9 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 3 6 8 8 9 ; &# 2 3 6 0 1 ; &# 2 4 4 1 8 ; &# 2 5 1 0 4 ; &# 2 0 1 0 2 ; &# 1 2 3 0 0 ; &# 2 5 9 9 1 ; &# 2 3 3 8 3 ; &# 2 5 5 0 6 ; &# 2 1 2 0 8 ; &# 1 2 3 0 1 ; &# 3 3 2 8 7 ; &# 1 2 3 0 0 ; &# 2 4 7 7 3 ; &# 2 4 8 6 3 ; &# 2 0 9 9 8 ; &# 2 6 5 1 2 ; &# 1 2 3 0 1 ; &# 3 0 3 4 0 ; &# 3 8 9 3 6 ; &# 2 2 4 9 5 ; &# 1 2 2 9 0 ; b r / > &# 2 0 1 0 8 ; &# 1 2 2 8 9 ; &# 3 5 4 8 6 ; &# 3 8 8 9 9 ; &# 6 5 3 0 6 ; &# 2 1 6 4 4 ; &# 1 9 9 7 8 ; &# 3 6 8 4 8 ; &# 3 9 0 0 6 ; &# 2 0 2 8 4 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 2 1 4 8 2 ; &# 2 6 1 5 9 ; &# 3 6 6 6 4 ; &# 2 0 8 3 7 ; &# 2 6 1 7 8 ; &# 2 0 0 0 6 ; &# 3 8 7 5 0 ; &# 3 6 8 7 9 ; &# 3 6 9 4 2 ; &# 3 7 7 4 9 ; &# 3 0 4 3 6 ; &# 6 5 2 9 2 ; &# 3 2 7 8 0 ; &# 2 6 1 5 9 ; &# 3 6 8 7 9 ; &# 3 6 9 4 2 ; &# 1 2 3 0 0 ; &# 7 1 ; &# 1 1 1 ; &# 1 1 1 ; &# 1 0 3 ; &# 1 0 8 ; &# 1 0 1 ; &# 3 5 4 8 6 ; &# 3 8 8 9 9 ; &# 1 2 3 0 1 ; &# 1 2 2 8 9 ; &# 8 3 ; &# 1 0 5 ; &# 1 1 4 ; &# 1 0 5 ; &# 1 2 2 8 9 ; &# 6 5 ; &# 1 0 9 ; &# 9 7 ; &# 1 2 2 ; &#
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全球的情感運算市場，將在2020年飆升至425.1億美元，
如火如荼進行的情感運算應用，正如星火燎原般擴散到各個領域──
◆分析觀眾瀏覽廣告的表情變化，預測廣告的可能效益
◆從客訴電話探測聲音情緒，決定要用什麼策略回應抱怨
◆打造「情感義肢」協助自閉族群，使其社交生活重見天日
◆在談判或面試中偵測對方底限，計算最合理的成交條件
◆從學生的情緒反應判斷課程難易度，量身訂作學習計畫
◆連結大腦介面，直接「修改」心理疾病患者的情緒
◆從情緒分析看出一個人是否在說謊，甚至……如何讓他相信一個謊！
當情感運算分析的範疇越來越無法控制，
隨之而來的收益與好處更加無法計數，
機器人從「恐怖谷效應」引發人類排斥，
變成最好的保母、看護、教師、員工甚至戀愛對象，
卻也有可能成為最駭人的詐欺犯、殺手與駭客！
在你我開始將最珍貴的信任交付給機器前，必須更加審慎面對，
當機器比人類更能準確辨識甚至預測情緒，
在這個從資訊到情感的隱私都無所遁形的世界，
人類與科技該如何平衡共存？
未來究竟會面臨飛躍的進步，或是失控的顛覆？
本書以一個未來學家的觀點，提供讀者最多面向與充滿智慧的剖析。
【國內好評】
林豪鏘（台南大學數位學習科技系教授暨學務長）
張鐵志（文化評論家、數位時代首席顧問）
鄭國威（PanSci泛科學總編輯）
──前瞻推薦
【國外讚譽】
「楊克是個踏實又不失幽默感的指引者……他針對你我與科技之間的情感互動，書寫出完整、透徹且令人信服的歷史。」
──雷‧庫茲威爾（Ray Kurzweil），《人工智慧的未來》作者
「時而引人入勝、時而令人煩惱的著作，著眼於不久的將來，智慧機器如何理解與操控我們情緒，甚至與我們的情緒融為一體。」
──馬丁．福特（Martin Ford），《被科技威脅的未來》作者
推薦序 情緒化電腦，讓人工智慧不再只是冷冰冰的「冷科學」
──林豪鏘（台南大學數位學習科技系教授暨學務長）
以往，在我們設計智慧型電腦時，都朝向讓它擁有「絕對理性」。當時有個假設：當電腦完全學習人類的理性行為後，就可能發展智慧。但經過多年的發展，我們發現這樣的假設是需要修正的，我們應該讓電腦開始學習情緒化行為，這才是真正邁向人工智慧的仿生途徑。我們發現，當電腦有了情緒化行為，反而可能會做出正確的決策、擁有更多創意、達到更好的學習成效。這些想法讓電腦開始有了溫度，所以我們說，情緒化電腦是門「熱科學」，有別於傳統認知科學等「冷科學」。
情感運算領域的開創
皮卡德（Rosalind Picard）教授是情緒化電腦的研究鼻祖。她在為這個偉大領域命名時，摒棄了「情緒運算」（emotional computing）和「情緒科技」（emotive technology）這些暗示著主觀成份的名詞，最終決定使用情感（affect）這個詞彙，它在心理學上指的是體驗感受，而她認為這是一個很好的科學形容詞。因此開創了「情感運算」（Affective Computing）這個前瞻領域，並且至今已超過二十年了。台灣雖然因為近年的人工智慧浪潮才漸漸注意到它，但其實早在2000年初，已有部份產學界先驅，在這個研究方向持續做了多年的耕耘。
情感運算具有四個層次
皮卡德教授為情感運算賦予了四層次的廣義定義：
第一層次：讓電腦辨識人類的情緒。這是目前最多相關研究投注心力的層次，也是一般所謂情感運算的狹義定義所在。
第二層次：讓電腦表達情緒。值得注意的是，電腦在表達情緒時，不必然自己也具有這項情緒，它可能只是像個演員演出設計者所設定的情緒而已。什麼樣的應用需要表達情緒呢? 目前正夯的機器人，就可能需要透過表達情緒來達到更好的人機互動，而電腦介面的代理人（Agent）或虛擬角色（Avatar）也可能需要透過表達情緒來與使用者溝通。
第三層次：讓電腦擁有情緒。這是最奇妙也最夢幻的階段，因為電腦真正有了情感了。不過皮卡德教授也指出這個層次的危機：電腦可能會傾向毁滅人類。所以這有待第四層次來改善。
第四層次：讓電腦具有情緒智慧（EQ）。這個階段的電腦，開始懂得如何調節、規範、管理自己的情緒，也就是善用自己的情緒。這個層次的電腦，則可謂擁有友善的人工智慧了。
電腦可以透過情緒線索認識人類的情緒
在上述第一層次中，我們致力於讓電腦辨識人類的情緒。那關鍵問題來了：人類有沒有提供任何線索，讓電腦可以判斷他們的情緒呢？有的，我們稱為「情緒線索」。這些線索包括：
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