她是麻省理工学院(MIT)教授，在 MIT 的跨领域尖端科学实验室 Media Lab 从事机器学习与神经科学的交叉研究，一手创立了 Media Lab 情感计算研究部。她同时是两家初创公司 Affectiva 和 Empatica 的联合创始人，前者研发情绪识别、监测技术，后者生产整合这些技术的医疗传感器，例如医用可穿戴设备。 但最重要的是，她的著作《Affective Computing》开创了计算机科学和人工智能学科中的新分支——“情感计算” 。

她的研究横跨多个领域，涉及脑神经科学、计算机视觉、人机交互等等，但专注于情绪识别，以及人机交互中的情感沟通。她的研究之路并不平坦。在机器学习技术停留在算法时代时，研究“情感”并不受到学界的欢迎。一开始，各大 AI 学术会议拒绝接受她的成果与论文。但随着 AI 技术的发展， 如何赋予 AI“认知”与“情感” 这一课题变得越来越突出。李飞飞就在近日表示：

“我认为下一步人工智能的发展，需要加强对情感，情绪的了解，要走进认知学，心理学。我说的不仅是脑科学，而是认知学。因为我们目前对人的情感理解非常少，而这对于人工智能来说是很重要的。”

而身为“情绪计算”之母的 Rosalind Picard，便是该领域首屈一指的专家。在机器学习算法工具日渐普及的今天，人们猛然醒觉“认知”“情感”正是创造出真正的 AI 的瓶颈。于是，全世界的目光都投向了 Rosalind Picard 的研究。此次，AAAI 2017 邀请她前来做专题演讲，介绍 “情绪计算”学科的由来、情绪识别机器学习算法、以及能监测人体焦虑、紧张情绪的传感器的最新研究进展 。记者对现场演讲进行了编译、梳理，非常适合关注情绪识别 CV 技术，和“情绪计算”商业化落地应用的读者们。注：本文由三川、亚萌联合编辑。

Rosalind Picard：这次演讲中，我想要与大家分享很多故事。尤其自我早年受到 AI 启发后，研究中遇到的惊奇发现。

我年轻的时候，想要创造一个无比智能的 AI 。它的智慧程度就像马文明斯基的描述那样：“它是那么得智慧，如果它把我们当做宠物一样养着，只会是我们的幸运”。一开始我觉得这特别酷。但细想之下就意识到，我并不想成为家庭宠物。但我仍然想要开发高度智能的 AI，来理解我们的大脑如何工作——对此，创建一个会思考的智能个体，是最好的方式。