加州大学洛杉矶分校正在着手进行一项为期三年的研究，以更好地了解 "睡眠、体育锻炼、心率和日常生活 "对焦虑和抑郁症状的影响。根据加州大学洛杉矶分校和苹果公司目前进行的一项研究的新信息，研究人员正在通过使用面部识别、语音模式和其他各种被动行为跟踪技术来检测情绪。
该情绪研究更进一步--它根据你的健康数据对你的情绪状态进行推断。它是越来越多声称使用所谓的情感人工智能或情感计算来被动评估你的情绪的应用程序中的一个。该领域试图通过使用包括面部表情在内的众多数据点来理解一个人的情绪，并经常被用于商业目的。最近在安卓平台上基于机器学习的情感识别技术列举如下。
Twiggle
Twiggle是一家技术企业，专门通过机器学习和自然语言处理为电子商务网站开发搜索解决方案。语义API使在线商家能够通过在其现有的搜索引擎中加入语义理解来提高其现有的搜索能力。
The North Face
The North Face是最大的电子商务商店网站之一，为希望从其网站购买商品的客户提供全面的方法。众所周知，The North Face使用IBM Watson的人工智能技术与用户进行电子交流。
Google Now
Google Now是一个与Google Feed有关的产品；它的功能是一个虚拟助手，做所有用户的重要行动和活动。它配备了一个自然语言处理器，可以解释用户的语音命令并采取适当的行动。
亚马逊Alexa
亚马逊Alexa是一个虚拟助手；它包括语音和情感识别等功能。Alexa展示了一个真正独特的机器学习概念，即神经网络。与人类的神经系统一样，当它被采用时，它赋予了同样的有机感觉。此外，Alexa还展示了情感分析的几个方面。它的情感分析算法主要由语音识别技术组成。
Akinator
Akinator是一个基于网络的游戏和移动应用程序。它试图确定哪个虚构的或现实生活中的 "人物 "会在游戏时间内提出一组12个问题。它结合了人工智能的能力，以这样的方式设置问题，使难度水平与用户的努力和经验水平成正比增长。Akinator因其异常精确的提问方式而闻名。这种问卷调查会产生极其精确的答复。
聊天机器人
聊天机器人是一个基于文本的平台，包含了人工智能能力。聊天机器人指的是与机器人对话。这些类型的应用主要是为了确定机器人在人类面前可能的表现。它是以消费者参与为主要目标而创建的。一些聊天机器人采用复杂的自然语言处理算法，而另一些则以更简单的方式运作，在用户的自然语言中分解所有需要的关键词，并在从经验中学习的过程中创造自己的独特模式。
挑战
一组研究人员概述了与情感人工智能有关的困难。他们说："无论计算机算法多么先进，仅仅通过分析人们的面部动作，而不考虑不同的背景因素，试图读出人们的内部状态，在最好的情况下是不充分的，在最坏的情况下是完全无效的。" 研究人员敦促对人们实际上如何移动他们的特征以传达和隐藏在背景下的情绪，以及人们如何从他人的面部表情推断情绪进行更深入的研究。
情感人工智能已经在大机构的招聘过程中使用，以帮助候选人了解他们的个性。此外，这种类型的技术正被实验性地和商业性地用于汽车，以检测昏昏欲睡的司机；用于监狱人群，以检测压力；在大流行期间，用于数字教室，以确定在线学生是否因其作业而痛苦。
