情感计算（Affective Computing）是一门跨学科的研究领域，致力于使机器能够识别、理解、处理和表达人类情感。通过分析人类的面部表情、语音语调、文字表述等情感信号，情感计算技术旨在增进人机交互的自然性和亲密性。

情感计算的核心在于 情感识别和表达。与传统的认知计算不同，后者侧重于机器的逻辑推理能力，情感计算则关注于理解人类的情感状态，并作出相应的反应。这种技术的发展，使得机器有可能比人类伴侣更深入地理解我们的内心感受。

情感计算的应用广泛，包括但不限于：

智能助手：

如Siri、Alexa等，它们可以通过语音识别用户的情绪状态，并提供相应的反馈和服务。

心理健康：

通过分析用户的情感数据，帮助识别和预防心理健康问题。

教育：

根据学生的情绪反应调整教学策略，提高学习效果。

娱乐：

在游戏中或电影中，通过情感计算使角色更加生动和富有情感。

尽管情感计算取得了显著的进展，但机器完全理解人类情感仍然面临许多挑战，包括情感复杂性、文化差异和个体差异等。然而，随着技术的不断进步，机器在理解和回应人类情感方面的能力将会越来越强，未来有可能在更多方面超越人类。