为什么AI很难发现人为偏见？
AI偏见成为新闻–这是一个很难解决的问题
但是反过来呢？
当人工智能与人类互动时，人工智能如何知道人类的真正含义？
换句话说，为什么AI很难检测到人类的偏见？
那是因为由于认知失调等因素，人们没有说出他们的真正意思。
认知失调是指涉及相互矛盾的态度，信念或行为的情况。这会产生精神上的不适感，从而导致态度，信念或行为中的一种发生改变，以减轻不适感并恢复平衡。例如，当人们吸烟（行为）并且知道吸烟会导致癌症（认知）时，他们处于认知失调状态。
从AI /深度学习的角度来看，我们正在尝试使用深度学习为可能不存在的隐藏规则提供资金。
将来，当我们试图解释自己对人工智能的偏见时，可能会出现同样的问题。
在先前的博客AI和algorithmcacy中，未来将是什么样子-
我讨论了为什么很难向AI解释宗教。
所有宗教本质上都是基于信仰的。接受信仰意味着中止理性。从AI的角度来看，宗教因此不会“计算”。宗教是人类的选择（偏见）。但是，如果AI拒绝这种偏见，那么AI就有可能疏远大批人类
下次我们谈论AI偏见时-请为必须与最大的“黑匣子”系统一起工作的可怜的AI留下思想-人的思维##
但是，并不是所有的东西都因人工智能而丢失
情感计算 （有时称为人工情感智能或情感AI）是研究和开发可以识别，解释，处理和模拟人类情感（情感）的系统和设备。它是跨学科领域，涵盖计算机科学，心理学和认知科学。计算机科学的更现代分支起源于Rosalind Picard在1995年发表的有关情感计算的论文。情感分析与情感分析之间的区别在于，情感分析可以检测到不同的情绪，而不仅仅是识别短语的极性。（以上摘自维基百科）。
在情感计算中，面部情感识别是计算机视觉和人工智能领域的重要主题。面部表情是人际交流的主要信息渠道之一。言语成分只能传达人类交流的1/3，因此非言语成分（例如面部表情）对于识别情绪非常重要。  
面部表情识别基于这样一个事实，即人类通过面部血液流动来显示细微但明显的肤色变化，以便传达我们的感受。达尔文是第一个提出面部表情普遍存在的人，其他研究表明，面部表情同样适用于灵长类动物。
独立于AI，已经在面部情感识别中完成了工作。 Plutchik情感轮说明了情感之间的各种关系。 Ekman和Friesen 率先研究了情绪及其与面部表情的关系。
人工智能从面部表情中识别出比人类更好的情感的能力在于对微情感的理解 。宏表达式的持续时间至少为0.5到4秒（因此很容易看到）。相比之下，微表情持续时间仅为1/30秒。人工智能比人类更擅长检测微动。Haggard＆Isaacs（1966） 在扫描慢动作的心理治疗影片时，验证了微表达的存在。当个人试图欺骗自己的情感表达时，就会出现微表情。
因此，尽管AI缺乏检测由于认知失调和其他方面的偏见的能力，但AI确实具有检测微表达的能力。随着时间的流逝，这种能力将克服AI在理解人类行为（例如认知失调）方面的局限性
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