被严重误导的“情感计算”
情感计算与文本情感分析技术研究
情感计算与文本情感分析技术研究第一章概述情感计算是计算机科学研究的一个分支,其目的是让计算机能够解读人类的情感,以便更好地与人类进行交互。
文本情感分析是情感计算的一个应用,旨在识别文本中的情感以及情感表达方式。
本文将介绍情感计算和文本情感分析技术的研究现状和最新进展。
第二章情感计算技术2.1 自然语言处理自然语言处理是情感分析中必不可少的技术。
它可以把人类语言转换成计算机可以理解的形式,从而让计算机能够处理和分析文本。
自然语言处理包括词法分析、语法分析、语义分析等技术。
在情感分析中,自然语言处理主要用于分词、句法分析和情感词典的构建。
2.2 机器学习机器学习是利用算法训练模型使计算机具备学习能力的一种技术。
情感分析中,机器学习可以通过训练模型来自动识别文本中的情感。
例如,在情感分类中,可以使用朴素贝叶斯、支持向量机等算法进行模型训练和预测,以识别文本的情感倾向。
2.3 深度学习深度学习是机器学习的一种技术,它利用深层神经网络模拟人类大脑的结构和功能。
情感分析中,深度学习可以通过训练深度神经网络来实现更准确的情感识别和分类。
例如,可以使用卷积神经网络、循环神经网络等模型,对文本进行特征提取和分类。
第三章文本情感分析技术3.1 情感词典情感词典是一种包含了情感词汇、情感强度和情感极性等信息的词表。
它是情感分析的基础,可以用于对文本中的情感进行打分或分类。
当前,国内外已经出现了多种情感词典,如英文的SentiWordNet和中文的知网情感词典等。
3.2 文本特征提取文本特征提取是情感分析过程中的一个重要步骤。
它利用自然语言处理和机器学习等技术,从文本中提取出被认为与情感相关的特征。
例如,可以使用n-gram模型、词袋模型、主题模型等方法从文本中提取特征。
3.3 情感分类算法情感分类是文本情感分析中的一个重要应用,它可以判断文本的情感是积极、消极还是中性。
当前,常见的情感分类算法有朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、深度学习等。
人机交互技术中的情感计算
人机交互技术中的情感计算在如今科技飞速发展的时代,人类与机器之间的交互方式也正在不断地发生着变化。
而其中最为引人瞩目的方向之一便是情感计算。
情感计算,指的是在人机交互的过程中,机器可以通过对用户的语音、面部表情、神经生理反应等“感知”用户的情绪,再根据这些情绪信息来进行相应的响应。
其核心技术包括面部表情识别、语音情感识别、生理指标识别等。
为什么需要情感计算?随着机器人、虚拟助手、游戏等各种数字化产品的普及,人机交互的需求越来越多。
然而,传统的人机交互方式(如键盘、鼠标、触摸屏等)并不能很好地帮助用户表达自己的意愿或者感情。
例如,在使用虚拟助手时,用户我们往往需要使用特定的语音指令才能被识别,而这些指令需要满足一定的语法和语言规则,对于不熟悉这些规则的用户来说很难正确使用。
此外,在游戏等场景中,光靠覆盖面广、频率高的机械式反馈是不足以让用户产生情感上的共鸣,提高用户体验的。
在这种背景下,情感计算这一新的技术方向也应运而生,可以提高用户的沉浸感和体验感。
比如当机器发现用户的情绪状态较差时,可以通过自然而然的方式给出劝慰、安慰或鼓励的话语,从而提升用户的情感共鸣。
情感计算的目标情感计算的主要目标是通过生理信息采集和文本、音频等分析,精准地识别人类的情感状态,并通过特定的响应方式进一步增强用户体验。
现代的情感计算尤其注重在情感传递的过程中,为用户提供情感上的互动体验,将用户与机器之间的关系在一定程度上“人情化”。
情感计算技术的应用目前情感计算的应用已经进一步拓展到了智能家居、智慧城市、医疗健康、在线教育、人力资源咨询等领域,具体应用案例如下:智能家居智能家居通过情感计算的技术,可以精准地判断家庭成员的情感状态,并针对不同情绪状态进行相应的反馈。
比如当一个人处于紧张状态时,设备上可以播放让人冷静下来的音乐或者提供舒缓的照明。
当家庭成员走进家门,让设备自动调整开门欢迎音乐的音量与风格,则这个家就会变得更加温馨。
情感计算 : 不再是冷冰冰的机器
新36视点·前沿科技不再是冷冰冰的机器文·图/沈臻懿情感计算:传统的人机交互过程中,用户虽可借助屏幕、键盘、鼠标等形式来实现与计算机系统的“交流”,计算机系统也能精准执行用户发出的各类指令,但却始终无法理解和体会人类的心绪或情感。
随着当前人工智能时代的来临以及认知科学、心理科学等领域的不断深化研究,人们开始期待能够像朋友般与计算机系统进行交流。
实现这一愿望的关键,即需要计算机系统拥有如同人类一般的情感。
在此背景下,“情感计算”领域渐渐映入人们的眼帘。
借助这一前沿技术,计算机系统不仅能够对情感进行抓取、识别、分析与表达,更能摆脱其原先“冷冰冰”的机器感,真正实现与人类的情感交流与沟通。
为计算机系统寻求“读心术”而今,计算机已然成为人们社会生活中不可或缺的重要组成部分。
不少人在一天中的大部分时间内,都会面对计算机屏幕进行操作和工作。
通常情况下,计算机只是作为一种辅助工作或社会生活的工具而存在。
然而,是否会有人不再将计算机仅视为一台机器或工具,而是尝试像朋友一般与其进行情感交流与沟通?这一问题解答的关键,在于人机交互中的情感交互。
现阶段,诸如语音识别、文字识别等自然语言交互技术已发展得较为成熟。
诸如微信聊天语音的文字转换功能,文件扫描的OCR文字识别功能,都是极为典型的事例。
但人机交互过程一旦从自然语言跨越至情感沟通时,人们所面对的仍是一台没有丝毫情感的“冷冰冰”的机器。
计算机系统既无法观察人的情感表现,也无法理解人的情感变化。
不过,随着当前人工智能新浪潮的风起云涌,前述问题涉及的感知智能已逐渐成为一项核心研究领域。
与自然语言交互一样,情感交互作为感知智能的有机组成部分,同样是计算机系统,或者说是机器人与人类之间互动与沟通的重要手段之一。
人工智能时代下,人们对于机器人能够辨别用户情感,并予以智能回应的愿望与需求尤为迫切。
从某种程度而言,“人机情感交互”与“人和人交流”之间有着异曲同工之处,其最为关键的即是计算机能够拥有类人的“情感智能”能力。
情感计算技术及应用领域
情感计算技术及应用领域情感计算技术是一种新型的技术手段,通过对人的情感表达进行分析和计算,帮助人们更好地理解自己和他人内心的情感状态。
这项技术是人工智能领域的重要发展方向之一,它不仅有着广泛的应用价值,而且为人们带来了前所未有的情感体验。
情感计算技术是怎么工作的呢?简单来说,它通过对文本、语音、图片、视频等多种形式的信息进行分析,获取其中包含的情感信息,然后根据一定的算法和模型对情感信息进行计算和分类。
其中,情感信息可以包括情感词汇、语气、情感状态、肢体语言等多种因素,而算法和模型则可以是神经网络、机器学习、自然语言处理等多种技术手段。
情感计算技术的应用领域非常广泛,具有很高的研究和商业价值。
下面我们来看一些具体的应用场景:1. 情感分析情感分析是情感计算技术最重要的应用之一。
通过对大量文本信息进行分析,情感分析可以准确地识别出其中的情感状态,比如喜悦、悲伤、愤怒、恐惧等。
这项技术在网络舆情监测、新闻报道、市场调研等方面有着广泛的应用。
2. 智能客服智能客服是指基于机器学习和自然语言处理技术的智能化服务系统。
采用情感计算技术可以使智能客服更好地理解用户的话语意图和情感状态,从而提高服务质量和用户体验。
3. 人机交互情感计算技术对人机交互也有着重要的作用。
通过情感识别的技术手段,计算机可以更好地感知用户的情感状态,从而为用户提供更加智能化、人性化的交互服务。
比如,在游戏、虚拟现实、人机共存等领域,情感计算技术可以帮助计算机更好地了解用户的体验感受,从而提高交互效果。
4. 心理疾病治疗情感计算技术还可以应用在心理疾病的治疗和康复方面。
它可以通过分析患者的情感状态和心理特征,帮助医生更好地诊断和治疗患者的心理问题。
比如,在焦虑、抑郁等疾病治疗方面,情感计算技术可以帮助医生更好地评估疾病严重程度和治疗进展。
以上是情感计算技术的一些应用场景。
这项技术的发展受到了包括学术界、产业界和政府部门的广泛关注和重视。
情感计算的研究
情感计算的研究第一章:引言情感计算(Emotion Computing)作为一种新兴的计算机科学技术,在近年来得到了越来越广泛的关注和研究。
它涵盖自然语言处理、计算机视觉、音频信号处理等多个领域,致力于实现计算机系统对人类情感的理解、分析与应用。
情感计算技术的应用将深刻影响人们的生活和工作,对很多领域都有着广泛的应用前景。
本文将从情感计算的定义与历史入手,详细探讨情感计算技术的发展现状、研究方法和应用领域,以期对情感计算技术的研究做出一定贡献。
第二章:情感计算的定义与历史情感计算是一种跨学科合作的计算科学技术,旨在实现计算机对人类情感的理解、模拟和响应。
情感计算从根本上来说就是一种针对表情、语音、手势、生理特征等多种形式的多模态情感感知的计算方法。
情感计算的历史可以追溯到上世纪50年代。
当时,计算机科学家最初尝试设计基于规则的语言处理系统,并通过人工规定规则以处理特定领域的语言问题,如语音识别和机器翻译。
但是,这些系统在处理自然语言时遇到了严重的问题。
因此,在20世纪80年代中期,一些学者开始使用从数据中学习的机器学习方法,同时还发展了一些机器学习算法,如分类和聚类,以实现自然语言处理。
在21世纪以来,随着研究者们对情感理解、智能计算等领域的深入探索,情感计算也得到了广泛的关注和研究。
最初的情感计算主要是使用基于规则的和基于统计的方法,随后逐渐发展出一些基于深度学习的方法,如神经网络的卷积神经网络(CNNs)和循环神经网络(RNNs)等。
这些方法通过分析大量的带有情感标签的语料库数据,理解人类情感和行为模式,并构建相应的情感计算系统。
第三章:情感计算技术发展现状一、情感分析情感分析(Sentiment Analysis)主要是通过对文本、图像、音频等信息进行分析,来识别对应信息中表达的情感信息。
目前情感分析技术主要分为两种类型,一种是基于情感词典的情感分析,另一种是基于机器学习的情感分析。
情感词典模型从词汇库中挑选出一些代表情感色彩的单词,然后根据预先规定的规则和语法规范,对文本进行分析;而机器学习模型则是先通过预处理和特征提取,生成计算机能够理解的向量表示,然后使用分类器对这些向量进行分类。
被严重误导的“情感计算”
被严重误导的“情感计算”一、前言目前,人工智能呈现高速增长和全面扩张的态势,一方面人工智能不断朝更深层的智能方向发展:数学运算、逻辑推理、专家系统、模式识别、深度学习等;另一方面不断向社会的各个领域进行扩展:智能电视、智能手机、智能家居、智能交通、智能购物、智能城市、智能养老等。
人工智能的下一个技术突破口必然是人工情感,只有实现了真正意义的人工情感,人工智能才会有更加广阔的发展空间,才会对社会生产力形成更加强大的推动力。
然而,当今的计算机从原理上讲主要是基于逻辑推理式系统,根本不存在任何情感能力,人工智能也只是逻辑推理能力的体现。
让计算机和机器人具有人类式的情感,是许多科学家的梦想。
与人工智能技术的高度发展相比,人工情感技术所取得的进展却是微乎其微,“情感”始终是横跨在人脑与电脑之间无法愈越的鸿沟。
“情感计算”的概念是在1997年由MIT媒体实验室Picard教授提出,从而在世界范围内拉开了人工智能走向人工情感的序幕,激发出人们对于人工情感研究的强大兴趣。
然而,这一理论存在着严重的缺陷,并把人们引向一个重大误区,致使“情感计算”研究在一阵短暂的繁荣之后,紧接着出现了长达十多年的沉寂。
二、情感计算简介对人的情感和认知的研究是人工智能的高级阶段,它的研究将会大大促进拟人控制理论、情感机器人、人性化的商品设计和市场开发等方面的进展,为最终营造一个人与人、人与机器和谐的社会环境做出贡献。
1.美国的情感计算美国MIT媒体实验室Picard教授提出“情感计算”一词并给出了定义,即情感计算是关于情感、情感产生以及影响情感方面的计算。
最近,美国加州Abyss Creations公司近日宣布,第一代性爱女机器人Harmony已经成功研发出来,它具有学习能力,并且能与人类进行情感交流。
2.欧盟的情绪机器欧盟国家也在积极地对情感信息处理技术(表情识别、情感信息测量、可穿戴计算等)进行研究。
欧洲许多大学成立了情感与智能关系的研究小组。
感情的谬误名词解释
感情的谬误名词解释当谈及感情这个词语时,我们往往会产生许多联想和情感上的连结。
然而,在现实生活中,感情这个词常常被误用和曲解,导致许多谬误的观点被广泛接受。
本文将尝试对一些常见的感情谬误进行解释和澄清,以期帮助读者更好地认识和理解感情的本质。
谬误一:感情等于爱情感情这个词往往与爱情联系在一起。
然而,感情不仅仅指爱情,它更广泛地指代人类情感的总和。
感情包括爱情、友情、亲情以及其他各种情感的表达和体验。
感情是人类内心世界的一种反应,它可以在各种关系和情境中存在。
谬误二:感情可以被控制很多人错误地认为自己可以完全控制自己的感情。
然而,事实上,感情是一种内心的体验,它并不受我们的意识控制。
我们可以尝试控制和调节感情的表达,但无法完全控制自己内心的情感起伏。
感情的产生和发展是一种自然而然的过程,我们只能学会如何更好地面对和表达这些感情。
谬误三:感情就是快乐感情并不总是与快乐相连。
感情是一种情绪化的体验,它可以包括愉快、悲伤、愤怒、失望等各种情感。
人们经常会陷入对感情的思索和纠结之中,这些思绪可能带来痛苦和困扰。
感情的丰富性使得我们能够体验生活的多样性,但同时也意味着我们需要接受不同情感的到来和消逝。
谬误四:感情需要理性控制有些人认为感情是一种弱点,因此应当通过理性的方式来控制和规范。
然而,感情并非一种需要被抑制或控制的东西,它是人类的本性和一种表达方式。
过度强调理性而忽视感情可能导致内心的压抑和情感的麻木,甚至对心理健康产生负面影响。
感情应该被接受和表达,而不是被压抑或控制。
谬误五:感情可以消失或被代替很多人错误地认为感情可以消失或被新的感情所代替。
然而,感情并非一种可以轻易改变或替代的东西。
感情是一种深层次的情感联结,它可能会变得淡化或隐匿,但不会完全消失。
即使我们经历了新的感情,旧有的感情往往会在我们的内心留下痕迹。
感情的延续和转化是一种复杂而多样的心理过程。
结语感情是人类内心世界的一种基本表达和体验方式。
“情感计算”的四个理论误区
“情感计算”的四个理论误区仇德辉目前的情感计算存在四个理论误区,严重地制约着情感计算技术的发展,必须加以澄清。
一、认为情感计算的理论基础是心理学。
要想客观地、精确地、系统地进行情感计算,就必须满足如下基本条件:一是,其理论前提必须以基本的公理为研究前提;二是推理运算必须遵循严密的逻辑程序;三是研究结果必须经得起严格的实践或实验的检验。
目前的情感计算理论主要建立在心理学基础之上。
心理学把情感定义为:“人对于客观事物是否符合人的需要而产生的态度的体验”,这就在怎样理解“人的需要”、“态度”和“体验”等方面存在歧义;把人的情感分为五种基本类型:快乐、焦虑、悲伤、愤怒和厌恶,其它情感都是由此派生出来的,这种划分方法缺乏理论依据;对于情感的测量与计算,缺乏理论前提、逻辑法则、计算方法与计算尺度。
总之,心理学对于情感计算不能提供公理性、精确性和系统性的理论支持。
“数理情感学”以“统一价值论”的理论基础,而它是以物理学的基本公理为研究前提,以严密的推理运算方法,实现了所有形式价值之间的统一计算。
它认为情感的哲学本质就是“人脑对事物的价值关系的一种主观反映”,它以数学形式对情感进行了精确定义,建立了情感和价值观的数学分析模型,实现了情感的合并运算和合成运算,根据价值的不同变化特征对情感进行了科学分类。
这样一来,主观的、模糊的、片面的“情感计算”就立即转化为客观的、准确的、系统的“价值计算”。
二、认为情感计算的核心就是对情感生理指标的计算。
目前的情感计算主要包括对情感的感受强度(或情感维度)、表达强度(或表情)和生理唤醒指标等三个方面的计算。
情感感受强度有两个维度:一是愉悦度,通过惊反射方式来测量其生理指标;二是激活度,通过皮肤电反应方式来测量其生理指标。
情感表达主要包括面部表情、姿态表情、语调表情三种,脸部运动编码系统可应用于人脸表情的自动识别与合成;MPEG-4 V2视觉标准可以组合多种表情以模拟混合表情;针对人的肢体运动可以设计出一系列运动和身体信息捕获设备;语调表情是通过语音的高低、强弱、抑扬顿挫来表达说话人的情感,可以根据语音信号的时间、振幅、基频和共振峰构造等特征和不含感情的平静语音信号进行比较,寻找不同情感信号特征的构造特点和分布规律。
心理学领域的情感计算理论分析
心理学领域的情感计算理论分析随着计算机技术、智能手机和传感器的不断发展,情感计算也成为了一门快速发展的研究领域。
情感计算是指通过利用机器学习和自然语言处理的技术,对人类情感状态进行分析和推断的一门交叉学科。
它主要是基于情感心理学、认知神经科学、计算机科学和工程学等学科的理论成果。
情感计算理论主要包括如下方面的内容:一、情感心理学情感心理学是心理学的分支之一,它主要研究情感的产生、表达、调节及其和个体行为的关系。
情感计算中的情感分析,可以看作是情感心理学研究成果的计算机实现。
情感分析的目标是识别文本或语音中传达的情感值,如喜欢、愤怒、恐惧、悲伤等。
情感分析方法主要包括基于规则、基于情感词典的方法和基于机器学习的方法。
基于规则的方法是通过定义一些规则来识别文本的情感。
这些规则可以是基于情感心理学的假设,也可以是基于社交媒体文本的分析经验。
基于情感词典的方法是通过构建情感词典,再将文本中的词与情感词典匹配,最终确定文本中的情感。
情感词典主要包含词语的情感极性和强度信息。
基于机器学习的方法是通过训练数据集来学习情感的表达方式和特征,从而刻画情感的模型。
常用的机器学习算法有支持向量机、神经网络、朴素贝叶斯等。
二、计算机科学和工程学计算机科学和工程学是情感计算的基础学科。
在情感计算中,计算机语言处理和机器学习是最常用的方法。
自然语言处理技术可以使计算机对自然语言进行理解,这对于情感分析尤为重要。
计算机语言处理的任务包括分词、词性标注、词干提取、句法分析等。
这些任务是情感分析的基础。
机器学习技术则可以使计算机学习情感分析的知识和规则,通过学习大量的训练数据来提高情感分析的准确性和效率。
三、认知神经科学人类是情感生物,在日常交流中,我们的语言往往需要搭配情感来表达具体的含义和语气。
因此,情感分析中需要考虑情境因素对情感分析的影响。
认知神经科学可以为情感分析提供关于情境因素的理论支持。
认知神经科学主要研究人脑在执行一些任务时的神经机制。
情感计算讲解
情感计算是关于情感、情感产生以及影响情感方面的计算。
它的目的是赋予机器识别、理解、表达和适应人的情感的能力,以建立和谐的人机环境,并使计算机具有更高、更全面的智能。
情感计算也被称为机器人的“读心术”,或者“察言观色”的能力。
情感计算主要通过计算机技术自动分析自然语言(文本)、视觉(图像或视频)、听觉(声音)、生理信号等多模态对象所包含的情感倾向及其强度。
情感计算的分类主要从主客观性和情感倾向两个方面。
情感计算领域包含了众多研究方向,目前该领域下的研究热点主要包括属性级情感分析、对话情感、多模态情感、精神情感等。
以上内容仅供参考,如需更多信息,建议查阅相关文献或咨询相关学者。
心动误差下拉式
心动误差下拉式全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:心动误差是一种在心理学和人际关系中常见的现象,它指的是因为情感的干扰或认知偏差而导致的误判。
在恋爱关系中,心动误差更是常见,因为爱情本身就是一种情感激荡的状态,容易让人产生主观性的幻觉和错误判断。
在这篇文章中,将从心动误差下拉式的角度出发,探讨这一现象对恋爱关系的影响和应对方法。
一、心动误差下拉式的定义心动误差下拉式是指在恋爱关系中,由于双方情感激烈、投入程度较高,容易产生一种“看对方比他人好”的误判。
这种误判不仅会导致对对方的期望过高,还会影响自身的情绪和心理健康。
在心动误差下拉式的影响下,双方可能产生过度依赖、控制欲望、焦虑和猜疑等负面情绪,最终导致恋爱关系的破裂。
1.自我认知偏差:在恋爱关系中,人们往往会对自己和对方产生一定的偏见,导致无法客观地看待对方的优缺点。
这种情况下,容易产生对对方的幻想和误判,增加心动误差的可能性。
2.情感干扰:恋爱中的情感激荡会使人产生一种超越理性的状态,容易让人对对方产生过高的期望和扭曲的认知。
这种情感干扰会影响人们对恋爱关系的真实判断,增加心动误差的发生率。
3.社会舆论影响:身边的朋友、亲人或社会舆论会对恋爱关系产生一定的影响,使人难以做出独立的判断。
在这种情况下,人们容易被外界因素左右,产生错误的决策和判断,增加心动误差的出现。
1.增加恋爱关系的负担:心动误差下拉式会使双方对恋爱关系产生过高的期望和要求,增加了彼此之间的负担和压力。
这种压力会导致恋爱关系的紧张和矛盾,影响双方的情感交流和沟通。
2.增加分手的可能性:心动误差下拉式会加剧双方之间的猜疑和不信任,使恋爱关系的稳定性受到威胁。
在这种情况下,双方容易陷入争吵和冲突,最终导致分手的发生。
3.影响个人的心理健康:心动误差下拉式会使人陷入焦虑和烦恼的状态,影响个人的心理健康。
双方的情绪难以平稳,容易产生抑郁、焦虑等心理问题,影响生活质量和工作效率。
1.保持理性思考:在恋爱关系中,要保持理性思考,不要被情感冲动左右。
教育中的情感计算
教育中的情感计算
近年来,情感计算越来越广受关注,特别是在教育领域,更是受到了不少机构和学者的热捧。
情感计算把人工智能技术引入教育,以此来分析情感,帮助快速落实行为分析和决策。
首先,情感计算可以改善学生对学习环境的感受,强化之前学习的积极性。
它可以根据学生的学习习惯,以及学习时间、情绪等信息来提取数据,并建立数据库,进一步分析学生的感受情况,以便使课堂教学及潜在学科教育得到更好地利用。
其次,情感计算可以用来检测学生的学习质量,以提高学习效率。
通过对学生实时的情绪行为检测,可以准确地分析他们的学习情况,从而给出有效的学习建议,让学生可以更全面地掌握学习内容,大大提高学习收获。
此外,情感计算还可以根据学生情绪表情,建立一个灵活可变的教学模型,以更好地满足学生的需求。
例如,在口笔译过程中,可以根据学生理解时的情绪变化来进行调整,帮助学生更有效地学习,有效地提升学习效率。
综上所述,情感计算在教育中发挥着越来越重要的作用,它不仅可以帮助教师更加准确地了解学生的学习情况,而且可以提高教学效率,为学生提供更多优质的教育服务。
情感计算——精选推荐
情感计算情感计算第⼀部分情感计算预想第⼀章情感是⾝体的和可认知的1.1 ⾝体的和认知的1.2 情感的⾝体⽅⾯:情感调整1.3 情感的认知⽅⾯1.4 情感诱导1.5 ⼩结第⼆章情感计算机2.1 情感的发展2.2 能表达情感的计算机2.3 “有”情感的计算机2.4 情感智能系统2.5 关于模仿和复制的说明2.6 ⼩结第三章情感计算的应⽤3.1 情感镜⼦3.2 超越情感3.3 ⽂语转换3.4 协助孤独症者3.5 ⽤户反馈3.6 勇⽓要素3.7 学习中的情感3.8 “没有痛苦,就没有收获”3.9 教室晴⾬表3.10 虚拟场景中的情感3.11 ⾳乐:听你所喜欢的3.12 “快进到感兴趣部分”3.13 知道你偏爱的智能体3.14 学会什么时候去打断3.15 闲聊3.16 动画智能体的表情3.17 观众表现3.18 电影/视频3.19 情感玩具3.20 ⼩结第四章潜在的忧虑4.1 接⼝⽅⾯的期待4.2 幼稚的开端4.3 ⼈类的隐私4.4 计算机的情感⾏为4.5 ⼩结第⼆部分构造情感计算第五章情感信号与系统5.1 情感系统建模5.2 情感和情绪的信号表⽰5.3 ⽣理信号5.4 ⼩结第六章情感的识别与表达6.1 情感模式特征表⽰的关键问题6.2 情感建模6.3 ⼩结第七章情感合成第⼋章情感可穿戴计算机总结参考⽂献本讲座选⾃清华⼤学电⼦⼯程系信息认知与系统智能研究所副所长黄永峰在清华RONGv2.0系列论坛之 “社会关系⽹络与⼤数据技术”专场上所做的题为《⽹络社交媒体的情感认知与计算》的演讲。
黄永峰:各位⽼师、同学们,上午好!很荣幸有这个机会跟⼤家交流,我的题⽬是⽹络社交媒体的情感认知与计算。
下⾯我将从这三个⽅⾯为⼤家逐⼀介绍。
情感计算的历史是1997年由MIT的Picard教授提出的,她指出情感计算是与情感相关,来源于情感或能够对情感施加影响的计算。
情感分为四类:情感识别、情感表⽰、情感建模、情感交互。
今天我讲的更像是情感识别⽅⾯的研究。
情感计算的方法
情感计算的方法一、情感计算的基础概念。
1.1 什么是情感计算呢?简单来说,就是让计算机能够识别、理解、处理和模拟人类的情感。
这就好比是给计算机装上了一双能洞察人心的眼睛和一颗能感受情绪的心。
咱们人呢,每天的情绪那可是丰富多彩的,喜怒哀乐像走马灯似的转个不停。
而情感计算就是要让计算机也能跟上咱们情绪的节奏。
1.2 这可不是一件简单的事儿。
就像大海捞针,要从各种各样的信息里把情感的蛛丝马迹给找出来。
比如说,从咱们说话的语调里,可能是轻声细语,那或许就带着点温柔;要是扯着嗓子大喊大叫,那很可能就是愤怒或者激动了。
再看表情,眉开眼笑那是高兴,愁眉苦脸肯定是遇上烦心事了。
这些都是情感计算要研究的内容。
2.1 文本分析是个重头戏。
咱们平时在网上聊天、发微博、写评论啥的,字里行间可都藏着情感呢。
就像“这个东西超棒,我太喜欢了!”这里面的“超棒”“太喜欢”就是很明显的积极情感表达。
而要是说“这玩意儿糟透了,真让人讨厌”,那就是消极情感。
情感计算通过分析这些文本中的词汇、语法结构等,就能大致判断出情感倾向。
这就好比是从文字的森林里找到情感的果实。
2.2 语音识别也不能少。
声音可是有温度的。
一个人说话的语速、语调、音量都能传达情感。
说话慢悠悠的,可能是比较悠闲或者沮丧;语速飞快,也许是兴奋或者着急。
情感计算会把语音信号进行处理,提取出这些能够反映情感的特征。
这就像是从声音的河流里捞出情感的小鱼。
2.3 还有面部表情分析。
都说脸是心灵的窗户,这话一点不假。
一个微笑、一个皱眉,那含义可大了去了。
通过摄像头捕捉到的面部图像,分析面部肌肉的运动,就能够知道这个人是高兴、悲伤还是生气。
这就像是从面部的画布上解读情感的画卷。
三、情感计算的应用。
3.1 在客户服务领域,那可是大显身手。
如果客服系统能够识别客户的情绪,当客户生气的时候,就赶紧安抚,就像灭火队员一样。
要是客户高兴,就跟着乐呵,顺势推荐点产品啥的。
这就叫投其所好,能大大提高客户的满意度。
情感计算
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5.情感表达
前面的研究是从生理或行为特征来推断情感状态。 情感表达则是研究其反过程 即给定某一情感状态,研究如何使这一情感状 态在一种或几种生理或行为特征中体现出来, 例如如何在语音合成和面部表情合成中得以体 现,使机器具有情感,能够与用户进行情感交 流。 情感的表达提供了情感交互和交流的可能,对 于单个用户来讲,情感的交流主要包括人与人、 人与机、人与自然和人类自己的交互、交流。
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1.2 情感计算研究的意义
目前人工智能的研究发展已经达到了较高的水平, 同时它的研究内容也在逐步扩展和延伸。对人的 情感和认知的研究是人工智能的高级阶段,它的 研究将会大大促进拟人控制理论、情感机器人、 人性化的商品设计和市场开发等方面的进展,为 最终营造一个人与人、人与机器和谐的社会环境 做出贡献。 对人的情感和认知的研究必将为计算机的未来应 用展现一种全新的方向。
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可穿戴计算机
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谷歌眼镜
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2.1人类的情感分析
人类的情感交流是个非常复杂的过程,不仅受 时间、地点、环境、人物对象和经历的影响, 而且有表情、语言、动作或身体的接触。
因此,在人和计算机的交互过程中,计 算机需要捕捉关键信息,识别使用者的 情感状态,觉察人的情感变化。
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① ②
③
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3.情感信号的分析、建模与识别
一旦由各类有效传感器获得了情感信号,下一步的任 务就是将情感信号与情感机理相应方面的内容对应起 来,这里要对所获得的信号进行建模和识别。 由于情感状态是一个隐含在多个生理和行为特征之中 的不可直接观测的量,不易建模,部分可采用诸如隐 马尔可夫模型、贝叶斯网络模式等数学模型。 MIT 媒体实验室给出了一个隐马尔可夫模型,可根据 人类情感概率的变化推断得出相应的情感走向。
情感预测与影响偏差
那么,这些情感预测究竟有多准确呢?很遗憾,大量研究表明我们的预测通常与实际感受有很大的偏差。例如,对于职位升迁,Gilbert等人发现大学讲师倾向于认为他们获得终身教职后会非常快乐,但实际获得终身教职者却没有那么快乐[2]。与此类似,大学生通常认为和恋人分手两个月后他们会痛不欲生,但实际分手两个月的人却没有那么痛苦[2]。不管是好事还是坏事,我们都倾向于高估它们对于自己情绪的影响;即使是中彩票大奖或亲人离世这样的重大事件,它们的影响通常也没有我们估计的那么大。
不过话说回来,不准确的情感预测未必总是一件坏事;Wilson和Gilbert认为影响偏差可能具有一定的适应意义[4]。例如,对痛苦的高估使得我们对危险的情境更加敏感,并激发自身的努力来避免可能的恶果(“考试不及格的感觉一定很糟,所以我要用功学习”);相应地,对快乐的高估也使得我们更有动力去追求那些美好的事物。在这些情况下,夸张的情感预测为我们提供了更强的行为动机。
[情感预测与实际体验的差异,改编自Wilson&Gilbert(2003)]
偏差的原因
为什么未来的事件总要比我们想象得更平淡一些?心理学家提出了以下几种可能的原因:
首先,预测未来的情绪时,我们可能会遭遇共情缺口(empathygap)[4]。进行情感预测时,我们通常处于一种比较“冷”(未唤醒)的状态;而事件实际发生时,我们则处于一种“热”(唤醒)的状态。人们在“冷”状态下很难准确估计“热”状态下的动机和情绪,反之亦然。
其次,在针对某件事做情感预测时,我们可能会对它表现出过度的聚焦(focalism)[3]。在一段时期内影响我们情绪的因素有很多,如果将注意力集中在一件事上,就会忽略其他因素的影响。例如,你可能对于下周的生日聚会翘首期盼,认为那一定是一段兴奋的经历,却忽略了同一周里几门课程考试带来的压力。如果能够把其它因素考虑进去,就能做出更准确的预测。
情感识别与情感计算
情感识别与情感计算引言情感是人类的核心特征之一,它在我们的日常生活中起着重要的作用。
人们的行为和决策往往受情感的影响,而情感也是人际交往和社会互动的重要因素。
随着人工智能的发展,情感识别和情感计算成为了热门的研究领域。
本文将探讨情感识别和情感计算的定义、方法和应用,并讨论其潜在的影响和挑战。
第一章:情感识别的定义和方法1.1 情感识别的定义情感识别是指通过分析和理解人类表达情感的语言、声音和行为来识别和理解人类的情感状态。
情感识别可以从多个维度进行,包括情感分类、情感强度和情感维度等。
1.2 情感识别的方法情感识别的方法主要包括基于语音和声音的情感识别、基于文本和语言的情感识别以及基于面部表情和生理特征的情感识别。
基于语音和声音的情感识别通过分析人的语音和声音特征来判断其情感状态。
这种方法通常使用机器学习算法,如支持向量机、神经网络等来训练模型。
基于文本和语言的情感识别通过分析人的言语和文字来判断其情感状态。
该方法使用自然语言处理技术,如情感词典、情感分类器等来提取情感信息。
基于面部表情和生理特征的情感识别通过分析人的面部表情和生理特征来判断其情感状态。
这种方法通常使用计算机视觉技术和生物特征识别技术,如面部表情识别算法、皮肤电反应等来获取情感信息。
第二章:情感计算的定义和应用2.1 情感计算的定义情感计算是指通过利用计算机和人工智能技术来模拟、分析和处理人类的情感过程和情感表达。
情感计算可以实现情感生成、情感分析和情感交互等功能。
2.2 情感计算的应用情感计算在多个领域都有广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景:2.2.1 情感识别与服务机器人情感识别可以应用于服务机器人,使其能够识别和理解用户的情感,从而提供更加个性化和情感化的服务。
2.2.2 情感分析与舆情监测情感分析可以应用于舆情监测,帮助企业和政府机构了解公众对某一事件或产品的情感态度,从而指导决策和品牌管理。
2.2.3 情感生成与虚拟角色情感计算可以应用于虚拟角色的生成,使其能够表现出情感和人类一样的情感反应,从而增加与用户的互动性和情感共鸣。
生物角度 理解 欺骗感情
生物角度理解欺骗感情
欺骗感情是指一种假装虚情假意或故意欺骗另一半,以达到某种目的的行为。
从生物学角度来看,欺骗感情可能会对一段感情产生不良影响。
首先,欺骗感情会降低两个人之间建立真实的爱情。
每个人都希望找到一个真正可靠的伴侣,他们不但要彼此善待,还要诚实互相,这是建立一段真爱的必要条件。
可是由于欺骗感情的出现,多年的亲密关系结构被破坏,双方再也没有信任,彼此都不愿去相信对方,也不能把对方视作真爱的另一半,就连以前最细腻脆弱的心感觉也消失殆尽。
其次,欺骗感情会破坏一个人的内心稳定性。
人们会感到既羞愧又失望,无法安心的交流和表达自己,心理上压力也会变得比以前大得多。
即使双方继续保持着关系,但是内心也早已变得动荡,情侣之间的温馨也只是表面的,无法真正的相融相容。
最后,欺骗感情会降低伴侣之间的沟通水平。
因为在永久的欺骗中,双方会不断的判断与记录,只要有一个人受到伤害,另一方就要做出解释,最终感情就会崩溃,令双方远离在一起。
总之,很多人认为欺骗是有利可图的,但从生物学角度讲,欺骗感情带来的损失远大于受益,会对一段感情产生不良影响。
每个人都应尊重另一半,并且真心实意地认识自己,才能获得真正的幸福和爱情。
情感的错误概念
情感的错误概念情感的错误概念是指对情感的错误理解或错误表达。
它涉及到对情感的错误识别、错误解释和错误应对等方面。
情感的错误概念可能源于个体的认知偏差、情绪调节困难以及与他人的沟通问题等。
下面将从不同角度探讨情感的错误概念。
首先,情感的错误概念与个体的认知偏差有关。
每个人对情感的理解和表达都有一定的差异,这是因为每个人对情感的感知和认知方式不同。
有些人可能存在一种错误的情感认知模式,即他们对情感的识别和解释产生了偏差,并以此为基础产生了错误的情感体验。
例如,有些人可能对于别人的褒扬误以为是讽刺,对于自己的成功误以为是运气,甚至对于他人的友好误以为是敌意。
这些认知偏差会严重影响个体对情感的理解和应对能力,使其在情感交流中容易陷入误会和冲突。
其次,情感的错误概念与个体的情绪调节困难有关。
情绪调节是指个体在面对不同情境时能够灵活地调整和控制情绪。
然而,有些人可能存在情绪调节困难,即无法有效地应对和转变负面情绪,导致情感的错误表达。
例如,一个人在面对挫折和失败时极易情绪低落,无法快速从消极情绪中恢复过来;或者一个人对于自己的愤怒情绪没有适度的控制,容易表现出过度的愤怒和攻击倾向。
这种情绪调节困难会导致个体在情感交流中出现错误的情绪表达,从而加剧了沟通和交往的障碍。
此外,情感的错误概念还与个体之间的沟通问题有关。
人际交往中的沟通是情感表达的重要方式之一,但如果沟通方式不当,个体之间的情感理解就很容易出现错误。
例如,有些人可能在表达自己的情感时过于含糊不清,无法准确传达自己的真实感受,使得对方无法正确理解其情感;或者有些人可能在听取他人情感时缺乏耐心和共情能力,无法准确捕捉他人的情感需求。
这些沟通问题会导致情感交流中的错误理解和错误表达,从而增加交流的风险和难度。
要纠正情感的错误概念,个体可以采取以下措施。
首先,个体需要提高自我反思和意识觉察的能力,认识到自己可能存在的情感错误概念,并主动调整自己的认知和观点。
感情表达=语言(7%)+声音(38%)+表情(55%)
感情表达=语言(7%)+声音(38%)+表情(55%)
最近两天沉迷于研究身体语言。
走在路上总是不停的注意别人每个部位的动作,表情,每一个细枝末节,来实践下新学到的东西。
人总是会无意识的做出一些表现他们真实意思的身体语言,对方会接收到这些非语言信息,并且下意识的对这些非语言信息做出反应。
很典型的就是,当有个人向你说谎的时候,他的一些肢体语言总会表现出其真实的、和与所说信息相反的信息,我们接收到了,会感觉到他在说谎,很多人把这个当作直觉,其实这是对非语言信息的接受和判断得出的结论。
有这样一个式子,感情表达=语言(7%)+声音(38%)+表情(55%)”,可见在交往中,我们从身体语言解读到的信息要远比从口语中获得的多。
所以,要想做一个受欢迎的人,不是能说会道就够了,还需要掌握和运用合适的肢体语言,这样交流才会顺利。
据说,身体离头越远的地方越能诚实反应人的心声,要有意识的注意以及锻炼自己的身体表达能力,用这种方式来表达或隐藏自己的真实意思,听起来棒极了,,实践,,实践,,实践
我估计是那种最会忽略别人身体语言的人,,难道是天生的??哎,,遗传不好,
害怕和别人眼神接触,总是采取防卫性质的姿势,已经成为一种习惯,变得胆小畏缩。
特雷西在书里说,不管你心里多么害怕,一定要表现得很自信,别人看起来你很自信,就会像对待所有自信的人一样对待你,而你像自信的人一样行事,反过来可以增加你的自信心,这样呢你就会表现的更自信,如此循环,最后你会发现你做到了,最终成为一个真正的从里到外自信的人。
这正是我接下来的目标!!加油!!。
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被严重误导的“情感计算”一、前言目前,人工智能呈现高速增长和全面扩张的态势,一方面人工智能不断朝更深层的智能方向发展:数学运算、逻辑推理、专家系统、模式识别、深度学习等;另一方面不断向社会的各个领域进行扩展:智能电视、智能手机、智能家居、智能交通、智能购物、智能城市、智能养老等。
人工智能的下一个技术突破口必然是人工情感,只有实现了真正意义的人工情感,人工智能才会有更加广阔的发展空间,才会对社会生产力形成更加强大的推动力。
然而,当今的计算机从原理上讲主要是基于逻辑推理式系统,根本不存在任何情感能力,人工智能也只是逻辑推理能力的体现。
让计算机和机器人具有人类式的情感,是许多科学家的梦想。
与人工智能技术的高度发展相比,人工情感技术所取得的进展却是微乎其微,“情感”始终是横跨在人脑与电脑之间无法愈越的鸿沟。
“情感计算”的概念是在1997年由MIT媒体实验室Picard教授提出,从而在世界范围内拉开了人工智能走向人工情感的序幕,激发出人们对于人工情感研究的强大兴趣。
然而,这一理论存在着严重的缺陷,并把人们引向一个重大误区,致使“情感计算”研究在一阵短暂的繁荣之后,紧接着出现了长达十多年的沉寂。
二、情感计算简介对人的情感和认知的研究是人工智能的高级阶段,它的研究将会大大促进拟人控制理论、情感机器人、人性化的商品设计和市场开发等方面的进展,为最终营造一个人与人、人与机器和谐的社会环境做出贡献。
1.美国的情感计算美国MIT媒体实验室Picard教授提出“情感计算”一词并给出了定义,即情感计算是关于情感、情感产生以及影响情感方面的计算。
最近,美国加州Abyss Creations公司近日宣布,第一代性爱女机器人Harmony 已经成功研发出来,它具有学习能力,并且能与人类进行情感交流。
2.欧盟的情绪机器欧盟国家也在积极地对情感信息处理技术(表情识别、情感信息测量、可穿戴计算等)进行研究。
欧洲许多大学成立了情感与智能关系的研究小组。
其中比较著名的有:日内瓦大学Klaus Soberer领导的情绪研究实验室。
布鲁塞尔自由大学的D. Canamero领导的情绪机器人研究小组以及英国伯明翰大学的A. Sloman领导的Cognition and Affect Project。
在市场应用方面,德国Mehrdad Jaladi-Soli等人在2001年提出了基于EMBASSI系统的多模型购物助手。
EMBASSI是由德国教育及研究部(BMBF)资助并由20多个大学和公司共同参与的,以考虑消费者心理和环境需求为研究目标的网络型电子商务系统。
英国科学家已研发出名为“灵犀机器人”(Heart Robot)的新型机器人,这是一种弹性塑胶玩偶,其左侧可以看到一个红色的“心”,而它的心脏跳动频率可以变化,通过程式设计的方式,让机器人可对声音、碰触与附近的移动产生反应。
3.日本的感性工学日本在20世纪70年代提出了“感性工学”的概念,所谓“感性工学”就是将感性与工程结合起来的技术,是在感性科学的基础上,通过分析人类的感性,把人的感性需要加入到商品设计、制造中去,它是一门从工程学的角度实现能给人类带来喜悦和满足的商品制造的技术科学。
1996年日本文部省就以国家重点基金的方式开始支持“情感信息的信息学、心理学研究”的重大研究课题,参加该项目的有十几个大学和研究单位,主要目的是把情感信息的研究从心理学角度过渡到心理学、信息科学等相关学科的交叉融合,每年都有日本感性工学全国大会召开。
日本各大公司竞相开发、研究、生产了所谓的个人机器人(Personal Robot)产品系列。
其中,以SONY公司的AIBO机器狗和QRIO型以及SDR-4X型情感机器人为典型代表。
日本开发的情感机器人取名“小IF”,可从对方的声音中发现感情的微妙变化,然后通过自己表情的变化在对话时表达喜怒哀乐,还能通过对话模仿对方的性格和癖好。
日本新近开发了情感机器人“小辣椒”(pepper),它配备了语音识别技术、呈现优美姿态的关节技术以及分析表情和声调的情绪识别技术,可与人类进行交流,还会综合考虑周围环境,积极主动作出反应。
4.中国的人工心理我国对人工情感和认知的理论和技术的研究始于20世纪90年代,大部分研究工作是针对人工情感单元理论与技术的实现。
哈尔滨工业大学研究多功能感知机,主要包括表情识别、人脸识别、人脸检测与跟踪、手语识别、手语会成、表情合成、唇读等内容,并与海尔公司合作研究服务机器人。
清华大学进行了基于人工情感的机器人控制体系结构的研究。
北京交通大学进行多功能感知机和情感计算的融合研究。
中国科学院自动比研究所主要研究基于生物特征的身份验证。
中科院心理学所、生物所主要注重情绪心理学与生理学关系的研究。
中国科技大学开展了基于内容的交互式感性图像检索的研究。
中国科学院软件所主要研究智能用户界面。
浙江大学研究虚拟人物及情绪系统构造等。
在国内,走在情感计算技术领域前列的中国科学院自动化研究所,正在为其模式识别国家重点室投入巨资,从美国引进运动捕获系统、三维扫描仪等设备和相关的软件,以加快情感计算技术的步伐,并通过各种平台向嵌入式终端、游戏平台、个性化网页服务等应用领域转化。
“人工心理”理论是由中国北京科技大学教授、中国人工智能学会人工心理与人工情感专业委员会主任王志良教授提出的。
他指出,人工心理就是利用信息科学的手段,对人的心理活动(着重是人的情感、意志、性格、创造)的更全面再一次人工机器(计算机、模型算法等)模拟,其目的在于从心理学广义层次上研究人工情感、情绪与认知、动机与情绪的人工机器实现的问题。
为了推动我国在这一领域的研究,探讨情感计算和智能交互技术的发展动态与趋势,促进我国科研人员在此领域的交流与合作,中国科学院自动化研究所、中国自动化学会、中国计算机学会、中国图象图形学会、中国中文信息学会、国家自然科学基金委员会和国家863计划计算机软硬件技术主题作为主办单位,2003年12月在北京主办了第一届中国情感计算与智能交互学术会议。
2005年10月在北京又召开了第一届情感计算和智能交互国际学术会议,集合了世界一流的情感计算、人工情绪和人工心理研究的著名专家学者。
合肥工业大学“情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室”是国内首个以情感计算命名的实验室,凝练出六个具体的研究方向:情感计算、自然语言处理、听觉信息认知计算、视觉信息认知计算、情感可穿戴计算、机器人云理论及其应用,构建了带有多维情感标注的中文博客情感语料库和中文会话情感语料库,并于2013年研发出第一代情感机器人样机,2017年研制出两款最新情感机器人“任思思”和“任想想”,能精确捕捉人类的开心、惊讶、生气、悲伤等六种情感,通过观察测算出人类的心理倾向,进而为做出下一步行动提供判断。
三、严重误导的四个方面“情感计算”主要存在四个方面的严重误导:1.基础理论的误导“情感计算”的理论主要建立在心理学基础之上,然而,目前的心理学对于情感的定义是含糊的,根本无法为情感计算提供公理性、精确性、逻辑性和系统性的理论支持。
心理学把情感定义为:“人对于客观事物是否符合人的需要而产生的态度的体验”,理论界对于怎样理解“人的需要”、“态度”和“体验”等方面存在严重歧义,对于情感的测量与计算,缺乏理论前提、逻辑法则、计算方法与计算尺度。
“情感计算”完全没有涉及情感的本质、情感运行的内部逻辑系统、自我意识系统、感知情意交互系统等基础理论。
甚至某工智能领域的知名人士认为:我们可以不知道情感的本质,照样可以研制出情感机器人。
2.研究内容的误导“情感计算”认为,情感计算研究的主要内容就是对于情感生理指标的计算,主要包括对情感的感受强度(或情感维度)、表达强度(或表情)和生理唤醒指标等三个方面的计算。
然而,所有的情感生理指标均属于情感的外在表现,而不是情感的真实内容。
那么,情感的真实内容究竟是什么呢?“数理情感学”认为,情感作为人类一种特殊的主观反映形式,它所对应的客观内容就是价值(或利益),情感的本质就是人脑对于价值关系(或利益关系)的主观反映,情感表达的本质就是价值关系的表达、情感识别的本质就是价值关系的识别,情感计算的本质就是价值关系的计算。
价值变化(或利益变化)才是情感变化的决定性因素,同样是哭,只有知道他的利益遭受了重大损失,才是痛苦的哭,否则就是高兴的哭;同样是笑,只有知道他的利益得到了明显增长,才是高兴的笑,否则就是痛苦的笑。
仅仅研究情感的表现形式,而不去研究情感的真实内容,不去研究价值运行的逻辑关系,造出的情感机器人永远都是没有人性、没有活性、没有自我意识、没有创造性的机器人,永远只能模拟人的情感表达并进行简单情感识别的机器人。
3.研究目的的误导“情感计算”认为,人们对于人工情感的研究主要是基于两个现实目的:一是建立和谐的人机交互环境,使计算机或机器人具有良好的人机界面,以降低使用者的劳动强度,提高使用者的工作效率,解放人的双手;二是制作可穿戴式的计算机,以替代、补偿与增强人的辅助感知功能和行为功能,特别是帮助提高残疾人的感知功能和行为功能。
事实上,人工情感的科学价值与现实作用远非如此,情感作为一特殊的人类意识,它具有价值表达与识别功能、利益计算与驱动功能、思维效率功能、自我意识功能、自主决策功能、积极创造功能等。
建立和谐的人机交互环境只是研制情感机器人的最简单、最基础的目的,更远大的目的在于使机器人能够在更多领域、更广泛地替代人类。
4、研究范围的误导“情感计算”仅仅局限于情感表达与情感识别的研究范围。
然而,感觉、认知、情感与意志是人类四种基本的主观意识形式,分别对应着四种基本的客观存在:存在关系、事实关系、价值关系和行为关系,分别解决“是什么?”、“有什么?”、“有何用?”、“怎么办?”的基本问题,四者之间相互作用、相互渗透、相互转化,共同完成了人脑对于客观事物的反映功能。
情感机器人的研究范围包括:感觉系统、认识系统、情感系统(含情感表达系统、情感识别系统、情感计算系统、价值观系统等四个部分)、意志系统、自我意识系统、感知情意交互系统。
由此看来,狭义的情感计算,不能解决人类心智活动的全部计算问题。
四、如何走出误区由于情感的本质是价值,情感计算的本质就是价值计算(或利益计算),那么研制真正意义的情感机器人必须分四步走:1.建立一个全新的价值理论:统一价值论由于情感的本质就是价值,情感机器人的本质就是能够进行价值表达、价值识别和价值计算的机器人。
因此,要研制情感机器人,必须建立一个全新的、数学化的、以自然科学理论为基础的情感理论。
为此,必须首先建立一个全新的、数学化的、以自然科学理论为基础的价值理论。
仇德辉用了20年,完成了100万字的专著《统一价值论》,它以物理学的“耗散结构论”为理论前提,从物理学角度研究生命现象和生命规律,从能量角度研究价值现象与价值规律,实现了价值理论的统一化、客观化和数学化,从而推动了价值理论乃至整个社会科学的自然科学化进程,也为“数理情感学”的创立奠定了理论基础。