模糊数学和有限状态机矩阵形式描述的人工情绪模型

第32卷第9期2010年9月

北京科技大学学报Jou rnal of U niversity of Sc i ence and T echno l ogy B eijing

V o.l 32No .9Sep .2010

模糊数学和有限状态机矩阵形式描述的人工情绪模型

史雪飞 王志良 张 琼

北京科技大学信息工程学院,北京100083

摘 要 根据大脑的情绪加工环路提出了三个层次的人工情绪框架结构.重点对智能体的底层情绪模型进行了研究,分别采用模糊关系理论和有限状态机的矩阵形式建立了相应的情绪激活状态和行为输出方程.模型考虑了心境和需求对当时情绪的影响,利用矩阵模型可以直接计算出不同情绪状态下的输出行为,解决了单纯用表的形式记录/事件)情绪)行为0序列对的存储空间和查表问题.选择了婴儿的情感行为数据来验证模型的正确性.仿真结果表明:模型在考虑了敏感因子和心境对情绪激活阀值影响的因素后,在机器系统中可以建立有效的情绪与行为输出模型.关键词 模糊关系;有限自动机;情绪模型;人工智能分类号 T P 181

M odelli ng e moti on based on fuzzy mathe m atics and m atrix descri pti on of fi nite

state machi nes

S H I Xue -fei ,WAN G Zh i -li ang ,ZHANG Q iong

School of Infor mati on E ngi neeri ng ,U n i vers it y of Science and T echnology Be iji ng ,Beijing 100083,Ch i na

AB STRACT A t hree -l ayer emo ti on m ode l structure based on bra i n science was proposed firstly .T hen a bo ttom -leve l emo ti on m ode l o f t he i ntelli g ent syste m was presented in de tai.l Itw as constructed by usi ng fuzzy m athe m atics andm a trix descr i pti on o f fi n ite state m a -ch i nes .A f uzzy re l a ti on bet w een sti m u l us and e m otion w as produced to de ter m i ne the ac tive e m otion i n conside ration o fm ood and de -sire a t that ti m e .The outpu t behav i o r w as calculated by a m atr i x sty l e o f fi n ite sta te m ach i nes wh ile the active e m oti on w as g iven .T he m ode l constructed in this w ay cou l d reduce m e m ory spaces used only f o r st o ri ng the correspond i ng re l ations a m ong sti m u l us ,emo ti on and behav i or .T he si m ulati on result and concl us i on are presen ted i n the end .K EY W ORDS

f uzzy relation ;fi n ite autom aton ;e m otion mode llin

g ;artificial i nte lli g ence

收稿日期:2009

--11--16基金项目:国家高技术研究发展计划资助项目(2007AA04Z218);北京市自然科学基金重点项目(KZ200810028016)

作者简介:史雪飞(1973)),女,讲师,博士研究生,E-m ai:l sxf 1245@i es .u st .cn;王志良(1956)),男,教授,博士生导师

人工智能的研究从20世纪50年代开始发展到现在已经达到了较高的水平,它的研究内容也从模拟人的感知觉、推理和学习等认知智能逐渐扩展到人的情绪和情感.目前人工情感已成为人工智能领域的研究热点.其中,如何赋予机器情感智力(即情绪建模问题)是研究的核心,其基础和根本是对自然情绪实质的理解和表示.近年来,国内外已有许多人工情绪的模型

[1-

-7].由于情绪的复杂性以及人类对自身情感产生和变化规律的研究尚不完善,情绪建模的研究工作进行得比较艰难甚至对这一问题本身的提出也存在着争议.尽管如此,目前在情感计算领域己经有很多

人工情绪模型的出现,它们至少从功能的角度上实现了对人类情绪有限的模仿.最早的经典情绪模型是1988年O rtony 等

[1]

提出的/OCC 情绪认知模

型0.它是基于情绪的认知理论和基于规则的建模,

因为很容易用计算机实现而得到广泛使用.然而,情绪不仅由单一的认知评价过程产生,还与一些低层次的非认知性因素影响有密切联系.英国伯明翰大学的S l o m an

[2]

提出的/Cog A ff 模型0同时考虑了

低层的身体反应机制和高层的心理认知对情感的影响,建立了情感的三层体系结构,但是这些抽象的模

型没有提供一个具体的可供计算机执行的情感建模方法.人类情绪的激活具有一定程度的不确定性,

第9期史雪飞等:模糊数学和有限状态机矩阵形式描述的人工情绪模型

为了描述这种随机性,情感计算的创始人P icard

[3]

在1995年提出的隐马尔可夫模型是一种用参数表示的、用于描述随机过程统计特性的概率模型.但是,人类情绪的发生和激活并不是随机的,而且激活的情绪状态和外显的表情也不是各自独立和毫无关联的.2001年,A r k i n 等

[4]

为索尼公司的C anis 系列

机器狗提出了一种内置的情感模型,并首先应用在

A I BO 机器狗的控制系统中,其特色之处在于利用有限状态机的技术实现了底层的本能情感模型;但是该体系结构中,缺少对认知推理功能的支持.韩国

的Par k 等[5]

提出了基于神经认知科学的服务机器人情感系统,该系统借鉴神经科学和认知科学的研究成果,在OCC 模型的基础上构建起来,可以使机器人同时拥有多种情绪.国内提出的人工情绪模型

主要有张冬蕾等[6]

开发的情绪知识模型支撑的智能情感主体,其内部情绪产生模块采用了分层的结构:反射式情绪产生模块、主体认知式情绪产生模

块.杨宏伟等[7]

提出了一种应用于虚拟智能体的综合可计算的情感建模方法,此模型综合考虑了生理、认知对情感的影响,分别在D a m asi o 的生理机制和OCC 及Rose m an 等提出的基于事件评价的认知机制基础上建立的.

本文的人工情绪模型结构是在文献[8--9]的基础上提出的,并尝试研究机器容易实现的技术方法;模型还重点考虑了情绪作为后天习得的一种智能是

生物体与外界交互过程中逐渐发展起来的,强调了人工情绪发展的建模思路;对于模型中提出的底层情绪环节,本文在有限状态机理论的基础上引入了矩阵形式并利用模糊数学描述情绪的不确定性

[10--11]

,建立了适用于智能体或者机器的可计算的

建模方法.

1 人工情绪模型的分层结构

情绪心理学理论认为[12]

:人类情感的发生和发展绝不是偶然的,只要把它放置在物种进化这一更大的范畴中,就能较好地认识到:情绪是长期积淀在神经系统和脑结构中的一种最有用、最有效的独特属性,这意味着应当把情绪的发生和发展放在人脑的进化和发展上去考察.从进化的观点看,情绪是在脑进化的低级阶段发生的,特别是与那些同调节和维持生命的神经部位相联系.情绪作为脑的功能,首先发生在神经组织进化上古老的部位.丘脑系统、脑干结构、边缘系统和皮下神经核团等这些整合有机体生命过程的部位,都是整合情绪的中枢.随着人类的进化,大脑皮层、尤其是前额叶的发展对情绪与认知的整合起着重要的作用.从情绪与脑的进化可以说明人类现有的情绪是经历了不同阶段的进化发展而来的,大脑对情感刺激信息的处理是分层次和等级的,人工情绪建模必须要考虑到这一客观的生理结构.

具体的人工情绪模型分为三层,即先天预置的感觉驱动水平、后天习得的图式水平以及理性认知参与的概念性水平,如图1所示.其中先天预置的感觉驱动级情绪状态由自主神经系统和中央神经系统引发,属于无意识自动加工水平,可以根据模糊有限状态机的相关理论进行描述和实现,本文重点建立了这部分的情绪模型;后天习得的图式水平级情感状态是与外界环境交互过程中通过激活先天无条件情绪而形成的条件式情绪,这部分情绪也是由无意识评价产生的,是基于从前的情绪记忆或者情绪体验;最高级的概念性水平是有意识的理性加工,由比较、执行和期望等引起的情绪状态

.

图1 对应于人脑结构的人工情绪模型.(a)人脑的结构;(b)人工情绪模型的三层结构

F i g.1 Th ree -layer e m oti onalm odel according to hum an b rai n s tructure :(a)hum an bra i n struct u re ;(b)t h ree -layer stru cture of the artifici al e mo -tionalm odel

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