AI不会没头脑但会不高兴.doc

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1、AI不会没头脑但会不高兴　　情感能力是人类智能的重要标志之一。但是，计算机运行原理是基于逻辑推理，不可能存在常识上的情感能力，所以，通过对人类情感的计算、识别、建模研究，赋予智能机器情感计算能力，使得计算机具有识别、理解以及适应人类情感的能力，建立起和谐的人机环境，这也就成就了人工智能的情商。　　AI不会没头脑但会不高兴　　情感能力是人类智能的重要标志之一。但是，计算机运行原理是基于逻辑推理，不可能存在常识上的情感能力，所以，通过对人类情感的计算、识别、建模研究，赋予智能机器情感计算能力，使得计算机具有识别、理解以及适应人类情感的能力，建立起和谐的人机环境

2、，这也就成就了人工智能的情商。　　AI不会没头脑但会不高兴　　情感能力是人类智能的重要标志之一。但是，计算机运行原理是基于逻辑推理，不可能存在常识上的情感能力，所以，通过对人类情感的计算、识别、建模研究，赋予智能机器情感计算能力，使得计算机具有识别、理解以及适应人类情感的能力，建立起和谐的人机环境，这也就成就了人工智能的情商。　　　　情感识别技术　　计算机对从传感器采集来的信号进行分析和处理，从而得出对方（人）正处在的情感状态，这种行为叫做情感识别。从生理心理学的观点来看，情绪是有机体的一种复合状态，既涉及体验又涉及生理反应，还包含行为，其组成分至少包括情

3、绪体验、情绪表现和情绪生理三种因素。目前对于情感识别有两种方式，一种是检测生理信号如呼吸、心律和体温等，另一种是检测情感行为如面部特征表情识别、语音情感识别和姿态识别。　　“情感识别”，并不是说计算机能直接识别或测量情感状态，应该解释为“通过观察表情、行为和情感产生的前提环境来推断情感状态”。因为情感状态是内在的并包含生理和心理的变化，这样只能获得情感状态的一些可观测的东西，如表情、行为等等。假设这些东西的观测可靠的话，那么潜在的情感状态就可以推断出来。只有将情感识别看作一种模式识别问题、情感表达看作模式合成问题，计算机进行情感交流才具有可行性。　　情感计

4、算的发展　　情感计算研究的提出最早可以追溯到20世纪90年代初，耶鲁大学心理系的Salovey教授提出了情感智能的概念，开展了一系列的研究。该概念随后被Goleman发展为与智商(IQ)相对的情商(EQ)，并随着Goleman的畅销书而迅速流行，在心理、认知、计算机等领域掀起了一个研究情感智能的小高潮。MIT的Picard教授根据这些新的概念和研究方向，于1997年出版了《情感计算》一书，希望赋予智能机器感知、理解和表达情感的能力。　　进入新世纪以后，特别是近年来，随着普适计算、人本计算、社会计算等概念和研究方向的提出，自然的人机交互日益成为各研究领域的研

5、究内容和目标，情感计算也自然地成为各学科共同关注的热点、焦点。中国国家自然科学基金委也不失时机地支持了“情感计算理论与方法”的研究。　　情感计算从本质上，是一个典型的模式识别问题。智能机器通过多种传感器，获取人的表情、姿态、手势、语音、语调、血压、心率等各种数据，结合当时的环境、语境、情境等上下文信息，识别和理解人的情感。在实际的自然交互系统中，智能机器还需要对上述信息作出及时的、恰当的、情感化的反应。情感之间距离的定义和计算方法是情感计算的核心问题，例如需要定义和计算“微笑、笑、大笑、狂笑”之间的距离，以便把它们分别聚类，从而使系统能够识别出不同程度的笑

6、。遗憾的是，目前情感计算的研究还只能对情感进行粗分类，即识别7种典型的情感。　　目前，我国在情感计算这一领域的研究主要在人脸识别。这一方面是因为人脸表情容易获取，易于分析处理，其成果具有重要的应用前景等；另一方面，也反映了情感计算研究的一个普遍的问题，即尽管人类是通过表情、语言、动作等各种信息的融合，识别和理解情感，但是，当前多模态情感数据获取、分析、融合、识别和理解，以及情景等上下文信息的融合依然是情感计算研究中富有挑战性的课题。实现具有情感反馈的自然的人机交互是情感计算研究的最终目标，这需要在上述情感理解的基础上，研究人类情感反馈和表达的机制，建立模型

7、。　　目前国内的研究成果已有基于已有的情绪模型，提出了虚拟人的认知结构，建立了一种新的基于动机驱动的自主情绪模型。清华大学戴振龙的论文则介绍了一种人脸表情的合成方法，能够生成具有细微表情动作的虚拟说话人。可以看出，这方面的研究在国际上依然是自然交互领域的一个新兴的方向，面临着许多挑战性的问题，具有广阔的发展前景。　　情感计算研究的主要内容　　情感计算指的是对与情绪相关、由情绪引发、能够影响情绪的各种因素的计算，情感计算研究的目的就是要建立起能感知、识别以及理解人类情感，并对人类情感进行智能、灵敏以及友好反应的计算机系统。情感计算研究主要包括了三个方面的内容

8、：情感识别、情感发生、情感表达。　　1、情感发生机理的研究。　　人