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情感計算:讓機器更加智能-鄭州小程序開發

夢之網科技?2019-10-10?文章動態?

人工智能之父馬文·明斯基曾提到過,「如果機器不能夠很好地模擬情感,那么人們可能永遠也不會覺得機器具有智能」。

在人們的認知中,機器與人的分界線是機器是否具有情感。舉個例子,如果一對情侶吵架,而有一方顯得過于冷漠,那么另一方很有可能向對方說出類似于「你是一個沒有情感的機器」的話。因此,機器是否具有情感是機器人性化程度高低的關鍵因素之一。

早在 1997 年,MIT 媒體實驗室就提出了情感計算(Affective Computing)的概念,情感計算旨在通過賦予計算機識別、理解和表達人的情感的能力,使得計算機具有更高的智能。

情感智能是讓機器更加智能的關鍵,具有情感的機器不僅更通用,更強大,更有效,而且與人類的價值觀相一致。人類的情感機制也使我們能夠完成太難編程或難以讓當前機器學習的任務 [1]。

例如,我們的恐懼情緒使我們能夠意識到危險并保持安全。我們感知他人的情感并站在對方的角度思考問題使我們在復雜的世界中可以做出恰當的決策。饑餓、好奇心、驚喜和喜悅等情感使我們能夠規范自己的行為,并讓我們追求我們希望實現的目標。除此之外,我們通過情感表達自己內部狀態的能力是向他人溝通并可能影響他人決策的絕佳方式。

情感計算主要有「識別」,「表達」和「決策」這三個研究方向,「識別」主要是研究如何讓機器準確識人類的情感,并消除不確定性和歧義性。「表達」主要是研究如何把情感以合適的信息載體表示出來,如語言、聲音、姿態和表情等。而「決策」則主要研究如何利用情感機制來進行更好地決策。

由于情感識別和表達都是研究歷史較長的領域,因此本文主要介紹情感識別和表達的相關概念,以及利用情感進行決策的最新進展。

1. 識別和表達

1.1. 識別

情感識別是一個歷史比較悠久的研究領域,最早可以追溯到上個世紀就有學者從各個角度研究情感識別,比如語音、語言、表情和姿態等。它旨在從不同的維度精確捕捉人類的情感表達,主要有兩種描述模型可以對情感空間進行描述,一種是離散情感空間,一種是維度情感空間。

情感計算:讓機器更加智能-鄭州小程序開發

圖 1-1 Ekman 基本情感 [3]

離散情感空間把每一種情感分為一個個獨立的標簽,相互之間沒有關聯性,如喜悅、難過、恐懼等情感。這種描述方式更符合人的認知與日常生活的表達形式,具有天然的可解釋性。但是缺點在于不同的情感標簽之間沒有類似于數值向量的連續性,于是不同標簽之間的差異和聯系性就無法更好地計算。

此外,由于在學術界尚未存在對情感的統一認識,這導致了目前存在著各種不同版本的情感分類標簽。其中最為出名的當屬于美國心理學家 Ekman 提出的六大基本情感。如圖 1-1 所示,Ekman 列舉了六種基本的情感,依次是生氣、快樂、驚訝、厭惡、傷心和害怕。

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圖 1-2 Valence-Arousal 模型 [9]

維度情感空間把不同的情感利用連續的多維向量表示,也稱作維度理論。在維度情感空間中,每一個點都表示一種情感,具有數值向量的連續性,可以方便地計算不同情感之間的差異和聯系,但是對于人來說,不具備很強的直觀可解釋性。

比較著名的維度情感模型是 Hanjalic 提出的激活度-效價(Valence-Arousal)空間理論,如圖 1-2 所示。激活度-效價理論把情感分為激活度和效價兩個維度,不同的激活度和效價表示不同的情感,激活度和效價越高則代表情感越積極,反之則越消極。

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圖 1-3 Plutchik 情感輪 [11][12]

另一個著名的維度情感模型是 Plutchik 提出的 Plutchik 情感輪模型,如圖 1-3 所示。該模型把情感分為八種主要的情緒,位于圓圈的第二層,分別是喜悅、信任、恐懼、驚喜、傷心、厭惡、生氣和期望,其它所有復雜的情緒都是由這八種情緒組合而成的。越靠近圓圈里面,情緒越強烈,顏色也會增強。移動到外層,顏色變得不那么飽和,情緒的強度降低。

情感識別技術在許多領域都有比較好的應用,比如在教育領域,教師利用情感識別技術來幫助孤獨癥患者或者抑郁癥患者建立一個健康的身心,并提高學習能力。

情感識別在商業領域也有很大的用處,例如商業公司利用情感識別算法觀察消費者在觀看廣告時的表情,這可以幫助商家預測產品銷量的上升、下降或者是保持原狀,從而為下一步產品的開發做好準備。

1.2. 表達

文章關鍵詞
情感表達
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