pitch模态如何提高

多模态融合与媒体传播效能

（一）媒体融合

媒体融合的概念源于19世纪中期美国Rosenberg首次提出的技术融合思想。继而麻省理工学院媒体实验室创始人Langlois认为媒体融合是应用计算机技术的网络终端来传输数字形态信息，带来的不同媒体间的互换和互联。1983年马萨诸塞理工大学IthielDeSolaPool正式给出了媒介融合的概念，认为数码科技技术使得原来泾渭分明的传播形态发生聚合，各种媒介呈现出多功能一体化的趋势。自此，媒体融合成为业界与学界探索的焦点。

1媒体融合的概念和认知维度。对媒介融合概念界定主要有狭义与广义两种认识。狭义上指不同媒介形态融合在一起产生质变，形成一种新的媒介形式。广义上指一切媒介及其相关要素的结合、汇聚甚至融合。显然，媒体融合是技术迭代下一种从低级向高级逐渐发展的媒介互融与交融过程。

2媒体融合的诱因。学者们主要将其归因为技术、经济和市场三方面。然而从媒介发展史的角度追溯，媒体融合不仅有技术或经济等方面诱因，还有可感知的需要、竞争及政治压力，以及社会和技术革新的复杂要素相互作用引起。由此，黄金认为社会和文化因素应视为经济动因、政治动因和技术动因联合起来的黏合剂。

3媒体融合的影响与发展趋势。罗杰·菲德勒指出媒体融合是传媒业不分领域全面竞争的大媒体时代到来，是一种旧媒介形态由积累、转换，进而产生演变到自身独特的存在形式当中的新媒介。Norris从互动社会语言学视角，分析媒体融合应以人类即席交流的距离、坐姿、视角等模态转化为被新媒介交流中的表情符号、表情包、语音、短视频等数字化模态所取代。有关媒体融合的理论探索与实践应用从媒介技术融合，向媒介的内容生产、组织转型、文化融合以及多模态融合等多层面展开。

（二）媒体传播效能及评价

最早传播效能主要指涉新闻传播宣传的效果。随着互联网的崛起，传播效能评价研究在传统媒体与网络媒体之间出现分野，就现实发展而言，学术界对网络时代传播效能评价目前仍处于探讨层面。

1媒体实践维度上，传播效能的探索聚焦于解释媒体传播效能内涵，探讨如何提高传播效能的手段和途径。蓝燕玲给出了媒体传播效能内涵、传播价值及提升策略；曲升刚和张广星分别对媒体传播效能构建与实践路径、如何重塑媒体传播效能进行了深入探究；陆华从媒体融合的背景分析了如何提高媒体传播效能。但这类文献的主旨均侧重媒体业务实践分析，包括网络背景下媒体的传播力、引导力等媒体业务实践，提出提升传播效能的建议与策略。

2媒体学理维度上，主要从媒体本身的传播能力、媒体传播效能显现以及媒体信息传播效能三方面进行研究。此外，还有一些从媒体信息传播效能角度的研究成果，如张瑞静借鉴网络议程设置理论，立足于“新媒体即关系”的传播结构，建立新型媒体传播效能的二级量化评估指标。还有诸如谣言传播、重大突发事件的信息传播等传播效能分析的文章，主要基于某类现象的分析，通过采集非一手数据对具体传播现象和传播效能加以考察，多数仅以“议程设置”“沉默的螺旋”等理论作为标签。

（三）多模态数据分析的媒体信息传播

模态是结构系统的固有振动特性。多模态指事物呈现或体验的不同形式，常见的多模态信号有、声音、文字、视频等。多模态信号分析不仅存在于新闻传播学，它也需要信息科学、符号学、语言学、心理学等跨学科的理论架构和知识采纳。新媒体多模态数据分析在信息科学基础上，主要通过建立模型来关联与处理多模态的媒体数据。可概括为多模态数据的数据表示、数据映射、数据对齐、数据融合以及协同学习五个层次。其中大部分围绕数据间的多模态数据映射展开。主流的多模态数据映射方法为：基于现有映射关系，首先将现有的多模态数据符号向量化，以此作为神经网络的输入端，结合已有的对应关系，映射到另一模态，基于海量数据不断训练后，得到具有普适性的跨模态数据映射模型。在心理学基础上，主要从心理和生理测量维度针对不同通道的媒体感知信息对用户体验效果进行了较多研究。Leckner对视觉通道感知信息进行研究发现，文本内容在左侧会首先被看到，而且时间最长；大尺寸的产品比小尺寸的产品更容易被看到，用户停留的时间也更长；而动画广告在读者中并不受欢迎，不会引起更早的关注，也不会被更好地记住；虽然视差滚动技术可以提升用户体验，但是如果网站的视差滚动技术不是生动新鲜酷炫又容易使用的话，也不会受到用户认可。Vraga利用眼动技术分析包含不同的内容状态、链接和的Facebook内容，以及社交、新闻和政治帖子等不同类型的Facebook新闻时，发现相比于政治类帖子，新闻类帖子和社交类帖子则获得了更多的关注，人们的观看时间更长，并且在控制所有字符的情况下，人们看的时间明显增加。

（四）关于媒介融合与多模态传播研究的问题与缺陷

1缺失媒体融合时代研究媒体传播活动及其具体形态的有效视角。无论是媒体本身的传播效能还是其信息的传播效能分析，学者们多以一种分散的、单一模态视角，将其视为一个相对静止、单一的整体，而较少深入、立体地探讨多种模态间的互动及其意义，但“连接”个人用户、建立“开放型”媒体，是媒体融合进一步深化的方向，也是打造新型媒体必须突破的难点。多模态数据正积极参与到媒体传播活动中，进而形成一套复杂的、有效的多模态符号与意义表达系统。因此，多模态数据是不可割裂的整体，媒体如何运用多模态融合数据提升传播效能是当前全媒体融合实践中亟待解决的问题。

2未能建立起媒介融合背景下完备的科学评价体系。关于媒体传播效能评价的研究侧重于对策分析和评价指标体系构建，忽略对于媒体融合的实际考察，至今还没建立起一个能涵盖媒体信息加工、处理、表达与传播机制等多维媒介信息交互演化全过程系统的完备的评价体系。

3研究方法多以定性为主，定量研究较少。国外有关媒体传播效能理论和实证研究不仅揭示了受众的信息认知与处理过程，实现了媒体传播效能的提升，还成为制定公共政策的依据，发挥推动改善媒体内容的社会效益的作用。而国内关于媒体效能的研究刚刚起步，学者们还只习惯于通过对个别事物的观察，或相关传播现象的讨论、思辨来获得提高媒体效能的对策。鲜有学者开展媒体效能评价的实证研究，多数偏重对媒体静态的信息传播现象的描述，而对动态的受众、媒介、社会等因素如何对媒体传播效能起作用的关系性研究甚少，在传播效果理论指导下旨在测量与发展传播学理论的实证研究更是罕见，缺乏定量与定性实证研究方法，系统探索信息传播与媒体传播效能机制。

二、多模态融合视域下传播的效能提升及其评估模式

（一）研究思路

这个问题的研究总体上应该沿着“现实问题-理论建构-实证验证-对策建议”的逻辑思路展开。通过媒体融合下媒体传播的动、静传播效能相关因素的发现，建立影响媒体传播效能的核心因素；引入光散理念、多模态融合研究范式针对影响媒介交互传播的核心因素进行测量，应用机器学习和深度学习方法对真实的媒体中不同模态下的数据进行挖掘，完成多模态融合的媒体传播效能评价模型的构建，验证并调整实验结果，最终提出媒体传播效能的提升策略。

（二）研究维度及结构

在全媒体融合时代的信息传播过程中，媒体特定信息的表达与诠释对该信息的传播效果及受众的认知程度影响极大。传播效能客观评价方法对优化设计媒体融合时代的媒体信息加工、处理、表达与传播机制有着重要的意义。本项研究将在构建信息的多模态融合传播数据库的基础上，探究姿态、表情、文本、语音等各模态的特征表达。以往研究中，对媒体信息的分析，多以一种分散视角看待信息传播的路径及演变规则，实际在媒体融合环境中所传播的信息是一种多模态、多维度叠加后的复合信息，不同维度的媒体信息在特定条件下呈现不同的传播强度和广度，已然不能用传统的媒体信息框架来全面诠释，可借助光散射模型加以解释。将光学模型中各种色彩是基于红、绿、蓝三原色的各种组合叠加的呈现原理，对应从叠聚-辐射视角审视媒体传播中的信息构成，进而探讨基于符号、情感、情境三维度信息分量间的融合规律及传播效果。

1多模态融合对媒体传播效能影响的元分析

通过文献计量法，整合媒体传播效能评价已有的影响维度，同时挖掘媒介形态嬗变下媒体信息传播现象中影响传播效能的关键要素。并结合媒介融合的演进过程，从受众、媒介、社会等维度剖析出影响传播效能的动态特征要素。整合出静态与动态层级下的关键影响因素，依据媒体融合下成功典型案例分析，构建媒体传播效能的概念模型，解析出动、静效能各维度的内容构成，及其在媒体传播效能间的关联关系模型，并对其价值及作用进行检验。在媒体传播动、静效能形成和影响因素研究的基础上，确定出传播效能形成的前置因素。

2多模态融合的媒体信息传播的叠聚-辐散

传播效能的前置因素分析和验证发现，多模态聚合的媒体信息最终呈现是由符号、情绪、情境这三维度信息的叠加得以表征。同时，三维度信息会因媒体传播中的触发物而引发传播路径上的辐散，使得受众在不同的接受节点和叠聚-辐散状态下产生不同的信息行为。由此，提出多模态融合的媒体信息传播的叠聚-辐散效应模型，同时构建出信息辐散度与信息主导度的二变量对多模态融合信息传播的叠聚和辐散状态进行度量。

3多模态融合的媒体信息传播的叠散演化评估模型

借鉴光的叠散理念构建媒体信息传播演化模型。根据受众在媒体平台中形成的数个交流子圈群，各子圈群的信息可通过平台采集的评论量、播放量与点赞量三种典型行为数据，分别表征为媒体信息传播中的符号、情绪与情境三个维度。

在符号信息维度上，使用LDA模型对媒体信息传播的标题简介进行主题建模，得到其主题向量，每条主题向量代表该媒体信息的符号信息。并通过圈群受众所发信息之间的主题向量的相似度来计算受众之间信息传播的量；在情绪信息维度，可以使用积极和消极的两种类别作为情绪信息的分析粒度。通过机器学习的朴素贝叶斯分类模型得到积极与消极情绪分类概率权值，这个值作为媒体信息的情绪信息，测度出媒体信息之间情绪信息的差值来作为情绪信息的传播值；在情境信息维度，主要度量媒体信息发布的时间与空间特征，探讨从事件情境和主体情境两维度定义情境信息。结合媒体信息在传播过程中三维度信息处于辐散状态的大小程度，以及三维度信息中某一维度占主导地位，对媒体信息传播总态势的主导信息进行评测。

4媒体传播效能提升策略的研究路径

在总结归纳多模态融合的媒体传播的呈现机制与传播规律、阐释论证其对传播生态的影响因素和传播路径的基础上，再对其在传播过程中的价值导向与责任引领进行效果检视，确定媒体传播效能提升策略。例如，建立“ToB”服务的新型媒体生态位、构建社群-媒体社群化运营系统-融合政策体系的责任引领、搭建小程序场景服务模式的价值引领等。

寻找影响多模态融合的媒体传播效能的关键因素。本项研究的重点、难点之一即为寻找影响多模态融合的媒体传播效能的关键因素。致使传播效能形成的静态影响因素较易归纳，例如规模、时间、方向等，传统研究已做了一些这方面的工作。但是有些致使传播效能形成的动态因素，例如受众、媒介、社会等引起的认知、情绪和行为的影响，如何将这部分主观因素与传播现象中归纳的静态因素整合为传播效能评测的关键因素为本研究的重点和难点问题。

如何从叠散原理对多模态融合的媒体交互传播过程进行评估建模。叠散是依据光的色散效应，映射到媒体传播效能的关键影响因素在信息传播中的触发物引发传播路径发生叠散，最终带来受众在不同传授点和叠散状态下产生的不同信息行为。在这个叠散演化中，媒体交互传播各要素构成了复杂、统一的整体，且各要素及其内在机制间形成紧密的依赖关系。在此基础上，通过建立数学模型或者各要素的关系，从而逐步发掘出产生这种色散变化的因果关系。而建立这种色散效应关系的数学模型是本研究的重点和难点。

三、结语

借鉴光学中色散模型构建多模态融合的媒体传播交互评价模型，能对媒体信息传播的本质变化及多模态信息之间的交互演化状态加以识别和量化。一方面针对多模态复合媒体信息传播效能精准预测出不同模态下信息交互演化的关键传播节点和预测其传播效能走势，为媒体传播效能评测及其管理提供实践支持；另一方面从单模态、多模态及复合叠加模态下进行媒体信息传播模式的探究，厘清不同模态的媒体信息在某一媒介中所引起的用户交互行为和方式，将此数据作为多模态媒体信息传播效能分析的主要原料，通过交互信息对当前媒体信息交互演化模式进行捕捉，完成媒体内容信息及用户交互信息的效果反馈，从而反哺于媒体传播效能提升的设计之中。

（载《传媒观察》2021年12月号。原标题为：多模态融合：媒体传播的效能提升及其研究模式。全文约7000字，此为节选。图表、注释从略，学术引用请参考原文。）

语音助手小步唤醒距离大概就是七八米左右，

因为你的声音只要他能听到它就可以唤醒，如果太远的话他听不到也就唤醒不了。这取决于你自己的声音。

OPPO小布助手虚拟人支持机型

官方预热中显示，首期上线覆盖OPPOReno5/6、FindX3系列机型。

首期上线的功能包括虚拟人播报新闻和天气，在AI驱动的前提下，让“小布虚拟人”更具“人性化”特征，沟通交流无障碍。融合语音、语义和视觉多模态交互技术，给予用户自然流畅的虚拟数字技术交互体验。

在破次元人机交互的探索中，“小布虚拟人”涵盖了视觉、语音、自然语言处理等多模态融合算法，采用了ORTC的窄带高清、大规模低延时等基础创新技术，可以实现与用户在多个场景生态下的内容服务、实时交互以及情感化交互。

而自研的多模态情感识别算法，可以敏锐捕捉用户情绪特征，打造与用户之间的多维情感畅联。

在的意思。

小爱作为智能语音也随着语言上更新，在很多领域均有应用，代表的含义各不相同，比如在物理中表示电流单位安培，遗传学中的腺嘌呤，对学生学业的评价优秀等。

小爱同学从语音助手升级为智能生活助手，并带来五大AI场景能力升级。全场景智能协同对话式主动智能、定制化情感声音、多模态融合交互、智慧学习好助手。

多模态批评话语分析属于文字学。

多模态批评话语分析是文本学、社会学、心理学、语言学等多个学科的交叉学科领域，其中包括文字学。该研究领域旨在通过结合图像、声音、手势等多种不同的传达方式，对人们在互动中表达的意图和情感进行深入的分析和解读。因此多模态批评话语分析属于文字学。

多模态批评话语分析的研究范围涵盖现代社会中的各种交流场景，如商业会谈、司法审判、医患沟通、政治演讲等等。

　人工智能是近来研究热点。分别在人工智能界别、角色、赋予人以及制度等方面重点探讨其可能的情感约束作用，以期达到人工智能技术在很好的发展的同时，不至于因为“情感泛滥”而引发一些严重地后果的影响。 以下是我整理的人工智能对生活的影响论文的相关资料，欢迎阅读!

人工智能对生活的影响论文篇一

　摘 要：人工智能是近来研究热点。分别在人工智能界别、角色、赋予人以及制度等方面重点探讨其可能的情感约束作用，以期达到人工智能技术在很好的发展的同时，不至于因为“情感泛滥”而引发一些严重地后果的目的。

　关键词：人工智能 情感 约束

　中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1007-3973(2013)001-085-03

　1引言

　人工智能(Artificial Intelligence，AI)自从20世纪50年代产生，经过长期发展，已经有了长足的进步，并且已经深入到社会生活的诸多领域，如语言处理、智能数据检索系统、视觉系统、自动定理证明、智能计算、问题求解、人工智能程序语言以及自动程序设计等。随着科学技术的不断发展，现在的人工智能已经不再是仅仅具有简单的模仿与逻辑思维能力，人们也越来越期待人工智能能够帮助或者替代人类从事各种复杂的工作，加强人的思维功能、行为功能或是感知功能。这就要求人工智能具有更强的情感识别、情感表达以及情感理解能力。通俗的说，为了使得人工智能对外界的变化适应性更强，需要给它们赋予相应的情感从而能够应对这个难以预测的世界。

　在赋予人工智能“情感”的过程中，面临着许多的问题，有科技层面上的，也有社会学层面的。本文在这里只讨论其中一个比较基本的社会学问题：“人工智能情感约束问题”，即关注于如何约束赋予给人工智能的情感，不至于使其“情感泛滥”。情感指的是一种特殊的思维方式，人工智能具有了情感后的问题是：人工智能的情感是人类赋予的，人工智能自身并不会创造或者控制自己的情感。如果赋予人工智能的情感种类不合理，或者是赋予的情感程度不恰当，都有可能造成“情感泛滥”并导致一些灾难性的后果。例如，当人工智能具有了情感之后，如果人类自身管理不恰当，有可能导致人工智能反过来伤害人类。尽管目前我们只能在一些科幻作品中看到这种情况发生，但谁也不能保证未来有一天会不会真的出现这种悲剧。

　本文第二章对人工智能情感研究进行了概要性回顾，第三章对如何约束人工智能情感进行了尝试性探讨，最后一章对全文进行了总结。

　2人工情感发展情况概述

　随着科学家对人类大脑及精神系统深入的研究，已经愈来愈肯定情感是智能的一部分。人工情感是以人类自然情感理论为基础，结合人工智能、机器人学等学科，对人类情感过程进行建模，以期获得用单纯理性思维难以达到的智能水平和自主性的一种研究方向。目前，研究者的研究方向主要是人工情感建模、自然情感机器识别与表达、人工情感机理等四个方面的内容。其中，尤以人工情感机理的研究困难最大，研究者也最少。

　目前人工情感在很多领域得到了应用和发展，比较典型的是在教育教学、保健护理、家庭助理、服务等行业领域。在教育教学方面比较典型的例子是德国人工智能研究中心发展的三个方案：在虚拟剧场、虚拟市场和对话Agent中引入情感模型和个性特征来帮助开发儿童的想象力及创造力。在保健护理方面比较典型的是家庭保健与护理方向，如Lisetti等人研制的一个用于远程家庭保健的智能情感界面，用多模态情感识别手段来识别病人的情感状态，并输入不同媒体和编码模型进行处理，从而为医生提供关于病人简明而有价值的情感信息以便于进行有效的护理。服务型机器人的典型例子是卡内基梅隆大学发明的一个机器人接待员Valerie。Valerie的面孔形象的出现在一个能够转动方向的移动屏幕上时可以向访问者提供一些天气和方位方面的信息，还可以接电话、解答一些问题;并且Valerie有自己的性格和爱好，情感表达较为丰富。当然这些只是人工情感应用领域中的几个典型的例子，人工智能情感的潜力仍然是巨大的。

　尽管关于人工情感的研究已经取得了一定的成果，给我们带来了很多惊喜和利益，但由于情绪表现出的无限纷繁以及它与行为之间的复杂联系，人们对它的运行机理了解的还不成熟，以致使得目前人工情感的研究仍面临着诸如评价标准、情感道德约束等多方面问题。所以必须清楚的认识到我们目前对于人工情感的计算乃至控制机制并没有一个成熟的体系。

　3对人工智能的情感约束

　正如上文所述，如果放任人工智能“情感泛滥”，很有可能会造成严重的后果。为了使人工智能技术更好的发展，使智能与情感恰到好处的结合起来，我们有必要思考如何对赋予人工智能情感进行引导或者约束。

　31根据级别赋予情感

　可以根据人工智能级别来赋予其情感，如低级别人工智能不赋予情感、高级别人工智能赋予其适当的情感。众所周知，人工智能是一门交叉科学科，要正确认识和掌握人工智能的相关技术的人至少必须同时懂得计算机学、心理学和哲学。首先需要树立这样的一个观点：人工智能的起点不是计算机学而是人的智能本身，也就是说技术不是最重要的，在这之前必须得先解决思想问题。而人工智能由于这方面没有一个严格的或是量度上的控制而容易出现问题。从哲学的角度来说，量变最终会导致质变。现在是科学技术飞速发展的时代，不能排除这个量变导致质变时代的人工智能机器人的到来，而到那个时候后果则不堪设想。因此，在现阶段我们就应该对人工智能的情感赋予程度进行一个约束。

　根据维纳的反馈理论，人工智能可以被分成高低两个层次。低层次的是智能型的人工智能，主要具备适应环境和自我优化的能力。高层次的是情感型的人工智能，它的输入过程主要是模仿人的感觉方式，输出过程则是模仿人的反应情绪。据此我们可分别将机器人分为一般用途机器人和高级用途机器人两种。一般用途机器人是指不具有情感，只具有一般编程能力和操作功能的机器人。那么对于一般用途的机器人我们完全可以严格的用程序去控制它的行为而没必要去给他赋予情感。而对于高级层面的情感机器人来说，我们就适当的赋予一些情感。但即使是这样一部分高层次的情感机器人，在赋予人工情感仍然需要考虑到可能会带来的某些潜在的危害，要慎之又慎。　32根据角色赋予情感

　同样也可以根据人工智能机器人角色的不同选择性的赋予其不同类型的情感。人类与机器合作起来比任何一方单独工作都更为强大。正因为如此，人类就要善于与人工智能机器合作，充分发挥人机合作的最大优势。由于计算机硬件、无线网络与蜂窝数据网络的高速发展，目前的这个时代是人工智能发展的极佳时期，使人工智能机器人处理许多以前无法完成的任务，并使一些全新的应用不再禁锢于研究实验室，可以在公共渠道上为所有人服务，人机合作也将成为一种大的趋势，而他们会以不同的角色与我们进行合作。或作为工具、顾问、工人、宠物、伴侣亦或是其他角色。总之，我们应该和这些机器建立一种合作互助的关系，然后共同完任务。这当然是一种很理想的状态，要做到这样，首先需要我们人类转变自身现有的思维模式：这些机器不再是一种工具，而是平等的服务提供人。

　举例来说，当机器人照顾老人或是小孩的时候，我们应该赋予它更多的正面情绪，而不要去赋予负面情绪，否则如果机器人的负向情绪被激发了，对于这些老人或者小孩来说危险性是极大的;但是，如果机器人是作为看门的保安，我们对这种角色的机器人就可以适当的赋予一些负向的情绪，那么对于那些不按规则的来访者或是小偷就有一定的威慑力。总之，在我们赋予这些智能机器人情感前必须要周到的考虑这些情感的程度和种类，不要没有顾忌的想当然的去赋予，而是按分工、作用赋予限制性的情感约束，达到安全的目的。

　33对赋予人进行约束

　对人工智能情感赋予者进行约束，提高赋予者的自身素质，并定期考核，并为每一被赋予情感的人工智能制定责任人。

　纵观人工智能技术发展史，我们可以发现很多的事故都是因为人为因素导致的。比如，首起机器人杀人案：1978年9月的一天，在日本广岛，一台机器人正在切割钢板，突然电脑系统出现故障，机器人伸出巨臂，把一名工人活生生地送到钢刀下，切成肉片。

　另外，某些研究者也许会因为利益的诱惑，而将人工智能运用在不正当领域，或者人工智能技术落入犯罪分子的手中，被他们用来进行反对人类和危害社会的犯罪活动。也就是用于所谓的“智能犯罪”。任何新技术的最大危险莫过于人类对它失去控制，或者是它落入那些企图利用新技术反对人类的人的手中。

　因此为了减少这些由于人而导致的悲剧，我们需要对这些研究者本身进行约束。比如通过相应的培训或是定期的思想政治教育、或是理论知识的学习并制定定期的考核制度来保证这些专家自身的素质，又或者加强对人工智能事故的追究机制，发生问题能立即查询到事故方等等，通过这样一系列强有力的硬性指标达到减少由于人为因素导致悲剧的目的。

　34制定相应的规章制度来管理人工智能情感的发展

　目前世界上并未出台任何一项通用的法律来规范人工智能的发展。不过在1939 年，出生在俄国的美籍作家阿西莫夫在他的小说中描绘了工程师们在设计和制造机器人时通过加入保险除恶装置使机器人有效地被主人控制的情景。这就从技术上提出了预防机器人犯罪的思路。几年后， 他又为这种技术装置提出了伦理学准则的道德三律：(1)机器人不得伤害人类，或看到人类受到伤害而袖手旁观;(2)在不违反第一定律的前提下，机器人必须绝对服从人类给与的任何命令;(3)在不违反第一定律和第二定律的前提下，机器人必须尽力保护自己。这一“机器人道德三律”表现了一种在道德忧思的基础上，对如何解决人工智能中有害人类因素所提出的道德原则，虽然得到很多人的指责，但其首创性还是得到公认的。尽管这个定律只是小说家提出来的，但是也代表了很多人的心声，也是值得借鉴的。

　那么对于人工智能情感的约束呢显然，更加没有相应的法律法规来规范。那么，我们就只能在赋予人工智能情感的道理上更加的小心翼翼。比如，我们可以制定一些应急方案来防止可能导致的某些后果，也即出现了问题如何及时的处理之。另外我们在操作和管理上应更加慎重的去对待。也希望随着科学技术的发展，能够在不久的将来出台一部相应的规章制度来规范人工智能情感的管理，使之更加精确化、合理化。

　4结束语

　人工智能的情感研究目的就是探索利用情感在生物体中所扮演的一些角色、发展技术和方法来增强计算机或机器人的自治性、适应能力和社会交互的能力。但是现阶段对这方面的研究虽然在技术上可能已经很成熟，但是人工智能情感毕竟是模拟人的情感，是个很复杂的过程，本文尝试性的在人工智能发展中可能遇到的问题进行了有益的探讨。但是不可否认仍然有很长的道路要走，但是对于人工智能的发展劲头我们不可否认，将来“百分百情感机器人”的问世也许是迟早的事情。

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