12星座一周情感预测（8.18-8.24）

都说爱情可遇不可求，母胎单身的小伙伴却认为，等待爱情就好像在飞机场等一艘轮船，那种无奈和绝望，没有一颗强大的内心还真承受不了。

其实，除了母胎单身以外，拥有爱情的小伙伴同样没那么省心，跟自己相处很孤独，跟爱情相处很复杂，一不小心就会把局面弄得乱七八糟。

这一周，突发事件容易打乱各位的稳定生活，部分单身有艳遇的可能，恋爱中的小伙伴则会在意外事件中感受到惊喜或惊吓。

关键词：改变爆发

2019年8月18日——8月24日白羊座感情运势

白羊座

关键词：调适

有伴的你：会有外在的小事情来触发对感情的深思，你会重新考虑两性关系要如何发展经营，会觉得不能再这样下去了。

单身的你：本周一改往日消极悲观的心态，变得积极、乐观，不仅主动报名参加聚会、交友活动，而且对追求自己的人态度也变得较以往要柔和许多，这也给了对方不少信心。

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2019年8月18日——8月24日金牛座感情运势

金牛座

关键词：变革

有伴的你：需要跟另一半做好协调，可能会有一些临时需要处理的工作，让你不能兑现跟另一半的诺言。

单身的你：桃花不是很好，建议保守起见。与其在无聊的社交活动中浪费时间，倒不如关注自己的事业。

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2019年8月18日——8月24日双子座感情运势

双子座

关键词：努力

有伴的你：桃花蛮不错，会遇到正直的人，人品是有保障的，就看你们是否合拍。不要问别人的意见，这种事最好自己判断

单身的你：因为心太软，总是当烂好人，让你容易被感情牵绊。建议凡事以理性判断，不要滥用感性，就有机会跳脱滥情陷阱。

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2019年8月18日——8月24日巨蟹座感情运势

巨蟹座

关键词：改善

有伴的你：容易跟对方翻旧帐，提到不开心的过往，这么做还真是没有必要，想想未来吧，别总想着过去。

单身的你：在职场方面，谁对你照顾比较多，可以留意一下他是否对你有意思哦。说不定很快就能开始一段恋情了。

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2019年8月18日——8月24日狮子座感情运势

狮子座

关键词：纠结

有伴的你：不仅跟另一半感觉甜蜜，身边还不乏仰慕你的人，你自己会感觉美滋滋的，有点得意哦。

单身的你：会感觉到有一些新鲜的，之前没接触过的类型的人出现在你的视野里，你会比较感兴趣。

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2019年8月18日——8月24日处女座感情运势

处女座

关键词：愚钝

有伴的你：过去可能没处理好与长辈家人的关系，两人之间总是不能很好的交流，或者站在统一立场上来说话，总觉得差点什么，现在一切明朗，不会再有嫌隙产生。

单身的你：魅力无人能及，整个人都散发着桃花气息，让别人觉得你就是一朵桃花。想开始新恋情，随时都可以。

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2019年8月18日——8月24日天秤座感情运势

天秤座

关键词：转换

有伴的你：比较愿意去感受和另一半内在很深的连接，譬如，当你们在一起很舒服的时候，你就会遐想，我们是不是在好几辈子之前就认识呢，会想一些常人比较少思考的问题。

单身的你：跟旧人有关的消息事情总能激发你的兴趣，在旧识中，确实会有一两个你心仪的对像，你不妨尝试着发展一下。

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2019年8月18日——8月24日天蝎座感情运势

天蝎座

关键词：理解

有伴的你：跟另一半相处不是很融洽，总是无法很好地了解对方所说的意思，存在理解上的偏差，建议说话前多想一下再说。

单身的你：桃花还不错，能碰到的对像如果看得上眼的话，会是一个顾家的人。有意发展的话，自己主动一些吧。

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2019年8月18日——8月24日射手座感情运势

射手座

关键词：宽容

有伴的你：最近会因为工作排程比较多，与另一伴的相处有变少的感觉，还是要让对方知道你是在乎他的。

单身的你：桃花运很一般，但渴望恋爱的念头难以压抑，如果非要找对像的话，很容易找到一个常跟你吵架的冤家。

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2019年8月18日——8月24日摩羯座感情运势

摩羯座

关键词：干涉

有伴的你：会因另一半或合伙人有问题，必须花时间协助而忙碌。面对感情的态度趋向务实，你会考虑长辈是否赞成，或这段感情是否会影响事业。

单身的你：会对聊得来的人有好感，性吸引力则是评估是否进入下一步的关键。尺度怎样把握，自己认真思考。

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2019年8月18日——8月24日水瓶座感情运势

水瓶座

关键词：稳定

有伴的你：感情倾向务实保守，你会思考彼此的关系是否有加分效果。如果预感到未来不会很幸福，可能会有分手念头产生。

单身的你：有桃花运，且追求者可能来自意想不到的地方，甚至刚接触的人也会喜欢你，但你只觉得彼此聊得来。

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2019年8月18日——8月24日双鱼座感情运势

双鱼座

关键词：折磨

有伴的你：如果刚开始恋爱，你的恋情成为别人关注的焦点，或恋情公开为你的形象加分，但实际相处仍有许多需要磨合之处。

单身的你：感情上会有清楚的了断，你可以放下或重新开始新生活，对新的感情关系产生渴望的念头。

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本次实验将加载两个数据，一个是已经标注好的用户评论数据，另外一个是用户评价主题句，通过标注过的用户评论数据进行基于集成模型的情感极性模型训练，然后利用模型对主题句进行情感极性推理，最后通过数据聚合可视化得出主题情感极性。

使用 Pandas 加载在线数据表格，并查看数据维度和前 5 行数据。

数据属性如下表所示

加载我们之前通过主题词典提取出来的主题句。

数据属性如下表所示

用户评论分词

jieba 分词器预热，第一次使用需要加载字典和缓存，通过结果看出返回的是分词的列表。

批量对用户评价进行分词，需要一些时间，并打印第一行情感极性训练集的分词结果。

批量对用户评价主题句进行分词，并打印第一句用户主题句分词结果。

依据统计学模型假设，假设用户评论中的词语之间相互独立，用户评价中的每一个词语都是一个特征，我们直接使用 TF-IDF 对用户评价提取特征，并对提取特征后的用户评价输入分类模型进行分类，将类别输出为积极的概率作为用户极性映射即可。

用户评论向量化

TF-IDF 是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术，当某个词在文章中的TF-IDF越大，那么一般而言这个词在这篇文章的重要性会越高，比较适合对用户评论中的关键词进行量化。

数据集合划分

按照训练集 8 成和测试集 2 成的比例对数据集进行划分，并检查划分之后的数据集数量。

我们在系列实验的开始使用朴素贝叶斯模型来训练情感分析模型，下面我们新增逻辑回归模型作为对比模型。逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类问题的机器学习方法，在线性回归的基础上，套用了一个 sigmod 函数，这个函数将线性结果映射到一个概率区间，并且通常以 05 分界线，这就使得数据的分类结果都趋向于在 0 和 1 两端，将用户评论进行向量化之后也可以用此方式预测用户情感。本实验直接对标注过的用户情感数据进行训练，并验证单一模型和集成模型在情感分析性能上的差异。

模型加载

通过传入原始的标签和预测的标签可以直接将分类器性能进行度量，利用常用的分类模型评价指标对训练好的模型进行模型评价，accuracy_score 评价被正确预测的样本占总样本的比例，Precision 是衡量模型精确率的指标，它是指模型识别出的文档数与识别的文档总数的比率，衡量的是模型的查准率。Recall 召回率也称为敏感度，它是指模型识别出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率，表示正样本在被正确划分样本中所占的比例，f1_score 值是精确率与召回率的调和平均数，是一个综合性的指数。

我们分别对不同模型使用相同的数据集进行训练和测试，以此来比较单模型之间的差异，并打印模型运行时间供大家参考，批量处理不同的模型需要一些时间进行计算，清耐心等待。

通过求得的指标进行模型评价，我们发现使用相同的数据进行模型训练，朴素贝叶斯模型和逻辑回归模型性能基本持平，相差很微弱，逻辑回归稍稍占一些优势。

Stacking 堆栈模型训练

集成学习是地结合来自两个或多个基本机器学习算法的优势，学习如何最好地结合来自多个性能良好的机器学习模型的预测结果，并作出比集成中的任何一个模型更好的预测。主要分为 Bagging， Boosting 和 Stacking，Stacking 堆栈模型是集成机器学习模型的一种，具体是将训练好的所有基模型对整个训练集进行预测，然后将每个模型输出的预测结果合并为新的特征，并加以训练。主要能降低模型的过拟合风险，提高模型的准确度。

开始对两个模型进行集成训练，训练的时间要比单一模型时间久一些，清耐心等待。

评测结果收集。

结果分析

将结果存入 Dataframe 进行结果分析，lr 表示逻辑回归，nb 表示朴素贝叶斯，model_stacking 将两个单模型集成后的模型。从结果来看集成模型准确度和 f1 值都是最高的，结合两个模型的优势，整体预测性能更好，鲁棒性更好。

样例测试

通过测试样例发现，分类器对正常的积极和消极判断比较好。但是当我们改变语义信息，情感模型则不能进行识别，模型鲁棒性较差。作为早期的文本分类模型，我们使用 TFIDF 的特征提取方式并不能很好的解决语义问题，自然语言是带有语序和语义的关联，其词语之间的关联关系影响整句话的情感极性，后续我们继续试验深度情感分析模型研究解决此类问题。

加载民宿主题数据。

模型预测

将情感分析模型推理的结果写入 DataFrame 中进行聚合。

单主题聚合分析

挑选一个主题进行主题情感分析。

对民宿“设施”进行描述统计，此次我们使用主题词典的出来的用户关于民宿“设施”主体的讨论条数为 4628 条，平均用户情感极性为 040 表示为整体呈现不满意的情况，有超过一半的关于“设施”的民宿评论中表现用户不满意的情况，重庆民宿需要在“设施”进行改善，以此提高用户满意度。

单主题情感极性可视化

我们开始进行“设置”主题下的用户主题情感进行可视化，首先加载画图模块。

对“设施”主题下的用户情感极性进行可视化，我们利用集成模型对主题句进行情感极性预测，如下所示。

高职外语教学中多模态教学互动的运用论文

　伴随着经济的发展，社会对高素质应用型人才需求的不断增加，用人单位对高职毕业生的职业能力也提出了更高的要求，传统的高职外语教育模式已无法满足现阶段外语课堂的教学需要，而多模态教学互动则在课堂教学环节中通过现代信息技术的运用达到对学生听觉、视觉、触觉等多种感觉的充分调动，取得了较好的课堂教学效果，将多模态教学互动应用于高职外语教学有助于实现外语教学的有效性、有助于学生外语应用能力的提高。

　 一、传统教学模式与多模态教学模式

　1．传统教学模式。传统教学模式是指教师在课堂上仅用一支粉笔，一块黑板，一本教材，一张嘴进行的教学活动。教师在课堂教学环节中用大量时间对教学内容进行讲解，学生则是对所学知识被动的听取。在教学过程中教师采用的教学手段单一、扮演的是教学主体的角色，学生则是知识的被动接收者。学生的主观能动性被压制不能有效地调动其自身学习的积极，性导致学习效率低下。部分知识点局限在书本，不能将其实际运用造成了“哑巴外语”这一现象。

　2．多模态教学模式。多模态教学模式是指教师在教学过程中恰当、充分使用现代教育技术手段，针对不同的教学内容，灵活组合运用多种教学方法，通过语言、表情、手势、身体动作等配合板书、幻灯片、投影、媒体播放器、网络平台、语音室、同声传译室进行的教学活动。在教学过程中教师采用的教学手段多样、教学方式由以教师为中心转向为学生为中心。能有效地调动学生积极参与学习，让学生成为学习的主体，启发学生积极思维，促进学生学习实际应用能力的发展。

　 二、多模态教学互动的实际应用

　多模态教学互动摆脱了过去单一的教学模态，对于提高高职教育教学质量起着重要作用。现结合多模态教学互动在高职日语教学中的实际应用对其有效性进行分析，从四个教学环节入手就自身如何开展高职外语日语课堂教学做一个较为详细介绍。

　1．知识输入环节。本环节包括课前导入、重点单词讲解、课文内容讲解、文法讲解、句型、功能表达讲解。首先课前围绕讲授内容收集相关音频、视频、等相关资料，以直观的形式呈现在学生面前，提高学生的学习兴趣，调动学生学习的积极性。进而对相关知识点进行讲解，包括新单词，语法以及功能表达。单词采取领读或听音频等手段学习发音。词义使用等则通过大量实例讲解、练习，在这一过程中运用多媒体技术进行课堂教学，改变传统教学教学方法和教材中往往只重视词汇和语法的学习，忽视了语言实际运用的弊端。语法以及功能表达部分则通过区别、总结等方法配合大量贴近生活的实例让学生理解。在这一过程中恰当、充分地使用现代教育技术手段针对不同的教学内容，通过多模态教学互动让学生明确学习该部分的学习动机和学习策略，主动地去学习，去理解老师的讲解。有效地调动学生积极参与学习，启发学生积极思维，促进学生学习能力的发展。

　2．技能提高环节。本环节包括长句记忆练习、角色扮演对话等。正如大家所知道的那样，学习一门语言的最终目的是运用。本阶段主要采用多种教学形式，融“教、学、说”为一体，培养学生的语言实际运用能力。尽可能使用直观教具或设定动作和场景，使学生通过情景和形象，逐步培养直接用日语进行思维和表达的'能力，将大量贴近实际场景的、真实的语言材料，通过模拟运用和反复练习，让学生的语言运用能力得以提高并逐步转化成学生自身的语言能力。在这一过程中多模态教学互动有助于提高学生学习兴趣和教学效果，从而真正的摆脱过去的“应试教育”，实现“素质教育”。

　3．综合素质培养环节。本环节包括仿真情景模拟并点评、课后作业巩固练习等。让学生模拟交际场景，亲身体验场景交际，激发学生求知欲和表现欲。学生通过课堂讲解和自己的准备材料，进行课堂场景模拟讨论。改变“以教师的教为主”为“以学生的学为主”的方法，“以学生为中心”，让学生成为学习的主体，引导学生主动思考和解决问题。在动态教学课堂上，教师用真挚的情感去感染学生，了解学生的基础，包括学生的学习态度、学习兴趣、多数学生的学习习惯及学习方法，灵活把握教学进程，增加师生的双向交流，通过多模态教学互动使课堂氛围活跃起来，进而提高学生的学习兴趣和效果。

　4．总结评价环节。在进行学习、练习、模拟之后带领学生及时进行教学反思总结。允许学生发表个性化的观点，引导学生朝着自己拟定的目标学习进步。分析学生学习过程中遇到的困难及其原因，针对这些困难加强对学生的指导例如通过场景模拟，让学生针对模拟过程中哪些表达方式不符合场景的，哪些是汉语式的交际语，哪些表达意义有遗漏等进行讨论总结。通过总结评价以达到理解日语并使用日语做事的目标。通过总结评价指导学生掌握自学方法，研究性学习、协作学习、创造性学习，让学生成为学习的主体，培养终身学习的基本素质。在整个教学过程中采取多模态教学互动，运用多样化教学方式手段，合理调整教学内容，由浅入深、循序渐进，争取少讲多练。增加实践教学内容，通过情景模拟、会话操练等多种形式，提高学生外语实际应用能力。借助课外读物、多媒体设备和网络资源，结合课堂教学和自主学习，提高学生的外语实际运用能力。

　 三、多模态教学互动的作用

　通过多模态教学互动在教学当中的实际运用，我们逐步认识到了合理运用多模态教学互动在高职外语课堂上可以起到以下几点作用:

　1．多样性的教学模态可以将相关信息传递的更加完整，避免了因单一教学模态表达不足而产生的信息点的遗漏。通过语言、表情、手势、身体动作等配合多媒体等现代信息手段营造真实语境，完整的向学生传递相关信息，使其更好的更充分的理解、体会、掌握、运用相关知识。

　2．多样性的教学模态在课堂上可以更加有效地吸引学生的注意力，避免因单一教学模态而让学生产生的课堂疲劳。教师用语言和肢体动作感染学生，通过声音、视频、、教具等配合板书吸引学生、调动学生学习的积极性提高学生的课堂学习效率。

　3．多模态教学互动在外语课堂的实际运用，能够更好地使课堂教学活动、教师教学行为、学生学习行为与教学目标相匹配，提高外语课堂的有效性，从而能够起到保证外语课堂教学质量的作用。

　4．多模态教学互动更加注重师生之间的情感交流，能进一步改善师生关系，用教师的感召力与学生进行多模态教学互动，更好地完成外语教学进而提高教学质量。

　5．多模态教学互动在外语教学过程当中通过师生之间的充分互动能更加突出教师的教学主导作用、学生的认知主体作用。教师在掌握现代教育理论的同时不拘泥于传统外语课堂教学，运用多种教学手段以及多媒体技术服务于外语课堂教学充分发挥其在教学过程中的主导作用。学生通过多模态教学互动能够充分发挥自身的主观能动性，在教师的帮助指导下，课前针对一些课文中涉及的文化、文学、政治、经济等方面的知识利用网络平台主动查询，上课过程中积极配合教师参与教学内容的互动，课后自主学习充分利用网络等资源进行完善丰富课上所学的相关知识，从而做到通过多模态教学互动发挥自身的认知主体作用。

　 四、结语

　总之伴随科学技术的发展，非语言媒体的日益增加，为多模态教学互动提供了更多的选择，能更好地在师生之间传递先关知识信息。多模态教学互动走入高职外语课堂已经成为必然。相信通过我们共同的努力今后多模态教学互动将会更好地服务于高职外语教学。

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　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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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。

　　不少人都翘首以盼，计算机会变得越来越聪明，在不久的将来，它就能像人一样具有情感，与人进行自然、亲切和生动的智能交互。　认知科学（Cognitive Science）是在心理学、计算机科学、人工智能、神经科学、科学语言学、科学哲学以及其他基础科学（如数学、理论物理学）共同感兴趣的界面上，即理解人类的、乃至机器的智能的共同兴趣上，涌现出来的高度跨学科的新兴科学。认知科学试图依靠众多学科的共同努力，理解心智的性质，可能的话，在此基础上制造出能思维的机器。而认知心理学由于关注和研究人的心智活动，在认知科学中发挥着重要的作用。

认知心理学: 人脑与计算机类比

认知心理学是20世纪60年代兴起的心理学研究取向，它不仅研究心智活动的“软件”（即心智活动的过程，如人对信息的编码、储存和提取），而且研究心智活动的“硬件”（即心智活动的结构，如认知功能的脑定位或脑机制），提出了极富特色的理论，促进了对人类心智活动的细微剖析和准确理解，成为现代心理学的主流方向。

信息加工系统（Information-Processing System）也被称为符号操作系统（Symbol Operation System）或物理符号系统（Physical Symbol System）。一个完整的物理符号系统具有信息的输入（Input）、输出（Output）、存储（Store）、复制（Copy）、建立符号结构（Build Symbol Structure）和条件性迁移（Conditional Transfer）六种功能。物理符号系统假设提出，任何一个系统，如果能够表现出智能的话，就必能执行上述六种功能; 反之，任何系统如果具有这六种功能，就能表现出智能。其推论自然是: 人具有智能，人一定是个物理符号系统; 计算机是个物理符号系统，计算机一定能表现出智能。既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就可以用计算机来模拟人的智能活动。认知心理学所做的，就是试图用物理符号系统假设中的基本规律来解释人类复杂的心理现象。

心智的计算-表征理解（Computa-tional-Representational Understanding of Mind，简称CRUM）是一种对心智问题的理解方式，认为对思维最恰当的理解是将其视为心智中的表征结构以及在这些结构上进行操作的计算程序。 心智表征属于系统的内部状态，是相对于外部事件或事件的语义加以界定的，是一种形式化的符号表达式; 而所有与系统有关的语义内容，都依照深层的符号表达式及其变换的形式和符号关系结构加以规定，这是一种物理符号操作，是一种计算。表征与计算二者的关系密不可分，因为一定的计算总是建立在一定的表征之上，表现为对表征的某种操作和转换; 而一定的计算也总是会产生某种新的表征。

认知心理学研究心智结构和信息加工过程的方法主要由四个步骤构成，即理论、模型、程序和平台。一个认知理论首先要假定一套表征结构和一套在这些结构上进行操作的加工过程; 然后，通过与由数据结构和算法构成的计算机程序进行类比，设计一个计算模型使得这些表征结构和过程更为精确。有关表征的模糊概念可以用准确的关于数据结构的计算概念予以补充，而心理过程则可由算法来定义; 为了测试该模型，必须用一种编程语言将其在一个软件程序中实现; 最后，该程序应该可以在各种软硬件平台上运行。实际上，无论是信息加工取向对规则和搜索策略等进行的抽象的串行的分析，还是联结主义取向强调的分布式表征和平行加工，各种心智结构和信息加工过程均可采用上述方法进行研究。理论、模型、程序、平台一起构成了认知心理学的基本研究构架。大量研究都遵循着这个途径，并通过实验将各个步骤贯穿起来。

情感计算: 人与计算机交互

显然，情感交流是个复杂的过程，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。情感计算研究试图通过不断加深对人的情感状态和机制的理解，创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算系统。

作者简介:傅小兰

研究员，现任中国科学院心理研究所副所长，研究领域为认知心理学，主要关注人的基本认知过程、信息加工动态机制、知识表征、认知绩效以及人机交互中的心理与行为问题。担任脑与认知科学国家重点实验室副主任，中国心理学会常务理事、副秘书长、中国人类工效学会理事、认知工效学专业委员会副主任委员，全国人类工效学标准化技术委员会副主任委员等。

情感计算研究有助于提高计算机感知情境，理解人的情感和意图，做出适当反应的能力。情境化是人与计算机交互研究中的新热点。在人与计算机的交互中，计算机需要捕捉关键信息，觉察人的情感变化，形成预期，进行调整，做出反应。例如，通过对不同类型的用户建模（例如: 操作方式、表情特点、态度喜好、认知风格、知识背景等），以识别用户的情感状态，利用有效的线索选择合适的用户模型（例如，根据可能的用户模型主动提供相应有效信息的预期），并以适合当前类型用户的方式呈现信息（例如: 呈现方式、操作方式、与知识背景有关的决策支持等）; 在对当前的操作做出即时反馈的同时，还要对情感变化背后的意图形成新的预期，并激活相应的数据库，及时主动地提供用户需要的新信息。

情感计算是一个高度综合化的技术领域。目前情感计算研究面临的挑战仍是多方面的: （1）情感信息的获取与建模，例如细致和准确的情感信息获取、描述及参数化建模，海量的情感数据资源库，多特征融合的情感计算理论模型; （2）情感识别与理解，例如多模态的情感识别和理解; （3）情感表达，例如多模态的情感表达（图像、语音、生理特征等），自然场景对生理和行为特征的影响; （4）自然和谐的人性化和智能化的人计交互的实现，例如情感计算系统需要将大量广泛分布的数据整合，然后再以个性化的方式呈现给每个用户。

情感计算有广泛的应用前景。计算机通过对人类的情感进行获取、分类、识别和响应，进而帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻人们使用电脑的挫败感，甚至帮助人们理解自己和他人的情感世界。计算机的情感化设计能帮助我们增加使用设备的安全性，使经验人性化，使计算机作为媒介进行学习的功能达到最佳化。在信息检索中，通过情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息检索的精度和效率。

在电子商务领域，在设计购物网站和股票交易网站等时充分利用人的情感因素的作用，以改变客流量。多模式的情感交互技术能构筑更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景，而机器人、智能玩具、游戏等产业则能构筑出更加拟人化的风格和更加逼真的场景。

如果AI有了人类的情感，这个世界将会发生巨大的变化。

首先，AI将会更好地预测人类的行为模式，实现有效的识别、跟踪和操纵，从而创造出更加自动化、高效的社会结构和空间组织，尤其是智慧型服务机器人，这将极大地改变人们的生活和工作方式，为人们带来更多的便利。此外，情感AI还可以用于医疗健康、老年照护、教育慰藉等，方面，通过个性化的情感支持，让人们更快乐和快活，增强他们的自尊和自信心。最后，情感AI可以更加有力地参与社会团体的交流活动，通过以微笑、肢体语言和谈吐等与现实世界相结合的方式，融入各种社会和文化活动，努力实现人机融合，让AI担负起服务他人、参与社会治理的责任。我们也看到，人类对人工智能的情感能力的观感是矛盾的。在最坏的情况下，人工智能将利用其情感智能来操纵人类，以达到自己的目的。在最好的情况下，人工智能将利用其情感智能，与人类产生共鸣并帮助人类。一旦人工智能发展到了高度的情感智能，它将全方位压倒人类智能。这将自然而然地导致一个后果，即人类的劳动变得不够理想，因为人工智能几乎在所有方面都表现得比人类智能更好。这就意味着人类的劳动将丧失价值，且所有的工作将由人工智能接管。如果经济中的所有价值，几乎都来自人工智能，那么价值将几乎来自资本，而不是劳动。其结果是，经济将由相对少数的资本掌控。这反过来又会进一步加剧收入和财富的严重不平等。在这种情况下，大多数人类将如何谋生，尚无答案。人类真的能控制人工智能吗？许多思想家声称人工智能永远也不能自主完成任务，因为它必须由人类编程。因此，人类将永远控制着人工智能。但事实真的如此吗？我们不妨简单地回想一下当前最常见的人工智能形式，即深度学习神经网络。这种人工智能已经被视为一个“黑盒子”，因为人类很难对其如何产出结果进行解释，即为什么它们能给出特定的解决方案。为此，计算机科学当前的一个重要研究领域就是，如何让深度学习对其客户（人类）而言，变得“可解释”。但一个显然的趋势是，随着人工智能变得越来越复杂，也越来越难被人类理解，导致人类感觉其逐渐失控。最终，这个问题将变得越来越严重，而不是随着发展逐渐淡化。当人工智能变得足够聪明时，它就有可能做到自我编程。毕竟，计算机的自我编程作用已经存在，并将随着时间的推移而变得越来越普遍。换句话说，人类对人工智能的控制力正在迅速减弱，而随着控制力的丧失，人类如何确保人工智能继续按照既定的要求，致力于实现人类设定的目标,而非它自己的目标，也将成为一个问题。既然相较于超级人工智能而言，人类在经济上不会有竞争力，那么唯一有吸引力的发展道路，就是人类利用人工智能来增强自己，甚至是彻底改变自己。人类利用人工智能实现增强自己，已经存在很长时间了。首先，是身体的增强。例如，有人可能会使用一条人工腿，来替代被截肢的腿。听力不好的人可以戴助听器，视力不好的人可以戴眼镜。接下来，是思维增强。人工智能可以通过很多方式来增强人类的思维智能。在很多方面，人工智能已经比人类更聪明了，这些能力可能会被用于人类能做的事情。例如，人类可能会给自己增加一个记忆芯片或计算模块，现在已经有各种各样的方法，能够连接人脑和计算机。最近，科学家已经成功地将人脑与互联网连接起来，可以让人类直接与一个巨大的信息网络连接。