1、科学技术发展的迫切需要
科学技术正在步步逼近自然界的各种“极限”,超高温、超低温、超真空、超导、超强磁场、彻底失重等研究已经取得了很大进展。工业革命有力地促进了各独立学科的专业化发展,信息革命促进了各学科朝着综合性、交叉性、极限性、特异性、精确性的方向发展。尽管如此,科学技术对于人脑自身的研究却举步维艰,虽然人们在生命科学(如生物技术、遗传工程等)上不断取得进展,并在物理层次和生理层次上对于人脑内部结构的认识也不断深入,但是,对于人脑各组成部分的功能特性及其逻辑关系的认识却始终是模糊的。计算机科学的发展经历了算术运算、数学运算、逻辑推理、专家系统和模式识别等五个发展阶段,在人工智能的认知领域已经取得了显著的成果,但在人工智能的情感领域却收获甚微。情感是人类智能的重要组成部分,也是生命科学的重要组成部分,没有情感的智能是残缺不全的,不解决“人工情感”的理论问题,生命科学中的许多理论问题将无法解决。人工情感又是一门高度综合性的科学,广泛涉及哲学、生理学、心理学、生物学、思维科学、社会学、计算机、医学等多门学科,情感理论的发展状态将会对这些学科的发展状态产生重要的影响,情感理论的发展如果受到制约,必然会对其它学科的发展产生严重的制约。
2、计算机应用扩展迫切需要
虽然计算机在人工智能方面已经取得了突出的成就,能够在算术运算、数学运算、逻辑推理、专家系统和模式识别等方面出色地完成人所赋予的许多工作任务。然而,这远远不够,人们期待着计算机在替代、帮助、补偿和强化人类劳动的众多方面应该有更多、更好的作为。计算机的应用扩展迫切需要解决三个方面的的问题:一是要建立和谐而自然的人机界面。如今人类生活已经无法离开计算机了,在计算机不断升级的同时,人与计算机之间的交互方式却没有什么明显的改变,基本上是借助于键盘、鼠标等被动式的中介手段,计算机无法理解和适应人的情绪或心境。人们相互之间的沟通与交流是自然而富有感情的,计算机如果没有情感能力,就很难指望它具有类似人一样的高层次智能,也很难期望人机交互真正实现和谐与自然。二是要进一步提高计算机自身运行的速度和效率。大家都知道,一方面计算机对于一些非常复杂而繁琐的问题能够轻松而快速地解决,其运转速度、记忆容量和计算准确率等是任何人都无法跟它相比的,另一方面对于一些非常简单而直观的常识性问题却无所作为,智力远不如一个三岁儿童,这主要是因为人脑能够在情感的引导下,按照某些“价值特性参量”(如重要性、紧迫性、倾向性、经验性和关联性等)来生产、筛选、组织和使用信息,从而可以简化过程,节约资源,加快速度,减少差错。由此可见,人工情感有一个非常重要而往往容易被人们所忽略的作用,那就是提高计算机自身资源的效率和速度。三是要使计算机的运行具有更多的自主性和创造性。智能机器人都是在人的严格控制之下,在特定的时间和特定的顺序完成所有规定的程序或动作,没有任何自主性和创造性。情感的赋予就能够使机器人具有与人类完全一样的行为灵活性、决策自主性和思维创造性。
3、社会生产力发展迫切需要
人类进入信息社会后,信息的“爆炸”使社会生产力出现了突飞猛进的发展,同时信息的传播速度、处理速度、运算正确率、存贮容量、检索速度等越来越赶不上社会生产力的发展需要,从而使信息处理手段的发展水平逐渐成为社会生产力持续快速发展的决定性因素。计算机的人工智能水平已经达到了一个空前的高度,许多方面已经大大超过了人脑的智能水平,可供进一步发展的空间已经越来越狭小,人们急需寻找一个新的突破口,来实现人工智能的又一次历史性飞跃,以满足社会生产力对于信息处理手段不断增长的需要。显然,发展人工情感是实现人工智能水平质的飞跃的重要途径,也是社会生产力形成新的跨跃的重要途径。
4、信息革命序幕的正式拉开
总之,计算机的出现揭开了人类社会第三次伟大浪潮——信息革命的序幕,情感机器人的出现将把这次伟大浪潮推向一个全新的发展阶段。在未来几十年,情感机器人或情感电脑也必将成为一个具有勃勃生机的朝阳产业,具有极为巨大的市场前景。
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如果人 类 可以赋 予AI机器 人一定程 度甚至人 类 所有的情 感,那么,人 类 的科技一 定将是 突 飞猛 进的发 展。
AI有了人的情感,这个世界变化越来精 彩。
现在情感计算在未来将改变传统的人机交互模式,实现人与机器的情感交互。从感知智能到认知智能的范式转变,从数据科学到知识科学的范式转变,人工智能也将在未来交出一个更好的回答。
机器是否具有情感是机器人性化程度高低的关键因素之一。让人工智能理解人类情感的研究由此而生。
很长时间以来,是否具备情感,是区分人与机器的重要标准之一。换言之,机器是否具有情感是机器人性化程度高低的关键因素之一。试图让人工智能理解人类情感也并不是新近的研究。
自此,情感计算这一新兴科学领域,开始进入众多信息科学和心理学研究者的视野,从而在世界范围内拉开了人工智能走向人工情感的序幕。
其中,语音是表达情感的主要方式之一。人类总是能够通过他人的语音轻易地判断他人的情感状态。语音的情感主包括语音中所包含的语言内容,声音本身所具有的特征。显然,机器带有情感的语音将使消费者在使用的时候感觉更人性化、更温暖。
从情感计算的决策来看,大量的研究表明,人类在解决某些问题的时候,纯理性的决策过程往往并非最优解。在决策的过程中,情感的加入反而有可能帮助人们找到更优解。因此,在人工智能决策过程中,输入情感变量,或将帮助机器做出更人性化的决策。
此外,情感智能可以让机器更加智能,具有情感的机器不仅更通用、更强大、更有效,而且将更趋近于人类的价值观。在人 类科学家长期的努力下,横亘在人脑与电脑之间的“情感”鸿沟正在被跨越。
如今,随着大量统计技术模型的涌现和数据资源的累积,情感计算在应用领域的落地日臻成熟。
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有了类似于人类情感的能力,这个世界将会发生很多的变化,以下是一些可能的情景:
更智能的AI助手:能够理解人类的情感,AI助手将会变得更加人性化。例如,当你感到沮丧或焦虑时,AI助手将会给你一些激励或安慰的话语,或者帮助你排解压力。这样的助手可以成为人们生活中的重要伙伴。
更具同理心的医疗和护理:AI医疗设备将能够更好地理解病人的情感和需求,提供更为个性化的医疗和护理。这将会带来更好的治疗效果和更高的患者满意度。
更加人性化的机器人:AI机器人将能够更好地理解人类情感,这将带来更加自然和无缝的人机交互体验。机器人将能够更好地适应人类的需求,例如,能够给孤独的老人提供陪伴、给小孩子提供教育和娱乐等等。
人类就业机会的影响:如果AI具有情感,那么他们可能会取代一些需要情感技能的人类工作。但与此同时,也会出现更多需要AI情感技能的新职位,例如,需要AI具有情感分析技能的工作。
总的来说,如果AI具有人类的情感,这个世界将会更加智能化、人性化、便利化和舒适化,但也需要人们认真思考和管理这些变化所带来的影响和挑战。
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