从心理学解读人机交互|人机交互系统

　　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。

三、机器人辅助教学(RAI)

(一)机器人辅助教学的定义、特点和作用

1机器人辅助教学的定义

机器人辅助教学是指师生以机器人为主要教学媒体和工具所进行的教与学活动。与机器人辅助教学概念相近的还有机器人辅助学习(Robot-Assisted Learning，简称RAL)，机器人辅助训练(Robot-Assisted Training，简称RAT)，机器人辅助教育(Robot-Assisted Education，简称RAE)，以及基于机器人的教育(Robot-Based Education，简称RBE)。

RAL强调用机器人帮助“学”的方面甚于“教”的方面。强调以学习者为中心，主动帮助学习者建立良好的学习环境，提供优化的学习策略；强调个别化的学习指导与帮助。

RAT强调用机器人帮助训练学习者的技能，巩固学习成果。包括机器人在学习技能、生活技能、工作技能训练中的各种应用。

RAE强调用机器人帮助教师进行教学活动以提高教学效率，强调用机器人帮助开展政治思想、伦理道德教育。

RBE的涵义丰富，涵盖机器人在教育中的各种应用，包括RSI、RAI、RMI、RRR、RDI。

2机器人辅助教学的特点

(1)智能化。机器人辅助教学系统具有智能识别、自主判断、优化决策等功能，能自主建构学习环境，实施个性化的因材施教。

(2)自动化。机器人辅助教学系统能在外界干预少的情况下全自动运行。

(3)人性化。教学机器人一般具有人性化的图像识别、语音识别与合成、逻辑推理、知识记忆等功能，能与师生进行多种语言符号的对话。

(4)自学习性。机器人辅助教学系统本身具有一定的自学能力，能不断更新学习者特征库，跟踪学习过程，记录学习情况，以便不断调整教学策略，提高教学水平。

(5)可控性。可以对教学机器人的知识库、推理机、决策器、解释器等模块进行预设，通过编程控制与外表装饰，使教学机器人具有温柔型、睿智型、幽默型、活泼型等可供选择的人性化特征类型。

(6)可移动性。教学机器人可以采用轮式、履带式，甚至步行式机械移动装置，改变其在教学中的站位与角度，以获得最佳的传播效果。还可搬运、操作多种实验仪器，代替教师、学生进行一些风险较大的实验演示。

3机器人辅助教学的作用

(1)从社会学角度看，机器人在教学系统这个微型社区中可以扮演教师、学习伙伴、助手等多个角色，承担相应的任务，发挥相应的作用：

·充当教师。教学机器人可以像学识渊博、观察细致、才思敏捷、诲人不倦的教师那样，从事知识传授、答疑解惑、学习指导、训练技能等工作。

·充当学习伙伴。教学机器人可以扮演与学生友好合作、平等竞争、相互启发、共同探索的学习伙伴及竞争对手，使学生在合作与竞争中获得激励与进步。

·充当助手。机器人可以充当教师备课与科研的助手，学生写作、阅读、思考、实验的助手，帮助搜集、整理、传递有关信息，提高教与学的工作效率。

(2)从传播学角度看，机器人辅助教学可以使教学信息的传播产生质的升华：

·极大扩充传者的知识面。教学机器人贮存的知识库以及所连通的因特网，可以集成全人类的智慧，这是任何优秀教师个人都无法媲美的。

·降低受者的学习负担。教学机器人可以成为学习伙伴与助手，替代学生记笔记、整理资料与贮存课堂信息，减轻学习者机械劳动之苦。

·信息编码数字化。教学机器人将所有视、听、触信息数字化编码后，贮存在电脑数据库中，并能非线性迅速提取、传递与使用。

·信息译码自动化。教学机器人可利用模式识别技术对语音、文字、图像自动识别与翻译。

·信道多样化。机器人辅助教学系统的信息传播通道有视通道、听通道、触通道，以及宽带网络信号传输通道等。

·反馈调控智能化。教学机器人具有丰富的人机对话、高速的数据处理、智能化的推理、决策与优化控制功能，使得教学系统的反馈调控智能化。

·自动分析与排除干扰作用。教学机器人具有的信息过滤与净化功能，能自动排除各种干扰因素，提高信息传播质量。

(3)从教育心理学角度看，机器人辅助教学可发挥如下几个方面的作用：

·激发兴趣。机器人辅助教学能激发学生的好奇心、上进心，并产生浓厚的学习兴趣。

·促进感知。机器人辅助教学能突出感知对象，拓展感知通道，促进多感官的协同作用，提高感知效果。

·加深理解。学生通过与机器人的多维度对话，可对知识与技能的掌握情况进行自我检测，查漏补缺，从而提高比较、分析、判断、归纳能力，提高理解的深度与准确性。

·巩固记忆。机器人辅助教学可以增加学生对知识技能的识记、保持、再认、回忆的方式，提高记忆效果。

·综合运用。机器人辅助教学能为学生综合运用所学知识技能提供新的平台与途径。

然而，机器人辅助教学并不是万能的，其局限性与负面影响依然存在。对此，我们必须保持清醒的认识。

(二)机器人辅助教学系统的类型与组成

1机器人辅助教学系统的类型

(1)按形态分，有人形机器人辅助教学系统和非人形机器人辅助教学系统。人形机器人辅助教学系统由人形(或类人形)机器人承担辅助教学任务，有较熟悉的交互界面，师生在与机器人的对话中，心理障碍较少。非人形机器人辅助教学系统可以是动物形，或者器物形，使用较简便、有趣。

(2)按移动性能分，有活动型机器人辅助教学系统与固定型机器人辅助教学系统。前者的活动方式有平移、转动、走动以及其他复杂运动。其优势在于教学中具有较大的灵活性。后者的安装、使用与维护一般较简便，常装备在智能化教室中。例如，可以将机器人的眼睛(摄像机)、耳朵(拾音器)、口(喇叭)装在教室四周甚至课桌上，将机器人的大脑(电脑)装在讲台内，将电子白板挂在讲台前，将预先编制的课程计划、课程内容存在电脑中，从而使整个教室变为一个机器人教学系统。

(3)按智能水平分，有编程控制型机器人辅助教学系统和智能自控型机器人辅助教学系统。前者能感知外界的部分信息，通过人机对话，能按预先编制的教学程序选择教学策略进行教学，是计算机辅助教学(CAI)的一种延伸。后者能主动辨识学习者特征，能与师生进行自然语言的有声对话，能自主确定教学策略，具有较强的推理与决策能力。

(4)按适用范围分，有通用型机器人辅助教学系统与专用型机器人辅助教学系统。前者具有较广泛的适应能力、较大的知识库、较一般的外在形象，多用于学校公共课的教学。后者则具有较强的针对性与专业特色，多用于专业教学或特定对象的个别教学。

(5)按功能分，有主讲型机器人辅助教学系统、辅导机器人辅助教学系统、训练型机器人辅助教学系统、情感型机器人辅助教学系统。主讲型机器人具有较强的语言表达能力，能讲述、讲解、讲读、讲演教学内容。辅导型机器人具有较强的思辨能力，能准确理解师生提出的各种问题，帮助求解，给予正确的提示、启发、诱导乃至给出答案。训练型机器人多用于训练学生的某种技能，训练过程中特别注意及时反馈与强化。情感型教学机器人能理解与表达某些情感，能对师生给予某些关爱，特别适合于对学生的心理疾病进行矫治，以及进行思想道德教育。

2机器人辅助教学系统的组成

机器人辅助教学系统的基本组成可分为以下八个部分。

(1)感觉系统。包括视觉、听觉、触觉、位移觉、接近觉传感器及其附属组件。每种传感器上都配有模数转换部件，以便将采集到的各种模拟量转换成计算机能处理的数字量。其中，视觉系统要求能摄取师生的形象特征；听觉系统要求能拾取师生的声音特征；触觉系统主要用于判断机器人与外界物接触的力度(压觉)、光滑度(滑觉)，以便用它来感测物体搬运及各种操作的情况；位移觉主要用于判断机器人的位置移动情况，以便精确定位；接近觉用于判断一定范围内是否有其他物体存在，以便使机器人在移动时能避开障碍物，提高安全性能。

(2)运算、推理、决策系统。这是机器人辅助教学系统的神经中枢。要求能进行数字运算、逻辑运算、模糊运算及神经运算，具有归纳、演绎推理能力，能根据系统目标、环境状况、自身条件等因素进行高级求解与决策。

(3)专家知识库系统。该系统可采用分布式、协同式结构，将与各科课程有关的知识以素材单元或微教学单元的形式积聚成库。该知识库应对知识单元的难度、适用对象、相关知识等加以表征。为了使该库不断更新，应使其具有自主学习与智能搜索能力。

(4)教学策略库系统。该系统应具有下列智能特征：能诊断、评价学生的学习情况与教学目标的达成难易，并根据教学内容特征，自动选择教学策略、模式与方法，自动调整教学进度，自动生成各种问题与练习，自动解决问题生成答案。

(5)学生特征库系统。该系统建有多种学生模型，在运行过程中，能不断将学生的形象特征、知识特征、能力特征、学习过程特征、学习需求特征等特征参数提取、贮存，以便针对学生情况因材施教。在建库时还应注意区分共有特征与个体特征，以免学生特征库过于庞杂。建构学生模型的方法主要有覆盖法、差错法、规划法、学习历史法等。

(6)运动系统。该系统包括动力子系统、机械子系统、定位子系统，能使机器人整体运动与各部件活动，还具有支持自身重量与平衡以及精确定位等功能。

(7)输出系统。该系统包括显示子系统、打印子系统、语音合成(说话)子系统、网络接口子系统乃至表情动作等体态语输出子系统等。蓝牙(Bluetooth)技术在该系统中将发挥重要作用。

(8)协调、控制与安全系统。该系统具有并行处理、整体协调、实时控制、安全保护等功能。其核心职能是解决机器人辅助教学系统内外的各种冲突。

(三)机器人辅助教学的过程与模式

1机器人辅助教学的过程

机器人辅助教学的基本过程可分为三个阶段：准备阶段、实施阶段、总结阶段。教师、学生、机器人在这三个阶段都有着各自的任务和职能，见下表。

2机器人辅助教学的主要模式

(1)机器人模拟教学模式

该模式利用机器人模拟自然科学或社会科学的某些规律，产生各种与现实世界相类似的现象，供学生观察，帮助学生认识(发现)和理解这些规律与现象的本质。其具体应用类型有：演示模拟、操作模拟、过程模拟等。

该模式在有关人体结构、功能与行为的学科教育中有较广泛的应用。例如，英国布里斯托尔医疗模拟中心的医生利用机器人模拟“病人”，进行了诊断治疗操作的辅助教学。该模拟型机器“病人”体内充满电子元件与管路，能模拟脉搏、心跳、呼吸、血液循环、排尿等人体现象，可进行药物注射，并对其他治疗作出反应。

(2)机器人个别辅导模式

现代社会是一个张扬人性的时代。充分尊重学习者的个性是现代教育得以有效实施的前提。批量化的班级教学与大面积的广播教学，也无不以个别化学习为基础。机器人个别辅导模式发挥了机器人的并行处理与多样化设置的优势，使每一位学习者都能得到度身定制的学习指导。

机器人个别辅导模式可用于下面几种情况：

·微型机器人个别辅导。微型机器人以其重量轻、体积小、携带方便等优势，使学习者可以随时随地穿戴或携带它，在任何时候都可以得到学习帮助。

·家庭机器人个别辅导。在婴幼儿教育、中小学生课外教育以及成人自学教育中，家庭机器人可以担负起“家庭教师”的职责。

·软件机器人个别辅导。软件机器人存在于电脑及网络中，可对每个学习者的学习情况进行跟踪记录与分析，实施个别化的学习咨询与指导。

(3)机器人辅助训练模式

在各种技能技巧的教学训练中，教师往往要做大量重复性的操作示范，其人力消耗较大。采用机器人做操作示范，可以使教师从疲劳泛味的劳动中解放出来，可节省教师工资成本。

机器人辅助训练模式在各级各类教育中都有适用领域。例如，体育运动、舞蹈、绘画、唱歌等动作技巧的训练示范与指导中可采用机器人，机器设备使用技能、医疗手术技能的训练中也可采用机器人。

(4)机器人游戏教学模式

机器人游戏教学可以创设一种富有趣味性和竞争性的教学环境，激发学生的学习动机，使学生在富有教育意义而且教学目标明确的游戏活动中学习知识、掌握技能、培养良好的心理素质。

机器人游戏教学中应注意：一是游戏内容必须与教学内容有关，游戏主题思想必须积极、健康。二是游戏规则中应包含所要达到的教学目标。三是可以让机器人扮演竞争者及裁判者角色。四是要提出明确的竞争目标、游戏时间。游戏应在有限的时间内达到目标状态，而不能无休止地持续下去。

(5)机器人远程教学模式

该模式注重发挥机器人的通讯、交互、并行处理与数据库功能，在网上论坛、网上图书馆、网上BBS(电子公告板)的教育应用中，机器人可发挥较大作用。

机器人用于远程教学，一方面可以提高远程教学的智能化水平，另一方面可望通过建立远程学生模型特征库，同时对多名学习者实施个别化教学，从而完成以往教师难以完成或无法完成的许多工作。

此外，还有机器人辅助讲授模式、机器人辅助听课模式、机器人辅助求解模式，等等，不一一赘述

可以做网络主播吗？可以做网络主播吗？你能给我分析一下吗？

你好，做网络主播很辛苦，但是收入很不错。谢谢你的夸奖。

好吧，哇。-做网络主播怎么样？网络主播怎么样？你能给我分析一下吗？

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网络主播需要什么条件吗？做网络主播最基本的流程是什么？

1娱乐主播

娱乐主播的要求一般如下。

第一颜值要求比较高，娱乐主播大多是女生，进入直播间的粉丝80%以上是男生，所以颜值要求比较高。

2游戏主播

游戏主播也是目前比较热门的主播职业。

3户外锚

户外主播是需要在户外条件下进行直播的网络主播。相对于娱乐、游戏等基本在室内的主播，室外网络主播的要求会有些不同。

4情感锚

情感主播目前市场上视频直播较少，大部分是音频主播。比如前几年非常火的情感电台，目前市面上有专门做音频网络主播的软件优品聊天吧，有专业的情感网络主播解决情感疑惑。

成为一名游戏主播需要什么？

一、硬件条件：

1有一台功能强大的电脑。

直播流的生成和推送都需要大量的CPU操作，处理器及其按键。如果要直播LOL，那么I5勉强可以做到。为了保证直播质量，I7是最好的。但如果你是笔记本，你的配置肯定比台式机高一个档次。

2你需要有一个足够好的网络。

最好达到上游8M，2M最小。和下行带宽几乎没有关系，而上行带宽目前网络运营商几乎没有标注，所以你要先测试你的上行带宽。

二、软件条件：

1充足的直播时间。

这是最基本的。没有充足的直播时间很难积累受众，而一旦你的受众达到一定数量，平台就会和你签约，每个月都会有一个最低直播时间。

比如斗鱼就是110个小时。如果每周休息一天，平均每天至少直播4小时。可能你现在每天玩游戏至少4个小时。但是直播的话，边聊边会累很多，所以如果你是一个忙碌的上班族，或者是一个面临升学的学生，请考虑一下。

2愿意交流。

现在的主播越来越多，甚至技术主播甚至职业主播都面临着更大的竞争，愿意交流是必不可少的。可能有人会觉得我不是一个很外向的人，说话也没有那么幽默，所以我应该很难成为一个成功的主播。但只要你愿意交流，任何风格都有自己的市场。

3坚持。

每天都有无数新主播加入，但最后留下的却是寥寥无几。一个位数的观众每天坚持下来，很不容易。挫折会经常出现，蚕食你越来越脆弱的意志。你需要不断提醒和敲打自己：坚持是成功的基石。

一、游戏主播的电脑主机不仅对显卡要求高，CPU性能也比普通玩家强大很多。

大多数游戏电脑更注重显卡。你的显卡通常是游戏质量的决定性因素，前提是计算机的其他硬件超过了某个最低阈值。但在直播中，你的CPU可以决定观众能看到的比赛画质。无论什么直播平台，渲染游戏的工作，也就是创建图像的过程，都已经由你的显卡完成了。

之后，CPU接收渲染后的图像，并将其转换为可以传输到互联网并在观众的浏览器中播放的视频格式。

如果你经常从事视频编辑，你应该已经知道，一个更强大的CPU通常可以使视频编码速度快得多，因为转码所需的操作很容易分配到多个CPU核上。同时，别忘了你还需要同时运行游戏，所以更多核和线程的CPU会更有优势，尤其是你想直播60帧1080p画质而不是720p画质的时候。

第二，没有强大的CPU，如果有一台旧电脑，可以变废为宝。

为了保证电脑直播的流畅，有的主播甚至弄了第二台PC来处理直播工作。第一台PC专用于玩游戏。如果你有一台闲置的旧电脑，这样做更有意义，因为面对星际争霸或全面战争等吃CPU的游戏时，你不再担心自己的直播会受到影响，而且直播质量也很好。

你的直播PC硬件不需要好，连独立显卡都不一定会用。你将需要一个好的CPU，但这个CPU只会处理直播工作，所以4核4线程处理器可能会工作。如果有什么困难，记得关掉所有后台程序。

直播专用PC除了CPU之外，还需要某种方式从游戏PC中抓取视频输出，然后传输到编码软件中进行编码，将想要的浮动界面和过渡动画与视频流一起推送。对于PC游戏玩家来说，这其实可以通过局域网来实现。一、先说硬件条件：

1你需要一台功能强大的电脑。如果你想更努力，这么说吧，一个真人扫雷配置也不能太差。为什么？直播流的生成和推送都需要大量的CPU操作，处理器及其按键。如果要直播LOL，那么I5勉强可以做到。为了保证直播质量，I7是最好的。但如果你是笔记本，你的配置肯定比台式机高一个档次。给大家推荐一个配置，也是我在用的：我

7-4790K+GTX970，处理器换成E3的也可

2你需要有够好的网络。需要多少呢，最好能达到上行8M，最低也要2M。你可能会说，我100M宽带，人挡杀人，佛挡杀佛！不好意思，那100M是下行带宽，直播与下行带宽几乎毫无关系，而上行带宽现在的网络运营商几乎不做标注，所以你得先测试一下你的上行带宽。多等一会才会出现测试的页面（不要用其他乱七八糟的工具，全都不准）。测试完之后我相信你会狂骂电信联通半小时左右，莫气，平复一下心情，接着往下看。国内一般上行带宽都是锁定的，也就是不管你下行带宽是多少，上行都是一样的。如果上行带宽不足，你可以试着联系下当地网络运营商，有的地方是可以加钱提高上行带宽的。

二再说说你的软件条件：

1充分的直播时间。这是最基本的，没有充分的时间做直播是很难积累到观众的，而且一旦你的观众达到一定数量之后平台会和你签约，每月都会有最少直播时间，比如斗鱼是110小时，如果每周你休息一天，那么平均每天你至少要直播4个多小时，也许你现在每天至少都玩4个小时游戏，但直播的话你是一边说一边玩，要累很多，所以如果是比较忙的上班族或者面临升学的学生，请斟酌。

2乐于沟通的性格。现今主播越来越多，即使是技术型主播甚至职业选手主播，都面临着更大的竞争，乐于沟通变得至关重要，有的人可能觉得我不是一个性格很外向的人，说话也没那么幽默，我应该很难成为一个成功的主播。但其实只要乐于沟通，任何的风格都有自己的市场。真诚沟通，观众自然会发现你可爱的地方。

3坚持。每天都有数不清的新主播加入，但最终留下来的寥寥无几，每天面对个位数的观众依然能够坚持下来不是一件容易的事，挫败感会经常出现，蚕食你越来越脆弱的意志，你需要不断的提醒花钉羔固薏改割爽公鲸和敲打自己：坚持，才是成功的基石。有颗对游戏执着的心就可以了不要因为送了个人头什么的就感觉自己不行如果你直播告诉我我给你来个订阅给你精神上的支持要么技术，要么搞笑，要么长得好，要么有钱赔所谓游戏主播很多人都有一个误解，就是游戏一定要打的牛掰才可以，事实真的是这样吗？

答案是，不一定。

如果你游戏打的很好当然可以为你加分，但作为游戏主播最核心的条件也是最主要的是解说。你可以游戏打的不好，但你一定要对某一个或几个游戏有足够深入的了解，并且对游戏中的一些高手有足够多的了解。通过幽默风趣的语言把游戏进程与粉丝们分享互动。

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内容预览：

并盛町的七月总是一成不变。街上一排排的樱花早就过了开花的季节，茂密的枝叶藏着无数的蝉却藏不住蝉鸣。暑假到了，孩子们换下毫无新意的校服换上五颜六色的便装三三两两地漫步在大街上，沿路洒下欢声笑语。——哦，当然了，也会有入江正一这样的孩子。

已经是中午了，在妈妈的三请五请下，橘发的少年才不情不愿地从被窝里探出自己的小脑袋，在枕头上用力地蹭了蹭，挣扎着起床，一边抱怨着：“妈妈，我是今天早晨五点钟才睡下的好吗？”

“谁让你这么晚睡的？又玩游戏玩过头了么？”

“才没有。”不满地咕哝着，少年清晨起床的第一件事不是洗脸刷牙也不是赶紧冲去厨房补充能量，而是摁下了手边电脑的开机键。有些年头的机器了，即便是被入江正一维护得很好，也不免在开机的时候有杂音发出。心下想着哪天再做一次维修吧，是不是主板该换了什么的，少年人揉了揉原本就够乱了的头发，伸着懒腰正要打一个呵欠。

突然却有声音传来——“哎嘿，这就是我今后住的地方……

我国机器人的研究始于20世纪70年代后期，863计划就将机器人技术作为一个重要的发展主题，国家投入几个亿的资金开始了机器人研究。中科院沈阳自动化所、原机械部的北京自动化所、哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、清华大学、中科院北京自动化所、北京科技大学等单位都做了非常重要的研究工作，代表性产品有工业机器人、水下机器人、空间机器人、核工业机器人。

我国对人工情感和认知的理论和技术的研究始于20世纪90年代，大部分研究工作是针对人工情感单元理论与技术的实现。哈尔滨工业大学研究多功能感知机，主要包括表情识别、人脸识别、人脸检测与跟踪、手语识别、手语会成、表情合成、唇读等内容，并与海尔公司合作研究服务机器人。清华大学进行了基于人工情感的机器人控制体系结构的研究。北京交通大学进行多功能感知机和情感计算的融合研究。中国科学院自动比研究所主要研究基于生物特征的身份验证。中科院心理学所、生物所主要注重情绪心理学与生理学关系的研究。中国科技大学开展了基于内容的交互式感性图像检索的研究。中国科学院软件所主要研究智能用户界面。浙江大学研究虚拟人物及情绪系统构造等。

我国国内开展的研究项目主要有：“脸部运动编码系统”可应用于人脸表情的自动识别与合成；“MPEG-4 V2视觉标准”可以组合多种表情以模拟混合表情；针对人的肢体运动而设计的“运动和身体信息捕获设备”；基于生物特征的“身份验证系统”；“语调表情构造系统”根据语音的时间、振幅、基频和共振峰等，寻找不同情感信号特征的构造特点和分布规律；“可穿戴式计算机”可用于增强和补偿人的感知功能。

编码如下：

人的性格和心理活动分为了三种维度：外倾E和内倾I，思维T-情感F、感觉S-直觉N，在此基础上，布里格斯和迈尔斯母女在 MBTI中增加了一个维度判断J-知觉P，将人格从四个维度进行分类：

1、注意力方向(人的主要精力来源)：E(Extrovert，外倾)和 I(Introvert，内倾)。

2、认知方式(搜集信息的方式)：S(Sensing，感觉)和 N(Intuition，直觉)。

3、判断方式(做决定的方式);T(Thinking，思维)和 F(Feeling，情感)。

4、生活方式(应对外部世界的方式)：J(Judgment，判断)和 P(Perceiving，知觉)。

每个维度都有两个相反的指标，共组成 16 种人格类型。

赋予计算机或机器人以人类式的情感，使之具有表达、识别和理解喜乐哀怒的能力，是许多科学家的梦想，与人工智能技术的高度发展相比，人工情感技术所取得的进展却是微乎其微，情感始终是横跨在人脑与电脑之间一条无法愈越的鸿沟。很长时间内，情感机器人只能是科幻小说中的重要素材，很少纳入科学家们的研究课题之中。

发展现状

日本新开发的情感机器人取名“小IF”，可从对方的声音中发现感情的微妙变化，然后通过自己表情的变化在对话时表达喜怒哀乐，还能通过对话模仿对方的性格和癖好；美国MIT展开了对“情感计算”的研究，IBM公司开始实施“蓝眼计划”和开发“情感鼠标”；我国国内开展的研究项目主要有：“脸部运动编码系统”可应用于人脸表情的自动识别与合成；“MPEG-4

V2视觉标准”可以组合多种表情以模拟混合表情；针对人的肢体运动而设计的“运动和身体信息捕获设备”；基于生物特征的“身份验证系统”；“语调表情构造系统”根据语音的时间、振幅、基频和共振峰等，寻找不同情感信号特征的构造特点和分布规律；“可穿戴式计算机”可用于增强和补偿人的感知功能。

所有这些进展都局限于两个方面：一是情感的模拟表达，二是情感表达的模式识别。事实上，真正具有类人式情感的机器人必须具备三个基本系统：情感识别系统、情感内部逻辑系统和情感表达系统。因此，能否建立“情感内部逻辑系统”是研制情感机器人的关键。