什么是情感机器人？

我感觉如果人 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。

真正意义的情感机器人不是简单地、机械地、表面地模拟人的某些情感表达和情感识别，而是具有与人类相同的情感思维，情感机器人制造的主要通过如下技术线路来完成。

（一）建立认知数据库。

主要研究内容：认知数据库可分为形象数据库与抽象数据库，其中，形象数据库主要包括各种事物的尺寸、形状、颜色、气味、声音、相对位置、运动特性等特性参数；抽象数据库主要包括各种事物的语言（或概念、理论观点与思想体系）、文字、符号等特性参数，还各种事物之间相互关系（时间关系、空间关系、隶属关系、逻辑关系、价值关系等）的语言、文字、符号等特性参数。认知数据库是一个非常复杂的、动态的、多层次的、网状式的程序系统。

研究目标：编制认知数据库软件

（二）建立价值观数据库

主要研究内容：人对于所有客观事物的价值率的认识值（主观反映值）可以组成一个复杂的价值观数据库。价值观数据库是在认知数据库的基础之上，增加一个特性参数（即事物对于主体的价值率），就组成了价值观数据库。由于事物与其它事物之间的相互关系（时间关系、空间关系、隶属关系、逻辑关系）本身也是一种事物，因此价值观数据库还包括对于不同事物之间相互关系价值率的认知。价值观数据库是一个非常复杂的、动态的、多层次的、网状式的程序系统。

研究目标：编制价值观数据库软件

（三）建立情感数据库

主要研究内容：人对于所有客观事物的价值率高差的认识值（主观反映值）可以组成一个复杂的情感数据库。情感数据库是在价值观数据库的基础之上，增加一个特性参数（即事物的价值率高差），就组成了情感数据库。由于事物与其它事物之间的相互关系（时间关系、空间关系、隶属关系、逻辑关系及价值关系）本身也是一种事物，因此情感数据库包括对于不同事物之间相互关系相对于主体自身的价值率高差的认知。情感数据库是一个非常复杂的、动态的、多层次的、网状式的程序系统。

研究目标：编制情感数据库软件

（四）建立意志数据库

主要研究内容：人对于所有自身行为的价值率高差的认识值（主观反映值）可以组成一个复杂的意志数据库。人的行为可分为四个基本层次：超复杂行为、复杂行为、简单行为、本能行为，其中，超复杂行为是由众多复杂行为有机地组合而成，复杂行为是由众多简单行为有机地组合而成，简单行为是由众多本能行为有机地组合而成。任何行为的价值率高差完全取决于这一行为的实施直接或间接所导致的相关事物的价值率高差的变化值。由于人自身的各种行为活动之间的联系是复杂多变的，而且自身行为活动的价值率高差也是不断变化的特性参数，因此意志数据库也是一个非常复杂的、动态的、多层次的、网状式的程序系统。

研究目标：编制意志数据库软件

（五）建立情感识别系统

主要研究内容：机器人针对他人的不同模式的面部表情、语言声调表情与身体姿态表情所表达的价值内容进行分析和识别。

研究目标：编制情感识别软件、制作相关的情感识别硬件。

（六）建立情感表达系统

主要研究内容：根据不同模式的面部表情、语言声调表情与身体姿态表情，机器人向他人展示自身的价值需要。

研究目标：编制情感表达软件、制作相关的情感表达硬件。

（七）建立情感计算系统（即情感思维系统）

主要研究内容：情感计算（即情感思维）的客观本质就是价值计算（即价值思维）。机器人针对已经所认识事物进行分析与归纳，并对其价值率高差（或情感强度）进行计算，由此得到新事物的价值率高差（或情感强度）；或者，机器人针对已经所认识事物的变化情况进行分析与归纳，并对其价值率高差的变化（或情感强度的变化）进行计算，由此得到旧事物新的价值率高差（或新的情感强度）。

研究目标：编制情感计算软件、制作相关的情感计算硬件。

（八）建立意志计算系统（即行为设计系统）

主要研究内容：确立价值目标（根据自身生存与发展的需要，计算各种价值目标的意志强度），设计整体方案（按照最大价值率法则，把超复杂行为分解为若干个复杂行为，计算出该超复杂行为的意志强度），制定实施细则（按照最大价值率法则，把复杂行为分解为若干个简单行为，计算出该复杂行为的意志强度），落实具体行为（按照最大价值率法则，把简单行为分解为若干个本能行为，计算出该简单行为的意志强度），将上述各个层次的意志强度“指数还原”为相应的行为价值率高差。

研究目标：编制意志计算软件、制作相关的意志计算硬件。

（九）建立行为实施系统（意志表达系统）

主要研究内容：发展和完善机器人的运动系统，并且使机器人能够以其“注意点”（即鼠标）为引导主线，选择具有最大价值率的价值目标进行激发；在价值目的的引导下，机器人选择具有最大价值率的整体方案进行激发；在整体方案的引导下，机器人选择具有最大价值率的实施细则进行激发；在实施细则的引导下，机器人选择具有最大价值率的具体行为进行激发；在具体行为的引导下，机器人选择具有最大价值率的本能行为进行激发。

研究目标：编制意志表达软件、制作相关的意志表达硬件（或行为实施硬件）。

首先，机器人要实现这种仿生技术，它内置的处理器要远远高过目前机器人的处理能力，最好搭配最先进的硬件，以及拥有数百万集群组成的数据中心，这样才能高效快速的模拟人类的神经运作，目前世界上只有极少部分的公司具备这种硬件设备。

其次就是，做仿生处理需要的数据量太大，目前大多数的应用场景没有办法进行承载。不少科学家也曾提出，现在要研究的不是一个具有一定智力水平的人，而是要让其能够完成与人类同等工作的机器人。在这当中，研发出来的产品需要具备自我的驱动力以及自律性，还有就是主动的思考能力，这在此前任何电子产品中是无法比拟的。

然而一旦这种技术实现，那么不管在工作还是生活中，都会给人们带来巨大的收益和便捷。人们的生活也会因为机器人的存在，发生翻天覆地的变化。

此前有科研人员提到，任何新技术的发展都符合摩尔定律，而机器人人工智能的技术，也是每两年进行一次大的提升。在2016年的时候，人工智能只有人类1%的智商，但是到了今年，这个水平已经在此前的基础上翻倍。所以按这个定律推理下去，需要到达2030年，机器人的智商才可以和人类的智能相匹配。

目前随着科技领域的不断发展，人工智能的发展提升显得十分重要。但是目前机器人的大多数行为都是通过大数据进行培养，更多的也是利用高速运转的处理器，来对机器人进行最优解的指令执行，而并非让它们主动思考来去执行一些动作。

情感机器人就是用人工的方法和技术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，模仿、延伸和扩展人的情感的能力，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。

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。

机器人技术的形成，归功于在第二次世界大战中各国加强了经济的投入，由于人力的缺乏，战后的汽车工业、机械制造业等迫切需要一种机器人来从事繁重的体力劳动，以提高生产效率，降低人的劳动强度。

机器人技术的发展主要基于两个目的：一是，机器人可以干人不愿意干的事，从而把人从有毒的、有害的、高温的或危险的的环境中解放出来；二是，机器人可以干人不能干的事，许多高强度、高速度、高复杂性、高重复单调性工作，人是无法适应的，一些太空领域、深海领域、恶劣环境领域和微观领域的工作，人也无法适应。机器人有四个发展阶段。

第一代机器人：示教再现型机器人。1947年，为了搬运和处理核燃料，美国橡树岭国家实验室研发了世界上第一台遥控的机器人。1962年美国又研制成功PUMA通用示教再现型机器人，这种机器人通过一个计算机，来控制一个多自由度的一个机械，通过示教存储程序和信息，工作时把信息读取出来，然后发出指令，这样的话机器人可以重复的根据人当时示教的结果，再现出这种动作。比方说汽车的点焊机器人，它只要把这个点焊的过程示教完以后，它总是重复这样一种工作。

第二代机器人：感觉型机器人。示教再现型机器人对于外界的环境没有感知，这个操作力的大小，这个工件存在不存在，焊接的好与坏，它并不知道，因此，在20世纪70年代后期，人们开始研究第二代机器人，叫感觉型机器人，这种机器人拥有类似人在某种功能的感觉，如力觉、触觉、滑觉、视觉、听觉等，它能够通过感觉来感受和识别工件的形状、大小、颜色。

第三代机器人：情感识别与表达型机器人。20世纪90年代各国纷纷提出了“情感计算”、“感性工学”、“人工情感”与“人工心理”等理论，为情感识别与表达型机器人的产生奠定了理论基础。主要的技术成果有：基于图像或视频的人脸表情识别技术，基于情景的情感手势、动作识别与理解技术，表情合成和情感表达方法和理论，情感手势、动作生成算法和模型，基于概率图模型的情感状态理解技术，情感测量和表示技术，情感交互设计和模型等。这种机器人能够比较逼真地模拟人的许多种情感表达方式，能够较为准确地识别几种基本的情感模式。但是，这种机器人没有内在的情感逻辑系统，不能真正地进行情感思维与情感计算。

第四代机器人：情感理解型机器人。经过二十多年的潜心研究，仇德辉创立了“统一价值论”与“数理情感学”，为情感理解型机器人的产生奠定了理论基础。“数理情感学”建立在“统一价值论”的基础之上，揭示了情感的哲学本质就是人脑对于事物价值特性的主观反映，情感的客观目的在于引导人如何正确地识别价值、消费价值、创造价值和表达价值；首次提出了情感可以采用数学矩阵的方式来进行描述，推导出情感强度三大定律，并采用数学的方式来定义和计算情感的八大动力特性；“数理情感学”详细阐述了情感与意志运行的内在逻辑程序以及情感内部逻辑系统的基本结构；等等，基本上解决了情感机器人的主要理论问题，从而揭开了情感机器人真正登上历史舞台的序幕。