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。

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。

我认为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。

假如AI能够帮助匹配合适的伴侣，它当然是利用数据分析和算法来评估人们的兴趣、价值观、个性特点等方面的匹配程度。通过分析大量的数据和个人信息，AI可以提供更准确的匹配建议，并帮助人们找到更符合他们需求和偏好的伴侣。

这种AI辅助的匹配过程可能会提供更多的选择和筛选机会，节省人们在传统方式下的时间和精力。AI可以根据个人的喜好和要求，对潜在的伴侣进行匹配和推荐。这可能包括共同的兴趣爱好、生活方式、价值观以及互补的个性特质等方面的匹配。

然而，重要的是要意识到，AI只是一种工具，它的匹配建议是基于数据和算法，无法完全捕捉到人类情感和复杂性。真正的关系建立需要更多的因素，如亲密度、相互吸引、共同成长和沟通等。最终，决定与伴侣建立关系的选择应该是个人自主的，而AI的作用应该是辅助和提供参考。

其实归根结底现在AI的应用还不全面随着科技的发展必将走进人们的生活的方方面面，但是我觉得用AI来匹配合适的伴侣，这有点离谱，我大概率会做一个观望者，不会首先去试，因为我觉得即使他匹配了。符合我要求的伴侣，但对方百分之百是不会喜欢我的，所以我也不想做这种无谓的打脸的事情。

我认为如果AI能够帮助我匹配合适的伴侣，我愿意尝试。以下是我个人的观点：

1 借助AI技术，增加匹配准确性。AI拥有强大的数据处理和分析能力，能够根据个人的喜好、兴趣、价值观等多维度信息，进行精准的匹配。相比传统的人工匹配方法，AI可以更全面、客观地评估潜在伴侣的匹配度，从而提高匹配的准确性。

2 提供更广泛的选择范围。通过AI技术，我可以拓展自己的伴侣选择范围，不再局限于身边的圈子或有限的社交网络。AI可以帮助我发现更多符合我要求的潜在伴侣，打破地域和时间的限制，为我提供更多选择的机会。

3 节省时间和精力。传统的伴侣匹配通常需要花费大量的时间和精力，例如参加相亲活动、社交场合等。而AI匹配可以在更短的时间内进行筛选和匹配，帮助我节省宝贵的时间和精力，更专注于与合适的人建立真实的联系。

4 辅助决策，提供参考意见。AI可以根据我的喜好和需求，提供客观的参考意见和建议。它可以分析数据、比较特征，从而帮助我做出更明智的决策。尽管最终决策还是由我自己做出，但AI的辅助可以增加我的信心和决策的准确性。

5 尊重个人选择和自主权。虽然AI可以提供匹配建议，但最终决定还是掌握在我的手中。我可以自主选择是否接受AI的匹配结果，并决定是否与潜在伴侣建立联系。AI只是提供了一个辅助的工具，最终的选择权在我自己手中，我可以根据自己的感觉和需求来决定。

6 保护隐私和安全。在使用AI匹配系统时，隐私和安全是非常重要的考虑因素。我会选择可靠的、有良好声誉的平台来保障我的个人信息和隐私的安全。同时，我会仔细了解和明确平台的隐私政策，确保我的个人信息不会被滥用或泄露。

总的来说，如果AI能

够提供准确的匹配和有益的辅助，我愿意尝试借助AI技术寻找合适的伴侣。然而，我也会保持理性和谨慎，同时注重真实的人际互动和情感连接，因为在建立稳固的关系中，仍然需要我们的真实情感和努力。希望未来的科技能为我们的感情生活带来更多可能性和机遇。