情感计算、感性工学与人工心理探究

1.情感计算

学术界较早对情感进行系统研究的是美国MIT媒体实验室的R.Picard。1997年，R.Picard出版了一本专著——《Affective Computing》，书中给出了情感计算的定义，即情感计算是与情感相关、来源于情感或能对情感施加影响的计算。

所谓的情感计算（Affective Computing）就是试图赋予计算机像人一样的观察、理解和生成各种情感特征的能力。情感计算的研究就是试图创建一种能感知、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。

图1-8 Picard课题组的研究内容

R.Picard将情感计算的研究内容具体分为九个方面：情感机理、情感信息的获取、情感模式识别、情感的建模与理解、情感合成与表达、情感计算的应用、情感计算机的接口、情感的传递与交流、可穿戴计算机。目前的工作侧重于有关情感信息的获取（如各类传感器的研制）与识别。图1-8所示为其领导的课题组所研究的主要内容。情感计算可以从两个方面理解：一是基于生理学的角度，通过各种测量手段检测人体的各种生理参数，如心跳、脉搏、脑电波等并以此为根据来计算人体的情感状态；二是基于心理学的角度，通过各种传感器接受并处理环境信息，并以此为根据计算人造机器（如个人机器人）所处的情感状态。图1-9所示的几种可穿戴迷你传感器就是研究者们根据病症引起的人类情绪生理信号进行监测而研发出来的，从而为医生和患者提供可靠的帮助。

图1-9 基于情感计算的生理信号监测器

近年来，情感计算的研究普遍受到学术界和企业界的关注。美国人工智能学会的年会也有此方面的专门研讨会，比如2004年FLAIRS-04的Special Track on Computing With Emotions和国际SCI04的Invited Session on Emotion Processing。美国和欧洲的各个信息技术实验室正加紧对情感系统的研究步伐。麻省理工学院、剑桥大学、飞利浦公司等通过深入研究“环境识别”、“环境智能”、“智能家庭”等科研项目来拓展这一领域。例如，麻省理工学院媒体实验室的情感计算小组研制的情感计算系统，通过记录人面部表情的摄像机和连接在人身体上的生物传感器来收集数据，然后由一个“情感助理”来调节程序以识别人的情感。如果你对电视讲座的一段内容表现出困惑，情感助理会重放该片段或者给予解释。麻省理工学院“氧工程”的研究人员和比利时IMEC（Interuniversity Microelectronics Centre，微电子研究中心）的一个工作小组认为，开发出一种整合各种应用技术的“瑞士军刀”可能是提供移动情感计算服务的关键。麻省理工学院提出的“氧工程”就是一项由宏基、诺基亚、惠普和飞利浦等公司资助的以人为中心的计算机研究项目。该计划的研究来源于四个方面的考虑：首先是让计算机帮助人们提高工作效率；其次是了解计算和通信技术的发展趋势；再次是让计算机为用户服务；最后是使计算机理解人的需要。

2.感性工学

日本在20世纪70年代提出了“感性工学（Kasnei Engineer）”的概念，但是关于“感性”的概念，目前在日本学术界还没有统一和明确的定义，不同的学者从各个角度给出了各种定义和描述。在一次对参加该领域学者进行的调查中，就“感性是什么”的问题，得到了许多不同的定义。下面主要介绍一下日本学者松山和隆司的观点。

他们从“感性”和“知性”的相互关系上来考察“感性”。他们认为，人类精神上所具有的多种多样的机能，概括地说可以分为“知”、“情”、“意”三个方面。可以说人工智能是从信息科学的角度以阐明“知”为目标的。与感性关系最密切的是“情”，然而感性并不等于“情”。感性是人所具有的感觉、知觉的机能和特性，而“情”是由此自然产生的东西。

从上面的想法出发，他们认为，人的感觉、知觉机构具有两面性和二重构造性。也就是说，在以前的模式识别、理解中，是从“知”的观点去解析感觉、知觉机构并使其信息模型化，开发构建工程上的信息处理系统（如人脸识别系统、语音识别系统等），而感觉、知觉机构所具有的另外一个重要的机能和特性—也就是“感性”，则是从“情”的观点来看待感觉、知觉机构的。

感觉、知觉机构具有两面性、二重构造性的模式可用图1-10表示。图1-10中从“知”到“‘知性’的识别”、从“情”到“‘感性’的识别”的箭头，表示各识别机构受到来自“知”和“情”的影响而产生的机能。

日本东京大学的河内教授，从神经生理学和病理学的病例中发现了感觉、知觉机构具有两面性和二重构造性。他提出，在人的视觉系统中，可能存在分别主管知性识别和感性识别的两套组件（系统）。

综合各方面的观点，可以认为，所谓的“感性信息”就是与人的情感过程相联系的（不包括情感）、不具有人工智能所研究的知性信息的论理客观等特性的、可通过感知觉直接感受到的对象，与知性信息所具有的“客观性、单意性、确定性、再现性”的特征相对应，感性信息具有“主观性、多义性、不确定性、状态依存性”等特征。而“感性”则是指通过表情、动作生成“感性信息”以及通过感官接受“感性信息”的能力。感性信息处理主要包括用工程的方法，从各种媒体中提取感性信息以及感性信息的表示、表现、合成等。

所谓感性工学，就是将感性与工程结合起来的技术，是在感性科学的基础上，通过分析人类的感性，把人的感性需要加入到商品设计中去，是一门能给人类带来喜悦和满足的工程学商品制造技术，感性工学由于可以给人们的生活带来快乐和舒适，因此被称为“快乐而舒适”的科学，把基于感性工学技术生产的商品称为“感性商品”。

随着经济的发展，消费者的需求水平不断提高。从商品短缺时以追求“拥有”为目标，到物质条件充足情况下追求良好品质为目标，再到以追求个人需要为目标，现在已逐渐转变到以追求个人爱好、体现“个性”为目标。人们对商品的价值观也从追求“重、厚、长、大”到追求“轻、薄、短、小”，进而到追求“美感、游乐、感性创造”。

随着科学技术的发展，人们的欲求和价值观产生相应变化，社会的生产形态和产业形态也发生相应的变化，目前整个社会生产将以追求感性为目标，以给人们带来喜悦和舒适为目的。

图1-10 “知性”的识别和“感性”的识别

在日本，人们利用感性工学理论研究了多种实用的感性工学系统，比较典型的有

1）HULIS—人性化居住环境设计系统；

2）IKDES（Interior Kansei Design System）乘用车室内设计支持系统；

3）FAIMS女大学生用服饰设计系统；

4）WIDIAS（Word Image Diagnosis Fuzzy Expert）语音感性诊断模糊专家系统等。(www.xing528.com)

3.人工心理

北京科技大学王志良教授于1999年首次提出了人工心理的概念。人工心理主要研究人类心理活动（着重是人的情感、意志、性格、创造）的全面人工机器实现。它以人工智能现有的理论和方法为基础，是人工智能的继承和发展，是人工智能发展的高级阶段，在人工智能基础上有着更广泛的内容。人工心理是一门交叉学科，其理论源于脑科学、心理学、生理学、伦理学、神经科学、人脸工学、感性工学、语言学、美学、法学、信息科学、计算机科学、自动化科学、人工智能等学科。其应用范围主要是情感机器人的技术支持、拟人机械、人性化商品设计、感性市场开发、人工心理编程语言、人工创造技术、人类情感评价计算机系统、人类心理数据库及数学模型、人机和谐环境技术、人机和谐多信道接口等。人工心理理论具体内容如下：

（1）定义

所谓的人工心理研究就是利用信息科学的手段，对人的心理活动（着重是人的情感、意志、性格、创造），进行全面的人工机器（计算机、模型算法等）实现。

（2）研究目标

人工心理的研究目标在于提出人工心理的概念，利用人工智能已有的基础（研究成果、研究方法），结合心理学、脑科学、神经科学、信息科学、计算机科学、自动化科学的新理论和新方法，对人的心理活动（尤其是情感、意志、性格、创造）进行全面的人工机器模拟。研究确立人工心理的理论结构体系（目的、法则、研究内容、应用范围、研究方法等），并使之得以应用。

（3）研究内容

1）研究建立人工心理的理论结构体系（目的、法则、研究内容、应用范围、研究方法等）。尤其是人工心理学说的定义、研究规则、研究内容的界定问题，使其研究符合人类道德规范，该问题在人工智能领域未曾涉及。

2）借鉴人工智能已有的研究成果，建立人工心理的理论体系，研究人工心理与人工智能的相互关系，使二者相辅相成、互相促进、共同发展。

3）通过改善研究法则，抑制不良情绪的机器算法。

4）人类心理信息的数学量化（建立心理模型、心理状态评价标准）。

5）机器实现情感在决策中的作用模式，主要包括模拟人脑的控制模式，建立感知与情感决策行为（人脑控制模式）相结合的数学模型。

6）借鉴人工智能（计算机）编程语言的发展过程，探索人工心理（计算机）编程语言的建立方法是一个具有挑战性的课题。人工智能编程语言是以知识表示和逻辑推理为特征的逻辑型语言，而人工心理编程语言则是以联想推理、混沌运算、发散思维、模糊归纳为特征的联想型语言。

7）情感培养的机器算法。

8）人类心理暗示与作用模式的建立。

9）灵感（顿悟）产生的机器实现策略。

在国内，基于人工心理的各类情感模型的建立是研究的侧重点之一，见表1-1。

表1-1 基于人工心理的情感模型研究成果

（续）

表1-2对情感计算、感性工学与人工心理研究的相关性与侧重点进行分析对比。

表1-2 三大理论研究的侧重点