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AI也講情商

發(fā)布人:傳感器技術(shù) 時(shí)間:2020-12-24 來源:工程師 發(fā)布文章

情感能力是人類智能的重要標(biāo)志之一 。但是 , 計(jì)算機(jī)運(yùn)行原理是基于邏輯推理,不可能存在常識(shí)上的情感能力,所以,通過對(duì)人類情感的計(jì)算、識(shí)別 、建模研究 , 賦予智能機(jī)器情感計(jì)算能力,使得計(jì)算機(jī)具有識(shí)別、理解以及適應(yīng)人類情感的能力, 建立起和諧的人機(jī)環(huán)境,這也就成就了人工智能的情商。



情感識(shí)別技術(shù)


計(jì)算機(jī)對(duì)從傳感器采集來的信號(hào)進(jìn)行分析和處理,從而得出對(duì)方(人)正處在的情感狀態(tài),這種行為叫做情感識(shí)別。從生理心理學(xué)的觀點(diǎn)來看,情緒是有機(jī)體的一種復(fù)合狀態(tài),既涉及體驗(yàn)又涉及生理反應(yīng),還包含行為,其組成分至少包括情緒體驗(yàn)、情緒表現(xiàn)和情緒生理三種因素。目前對(duì)于情感識(shí)別有兩種方式,一種是檢測(cè)生理信號(hào)如呼吸、心律和體溫等,另一種是檢測(cè)情感行為如面部特征表情識(shí)別、語音情感識(shí)別和姿態(tài)識(shí)別。


“情感識(shí)別”,并不是說計(jì)算機(jī)能直接識(shí)別或測(cè)量情感狀態(tài),應(yīng)該解釋為“通過觀察表情、行為和情感產(chǎn)生的前提環(huán)境來推斷情感狀態(tài)”。因?yàn)榍楦袪顟B(tài)是內(nèi)在的并包含生理和心理的變化,這樣只能獲得情感狀態(tài)的一些可觀測(cè)的東西,如表情、行為等等。假設(shè)這些東西的觀測(cè)可靠的話,那么潛在的情感狀態(tài)就可以推斷出來。只有將情感識(shí)別看作一種模式識(shí)別問題、情感表達(dá)看作模式合成問題,計(jì)算機(jī)進(jìn)行情感交流才具有可行性。


情感計(jì)算的發(fā)展


情感計(jì)算研究的提出最早可以追溯到20世紀(jì)90年代初,耶魯大學(xué)心理系的Salovey教授提出了情感智能的概念,開展了一系列的研究。該概念隨后被Goleman發(fā)展為與智商(IQ)相對(duì)的情商(EQ),并隨著Goleman的暢銷書而迅速流行,在心理、認(rèn)知、計(jì)算機(jī)等領(lǐng)域掀起了一個(gè)研究情感智能的小高潮。MIT的Picard教授根據(jù)這些新的概念和研究方向,于1997年出版了《情感計(jì)算》一書,希望賦予智能機(jī)器感知、理解和表達(dá)情感的能力。


進(jìn)入新世紀(jì)以后,特別是近年來,隨著普適計(jì)算、人本計(jì)算、社會(huì)計(jì)算等概念和研究方向的提出,自然的人機(jī)交互日益成為各研究領(lǐng)域的研究?jī)?nèi)容和目標(biāo),情感計(jì)算也自然地成為各學(xué)科共同關(guān)注的熱點(diǎn)、焦點(diǎn)。中國國家自然科學(xué)基金委也不失時(shí)機(jī)地支持了“情感計(jì)算理論與方法”的研究。


情感計(jì)算從本質(zhì)上,是一個(gè)典型的模式識(shí)別問題。智能機(jī)器通過多種傳感器,獲取人的表情、姿態(tài)、手勢(shì)、語音、語調(diào)、血壓、心率等各種數(shù)據(jù),結(jié)合當(dāng)時(shí)的環(huán)境、語境、情境等上下文信息,識(shí)別和理解人的情感。在實(shí)際的自然交互系統(tǒng)中,智能機(jī)器還需要對(duì)上述信息作出及時(shí)的、恰當(dāng)?shù)?、情感化的反?yīng)。情感之間距離的定義和計(jì)算方法是情感計(jì)算的核心問題,例如需要定義和計(jì)算“微笑、笑、大笑、狂笑”之間的距離,以便把它們分別聚類,從而使系統(tǒng)能夠識(shí)別出不同程度的笑。遺憾的是,目前情感計(jì)算的研究還只能對(duì)情感進(jìn)行粗分類,即識(shí)別7種典型的情感。


目前,我國在情感計(jì)算這一領(lǐng)域的研究主要在人臉識(shí)別。這一方面是因?yàn)槿四槺砬槿菀撰@取,易于分析處理,其成果具有重要的應(yīng)用前景等;另一方面,也反映了情感計(jì)算研究的一個(gè)普遍的問題,即盡管人類是通過表情、語言、動(dòng)作等各種信息的融合,識(shí)別和理解情感,但是,當(dāng)前多模態(tài)情感數(shù)據(jù)獲取、分析、融合、識(shí)別和理解,以及情景等上下文信息的融合依然是情感計(jì)算研究中富有挑戰(zhàn)性的課題。實(shí)現(xiàn)具有情感反饋的自然的人機(jī)交互是情感計(jì)算研究的最終目標(biāo),這需要在上述情感理解的基礎(chǔ)上,研究人類情感反饋和表達(dá)的機(jī)制,建立模型。


目前國內(nèi)的研究成果已有基于已有的情緒模型,提出了虛擬人的認(rèn)知結(jié)構(gòu),建立了一種新的基于動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)的自主情緒模型。清華大學(xué)戴振龍的論文則介紹了一種人臉表情的合成方法,能夠生成具有細(xì)微表情動(dòng)作的虛擬說話人??梢钥闯觯@方面的研究在國際上依然是自然交互領(lǐng)域的一個(gè)新興的方向,面臨著許多挑戰(zhàn)性的問題,具有廣闊的發(fā)展前景。


情感計(jì)算研究的主要內(nèi)容


情感計(jì)算指的是對(duì)與情緒相關(guān)、由情緒引發(fā)、能夠影響情緒的各種因素的計(jì)算 ,情感計(jì)算研究的目的就是要建立起能感知、識(shí)別以及理解人類情感,并對(duì)人類情感進(jìn)行智能、靈敏以及友好反應(yīng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。情感計(jì)算研究主要包括了三個(gè)方面的內(nèi)容 :情感識(shí)別、情感發(fā)生 、情感表達(dá) 。


1、情感發(fā)生機(jī)理的研究。 


人類情感的發(fā)生、發(fā)展是一個(gè)復(fù)雜、多變的過程 ,例如不僅人的情緒變化會(huì)導(dǎo)致情感的變化 ,人體的化學(xué)反應(yīng)也會(huì)引發(fā)情感的波動(dòng)。并且,人的身體、行為上也會(huì)隨著情感強(qiáng)度、類型、誘發(fā)過程甚至社交規(guī)則的不同而表現(xiàn)各異 ,這給情感計(jì)算帶來 了一定的困難。


2、情感信息的獲取以及情感狀態(tài)和表達(dá)模式之間的關(guān)系研究。 


人類情感信息表現(xiàn)在內(nèi)、外兩個(gè)層面 。獲取外在情感信息,例如聲音 、手勢(shì) 、面部表情等可以通過多媒體技術(shù)來獲取 ,對(duì)于內(nèi)在情感信息,例如心跳、脈搏、呼吸、體溫等則需要使用特殊的生理傳感器獲取。情感狀態(tài)和表達(dá)模式之間的關(guān)系是情感識(shí)別研究的基本內(nèi)容 ,其關(guān)鍵在于尋找表達(dá)信號(hào)和情感特征的最佳匹配關(guān)系。


3、情感模型的建立和理解研究 。 


情感計(jì)算一般分為離散狀態(tài)、情感空間、基于規(guī)則三種計(jì)算模型。目前,情感建模研究取得了初步進(jìn)展 ,取得了一些代表性的研究成果 ,例如通過總結(jié)和歸納、分析環(huán)境中發(fā)生的各種事件以及相互之間可能引發(fā)的各種情感的對(duì)應(yīng)關(guān)系的OCC 情感識(shí)別模型、通過建立與人相似的應(yīng)對(duì)策略機(jī)制指引智能體做出與人情感狀態(tài)一致的行為反應(yīng)的 EMA 模型等等。情感建模的目的是要尋找最能適合計(jì)算機(jī)模擬人類的認(rèn)知情感,并且使之可供計(jì)算機(jī)執(zhí)行,提升人機(jī)交互的水平。


4、情感的合成和表達(dá)。 


個(gè)性化的計(jì)算機(jī)程序(低層次的情感計(jì)算技術(shù)) 雖然能夠識(shí)別計(jì)算機(jī)用戶的興趣 、愛好和偏愛 ,但它并不能識(shí)別計(jì)算機(jī)使用者的情感 ,對(duì)使用者情感沒有共 鳴、互動(dòng) 的能力,通過情感的合成和表達(dá)(例如 OCC 模型)可以對(duì)事件 、對(duì)象以及智能體等進(jìn)行綜合分析和表達(dá)。


5、情感計(jì)算的應(yīng)用研究。 


計(jì)算機(jī)的情感計(jì)算能力進(jìn)一步推動(dòng)了計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,通過和人機(jī)接口技術(shù) 、人工智能推理、計(jì)算機(jī)視覺和聽覺等計(jì)算機(jī)前沿研究技術(shù)結(jié)合 ,應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展。 


一是通過情感計(jì)算建立起的“情感鏡像 ”,可以幫助“人”了解自己在各種情況下的反應(yīng) ,而且更具客觀性;


二是在文本一語音相互轉(zhuǎn)換中發(fā)揮重要作用。例如通過情感計(jì)算對(duì)輸入的計(jì)算機(jī)文本進(jìn)行語音轉(zhuǎn)換并在轉(zhuǎn)換的過程中表達(dá)使用者的情感 ,實(shí)現(xiàn)了語言障礙者在網(wǎng)絡(luò)社會(huì)中進(jìn)行自然 、和諧的交流夢(mèng)想 ,他們也可以“發(fā)出”體現(xiàn)自己情感的語言;


三是擁有情感計(jì)算能力的計(jì)算機(jī)可以對(duì)人類情感進(jìn)行有效的獲取 、分析 、識(shí)別并作出相應(yīng) 的反應(yīng) ,這些反應(yīng)切合使用者情感 ,成為人機(jī)交互的關(guān)鍵突破;


四是在其他領(lǐng)域的應(yīng)用,例如情感計(jì)算可以推動(dòng)心理學(xué)從感性認(rèn)知上升到可計(jì)算模型、排減特殊患者的不良情緒進(jìn)行更好的康復(fù) 、利用語音識(shí)別技術(shù)提升計(jì)算機(jī)測(cè)謊能力等等。


情感識(shí)別技術(shù)研究


情感識(shí)別指的是通過觀察表情 、行為和情感產(chǎn)生的具體 環(huán)境來 推斷內(nèi)在情感 狀態(tài) 的一種模式識(shí)別 。情感計(jì)算通過計(jì)算針對(duì)不同類型 、個(gè)體取得的個(gè)性化測(cè)量數(shù)據(jù) ,在測(cè)量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行共性化研究從而發(fā)現(xiàn)情感識(shí)別的通用模式 。 


現(xiàn)階段進(jìn)行的情感識(shí)別研究主要集中在面部表情 、語音情感以及生理信號(hào)情感研究。


1、面部表情的情感識(shí)別

由于面部表情是最容易控制的一種 ,而且受先天生理影響 ,單純的面部表情識(shí)別準(zhǔn)確性并不高 ,但是相對(duì)的識(shí)別模型比較簡(jiǎn)單 。例如 Paul Ekman 等提出的面部動(dòng)作編碼系統(tǒng)(FACS) ,描述了基本情感以及對(duì)應(yīng)的產(chǎn)生的肌肉運(yùn)動(dòng)的動(dòng)作單元, 依據(jù)FACS系統(tǒng)制造的面部識(shí)別器,仿真測(cè)試準(zhǔn)確率可以達(dá)到 98%以上。但 面部識(shí)別器的處理效率較低 ,一種表情處理時(shí)間需要將近 5min ,對(duì)于處理連續(xù)表情還存在一定困難。


面部表情的情感識(shí)別受到多方面因素的影響,現(xiàn)階段對(duì)人臉分析及識(shí)別的技術(shù)方法主要分為兩大類 :一是基于靜態(tài)圖像 (單一圖像) 的方法 ,一是基于動(dòng)態(tài)圖像序列的方法。前者分析的數(shù)據(jù)較少,對(duì)單幀圖像分析比較成功,適合實(shí)時(shí)表情的識(shí)別;后者將面部表情變化的時(shí)間和空間信息結(jié)合起來,識(shí)別率較高,但計(jì)算量也較大。


2、 語音情感的識(shí)別研究

由于語音情感的不可視,語音情感識(shí)別要比面部表情識(shí)別困難得多。人的語音信號(hào)包含了多方面的信息 ,必須要尋找情感和語音模式之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系 ,而且這些對(duì)應(yīng)特征計(jì)算機(jī)還是可 以提取的。情感對(duì)語音的影響主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面 ,一是語速的頻率和時(shí)間,一是語言的音量 和清晰度。通過利用聲學(xué)和語 言學(xué)來描述說話方式的計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序— — “情感編輯器”,除了在輸入情感參數(shù)之外還進(jìn)行了語法語義的分析 ,對(duì)語音頻率和音量進(jìn)行控制 ,對(duì)語音形成較好的情感識(shí)別和合成效果。


語音情感特征的分析需要大量的語音實(shí)驗(yàn)分析資料 ,語音情感自動(dòng)識(shí)別技術(shù)就是建立在對(duì)語音信號(hào)產(chǎn)生機(jī)制的深入研究和分析基礎(chǔ)上的,現(xiàn)階段 ,語音情感自動(dòng)識(shí)別技術(shù)還需要迫切解決兩個(gè)根本性的問題:一是語音信號(hào)中情感識(shí)別特征的抽?。欢翘囟ㄕZ音數(shù)據(jù)的模式識(shí)別 。


3、生理模式的情感識(shí)別

不同的生理信號(hào)的特征模式也是情感識(shí)別的重要依據(jù)之一 。人的生理信號(hào)比起面部表情和語音 ,識(shí)別難度更大,所以目前生理模式的情感識(shí)別研究還處于初級(jí)階段 ,哪些信號(hào)可以轉(zhuǎn)化為情感參數(shù) 、信號(hào)各個(gè)方面的權(quán)重、比例應(yīng)該是多少 ,這些都還需要進(jìn)行進(jìn)一步的研究和探索。 



情感計(jì)算為人機(jī)交互提供了重要的渠道和有力的模型支撐 ,雖然基于各種原理的情感模型還無法準(zhǔn)確、清晰地對(duì)人的情感進(jìn)行完全模擬 ,但隨著情感計(jì)算數(shù)據(jù)庫的不斷完善和對(duì)觀察數(shù)據(jù)的不斷分析 ,情感建模和情感識(shí)別技術(shù)必將取得進(jìn)一步的發(fā)展 。


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