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人与机器的情感交互

      所属类型: (前沿科知识题)
      所属学科: 52060-计算机应用
      编辑信息: ( 中国科学院计算技术研究所, 夏时洪, xsh@ ict. ac. cn)
      推荐单位: (万豪会娱乐网址)
      关键词: 情感建模, 人机交互, 虚拟仿真, 人工智能
      问题概述:
      随着智能设备的普及, 纯粹的命令式操作及其机械性的响应难以满足自然人机交互的需要,
人们开始追求更智能的情绪感知交互技术。 根据相关研究调研, 脑电能够在人与外部设备之间
建立直连通路, 可以不通过直接的语言和动作向外界传达大脑的思想, 使机器像人一样自然地
进行“感知”交互。 脑电的发展不由引人思考, 人与人之间的交流自然且富有感情, 如何使与人
交互的机器具有类似的观察、 理解和生成情感特征的能力, 是待解决的科知识题。 人机情感交
互使计算机以自然的方式识别用户传达的情绪信息, 提升更具人性化的交互体验感, 使人与机
器间的交互变得舒适自然。 目前, 情感交互已成为人工智能领域中的热点方向, 国内外众多科
研团队开始人机情感交互技术的研发工作。 随着计算技术的进步, 情感交互有望成为未来自然
人机交互的主要手段之一。
      情感交互是一个交叉学科, 涉及神经系统科学、 心理学、 计算机科学和语言学等学科。 在
计算机领域, 情感交互又被称为情感识别、 情感计算或自动情绪识别等。 为了对情感进行量化
的研究, 首先需要量化定义人类的基本情感, 这些工作在心理学和计算机等领域已经被深入研
究。 在情感建模与交互方式上, 早期方法主要研究利用单一方式判别用户的情感信息, 包括语
言、 人脸表情和肢体姿态等。 但是这些方法存在局限性, 如应用场景特定、 无法充分利用多种
语义线索等。 随着人工智能算法的发展、 人体运动行为采集设备的普及与进步, 基于多源数据
的情感建模与交互方法的优势逐渐显现, 例如, Wollmer 等人使用双向长短期记忆神经网络模
型, 从语音和人脸表情两类数据对用户的情感进行识别; Kahou 等人利用递归-卷积神经网络模
型对面部表情进行建模, 并采用支撑向量机方法处理音频特征, 提出了一种基于神经网络的特
征融合技术, 用于对视频中人物进行情感预测。 但是目前基于多源数据的人机情感建模交互的
研究依然处于起步阶段, 相关研究方法和成果较少。 未来发展的方向可能是, 通过互联网众包
等方式收集能够表达人类情感的人体行为大数据, 以更好地挖掘这些数据与情感之间潜在的相
关关系。
      情感建模与交互虽然在研究领域已经取得可喜的成果, 但在今后的发展中仍然面临如下问
题和挑战:
      首先, 目前人机情感交互的物理交互方式单一。 理想的人机情感交互应结合表情、 语音、
眼神、 手势、 体态等多种交互方式, 并需要使用具有脸部和躯体的仿生机器人或虚拟仿真人物
作为情感交互的物理媒介。
      其次, 目前人机情感交互App较为简单, 在未来需要借助更高级的算法完成情感感知与传
达。 如何调整交互模式来更好地为用户提供服务、 如何将用户的反馈与计算机的操作相关联、
如何以舒适可靠的方式感知和识别用户传达的情感信息, 是人机情感交互App面临的挑战。
      第三, 目前人机情感交互中信息处理方式多种多样, 其中情感表达方式、 情感描述方式、

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