作为NBIC会聚技术分支之一；数字人技术和拟人系统的一个主要科学问题和支撑技术，需要研究人工心理（人工智能、情感和意识的统一作用）问题、人工情绪与认知的关系问题。

在信息科学领域，大家一直把模仿人、模仿人脑、模仿人的智能、模仿人的行为作为重要的研究方向和内容。回顾自动化科学和技术的发展历史，更会感到人们是把脑科学、心理学、神经科学作为神经机械学（拟人控制）、自控理论的源泉，来研究控制策略和算法的。我们也是沿着这条路子，从心理学以及相关领域的学习研究出发，来探索、研究并试图开辟智能学科以及信息科学的新领域。

众所周知，经过几十年的研究，人工智能的研究已经达到了很高的水平。然而，它的研究目的只是在于模拟人的智能，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。研究内容是怎样表示知识、获得知识并使用知识。这在拟人化的研究领域还只是很初步的阶段。因为人的心理活动包括感觉、知觉、记忆、思维、情感、意志、性格、创造等方面。而人工智能仅仅研究了感觉、知觉、记忆、思维等心理活动，对于情感、意志、性格、创造等心理活动根本不涉及，这显然是不够的。因此，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、创造等）全面进行人工机器模拟，这正是我们研究人工心理理论的基础和目的所在。

1.人工心理学

人工心理理论就是利用信息科学的手段，对人的心理活动更全面内容的再一次人工机器（计算机、模型算法等）实现。它的应用前景是非常广泛的，如支持开发有情感、意识和智能的机器人；真正意义上的拟人机械研究；使控制理论更接近于人脑的控制模式。我们知道，已有的拟人控制理论主要就是维纳的“反馈”控制论和人工智能，这与人脑的控制模式还有很大差别，因为人脑控制模式是：感觉、知觉+情感决定行为；而现有的控制系统决策不考虑也无法考虑情感的因素。人工心理应用的另一大领域是符合人性化的商品设计和市场开发。毫不夸张地说，人工心理理论是人工智能的高级阶段，是自动化乃至信息科学的全新研究领域。它的研究将会大大促进拟人控制理论、情感机器人、人性化的商品设计和市场开发等方面的进展，为最终营造一个人与人、人与机器和谐的社会环境做出贡献。

虽然没有人提出人工心理的概念，但近几年对它的相关技术研究却正在形成一种趋势，尤其以日本最为先进。自1990年以来，在日本科学技术界流行“感性工学（Kansei Engi-neering）”的新术语。按照日本人的解释，感性工学是研究情感、感觉、知觉、记忆和思维的总称。为了保持21世纪在信息技术领域的领先地位，在日本通产省和文部省的重点支持下，由日本通产省工业技术院牵头，组织各方面的专家，以“人类媒体（Human Media）”为总题目，自1994～1995年进行了两年时间的调研工作，1996年开始研究，现在已经取得了一些成果。这在1997年名古屋召开的国际人工智能大会和1998年度日本的电子信息类学术刊物上面有所反映。由于这是一个新领域，日本所取得的成果都是初步的，有许多问题急待解决。比如，日本提出的“感性工学”的定义不清楚（现有十多种定义），其研究范围只是对准人类心理活动的一个方面——感性，所以我们提出人工心理的大概念，目的是创立具有普遍意义的用机器模拟人类心理活动的人工心理学。近年来，美国人对脑科学的研究非常重视，1989年美国参众两院通过立法，把1990年1月1日开始的十年确定为“脑的十年”。这标志着脑科学开始了一个蓬勃发展的时期，也取得了不少成果。人类的感觉、运动、学习和记忆、思维、情感和行为等都是脑的功能，也就是说，人的心理是人脑的机能。心理是客观现实在人脑中的反映，脑科学是心理学的自然科学基础，心理学家必须熟习脑结构和机能问题。人工心理学研究者必须将脑科学和心理学作为主要的理论基础。我国在这方面的研究几乎是空白，因为在人工智能领域，用机器模拟人的情感是一个“禁区”。但我们已经认识到，用计算机模拟人的情感是信息科学领域的前沿技术，这在“1999年度（中国）国家高技术研究发展计划纲要新概念新构思课题重点项目指南中的：信息技术——和谐人机环境中的情感计算理论研究”得到体现。可以说，提出人工心理的概念，只是顺应了这一前沿学科的学术研究趋势，也是迫不及待的；同时又是力图使中国在拟人理论和人工智能领域占有一席地位。

综上所述，人工心理理论研究具有前沿科学的特征，既有重大的理论意义，也有着很广泛的应用前景。

2.人工心理学的基本问题

我们知道，心理学是研究心理现象的发生、发展及其活动规律的一门基础科学。心理是指人的思想、感情等内心活动，是感觉、知觉、记忆、思维、情感、意志、性格、创造等的总称，是人的头脑对客观现实的反映过程。

按照心理学的定义，心理学是研究人的心理现象（或称心理活动）发生、发展规律的科学，具体研究心理过程发生、发展的规律性；研究个性心理形成和发展的过程；研究心理过程与个性心理相互关系的规律性的科学。人的心理活动包括紧密联系的两个方面：心理过程和个性心理。心理过程包括认识过程、情绪情感过程和意志过程三个方面。个性心理（简称个性）包括个性心理倾向性（简称个性倾向性）和个性心理特征两个方面。心理学的研究内容如图1-9所示。

应该着重指出的是，心理学一直作为人工智能学科的理论源泉与方法基础，被信息学科的研究人员所重视。人工智能是关于知识的科学，它研究的是知性——理性知识，即心理活动的高级过程（感觉、知觉、记忆、思维），经常使用名词、动词来描述，是较为清晰的。人工心理研究的是情感、意志、性格、创造等心理活动（日本的感性工学着重研究情感），包括低级心理活动，经常使用形容词、副词来描述，更多的是心理的模糊性，人工智能和人工心理的关系如图1-10所示。人工心理是人工智能的扩展研究和高级阶段，是以人工智能为基础的，并有着更广泛的内容。两者是相辅相成、互相关联的。

图1-9 心理学的研究内容

图1-10 人工智能和人工心理的关系

由图1-10可知，人工心理的概念，它不是心理学领域里的工程心理学（或称心理技术学），也不是日本提出的“感性工学”，又不同于“1999年度（中国）国家高技术研究发展计划纲要新概念新构思课题重点项目指南中的：信息技术——和谐人机环境中的情感计算理论研究”，与它们相比，人工心理学有着新的含义和更广泛的内容。遵循着这个新概念，本书试图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），并使之得到应用，使人工智能的研究走向更深、更高层次，开辟自动化学科乃至信息科学的研究新领域。

人工心理学是一门交叉学科，如图1-11所示。其理论根源来自脑科学、心理学、生理学、伦理学、神经科学、人类工学、感性工学、语言学、美学、法律、信息科学、计算机科学、自动化科学、人工智能；它的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（虚拟技术）、人类心理数据库及数学模型、人际和谐环境技术和人机和谐多通道接口等。

图1-11 人工心理——一门交叉研究的学科

下面来谈谈人工心理的理论结构（定义、目的、法则、研究内容、应用范围、研究方法等）。

（1）定义 人工心理理论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）的更全面内容的再一次人工机器（计算机、模型算法等）实现。

（2）目的 营建人与机器和谐、人与人和谐、人与自然和谐，大家幸福的社会环境。

（3）法则

1）积极向上地模拟人的心理；

2）道德感、美感和幸福感是人工心理学的根本法则；

3）创造性和主观能动性地模拟人的心理；

4）（人工）机器永远服从（自然）人。

（4）研究目标 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、创造等）全面进行人工机器模拟。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），并使之得到应用。

3.人工心理学的研究内容与研究方法

（1）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，主要使之研究符合人类道德规范，这个问题在人工智能领域是不存在的。

2）研究人工心理与人工智能的相互关系，如何使两者相辅相成、互相促进、共同发展。尤其是借鉴人工智能已有的研究成果，建立人工心理的理论体系。

3）抑制不良情绪的机器算法，这是由其研究法则所决定的。

4）人类心理信息的数学量化（心理模型建立、心理状态评价标准）。在这个方面，日本已经做了不少工作，我国的学者也做了一些工作，如已出版《心理学中的模糊集分析》《心理测量学》等著作。

图1-12 人脑控制模式

5）情感在决策中的作用模式的机器实现，这主要是模拟人脑的控制模式，建立感觉、知觉+情感决定行为（人脑控制模式）的数学模型，如图1-12所示。它与人工智能的控制模式不同。

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。这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、逻辑推理、面向任务和面向知识为特征的逻辑型语言；而人工心理编程语言应该是以联想推理、混沌运算、发散思维、模糊归纳为特征的联想型语言。两者的特征对比如图1-13所示。

图1-13 人工智能和人工心理编程语言的特征对比

a）人工智能编程语言 b）人工心理编程语言

7）情感培养的机器算法。

8）灵感（顿悟）产生的机器实现策略，如图1-14所示。

（2）研究方法及技术路线

1）研究方法：以心理学、脑科学作为理论根据，以模糊逻辑、神经网络等人工智能、混沌理论、先进算法（遗传算法等）为基本研究方法，以计算机技术（数据库、虚拟现实、语言编程）为研究手段，建立人工心理学说。这里，我们更倾向于从行为主义学说/进化主义/控制论的角度出发进行研究，目的在于应用。

2）技术路线：首先深入研究心理学、脑科学的基本内容和最新进展，借鉴日本感性工学的研究方法，采用模糊逻辑、神经网络及混沌理论方法，推导建立人类心理状态（情感、意志、性格等）的数学模型，并用计算机语言进行编程，将人工心理理论以软件技术的形式体现出来，做出人工心理数据库、感性信息处理软件模块，利用计算机虚拟现实（VR）技术对人类心理状态进行模拟、评判，实现心理（情感、性格等）评判专家系统和模拟人脑控制（感觉、知觉+情感决定行为）模式，借以推动人工心理理论的发展。

图1-14 灵感（顿悟）产生的机器实现策略

4.人工心理研究的七个主题

在过去几年的研究过程中，我们感觉到，在已有研究内容的基础上，应该明确人工心理的几个主题，凝聚研究方向，这样会有力地促进人工心理学科的发展。经过集体思考、讨论，提出了人工心理研究的七个主题：人工心理的核心思想、核心方法；人工心理统一模型；情绪基本理论研究与情感计算建模；动机-情绪-决策的关系；心理计算方法；人工心理研究平台；人工心理应用问题，以此作为人工心理未来的指导思想和研究纲领。

5.人工心理的核心思想、核心方法

每一个学科都有自己的核心思想或核心方法，人工心理作为一门新兴学科，研究提出其核心思想和核心方法是最重要的问题。也许一个学科的核心思想确定过程是不断丰富和逐步深化的，但由于它对研究工作起到的是指路明灯作用，我们还是提出自己的想法。

我们认为：人工心理的核心思想是，情绪激发在心理活动中的作用和自主意识的机器实现。人工心理基本思想方法：自我调节，正向情绪，协同工作，能量平衡。

前面已经提到，人工心理理论就是利用信息科学的手段，对人的心理活动的更全面内容的再一次人工机器（计算机、模型算法等）实现。而人类的心理活动，几乎毫无例外地都与情绪有关系，比如情绪-动机、情绪-认知、情绪-行为、情绪-决策、情绪-评价、情绪-学习、情绪-性格、情绪-记忆、情绪-意识；情绪-智力、情绪-欲望、情绪-理智等，可以说人类几乎所有心理活动都受情绪的影响和激发。人是感情动物——这是一句人人都知道的名言，所以人工心理的核心应该研究情感对其他心理活动的激发和彼此之间关系的机器实现问题。另外，以往情绪通常被看作是附属的心理过程或人类活动的干扰因素。如今，这一观点（在心理学界）已有很大的改变，大多数情绪心理学理论都认为情绪是具有内部的、行为的社会适应的机能，是认知、行动、社会交往和发展的重要的激发物和组织者。这就为人工心理研究提供了理论源泉。自主意识是人类心理活动的重要内容，所以自主意识的机器实现也应该是人工心理的核心思想之一。

所谓人工心理基本思想方法是指在研究中我们始终要坚持的指导原则：

1）自我调节强调机器实现时要充分认识到人类的自我、内省和意识作用；

2）正向情绪是指我们在机器实现中要弘扬人类的愉悦情绪，抑制不良情绪；

3）协同工作是指心理活动是人类大脑协同工作的产物，复杂大系统理论是研究人工心理的有力工具；

4）能量平衡是指人类心理能量产生内驱力对心理活动的作用。

6.人工心理统一模型建立

一个学科在未引入数学之前，不能称其为学科——恩格斯。

人工心理研究要引入数学，其前提就是建立一个统一的心理数学模型，这样可以为以后的研究奠定一个基础，建立一个框架。

人工心理统一的数学模型的研究目标：在一定约束条件下，能够描述人类全部心理活动（智能、想象、学习、记忆、注意、意识、情绪等），或者是从大模型中抽出若干个小模型，这些小模型可以描述上述心理活动之一；还可以描述认知-情绪、动机-情绪-决策，并具有协同、并行、分层、决策与控制等功能。

总体研究目标要求：

小模型（近期目标）与大模型（远期目标）的关系是简单组合、搭积木的关系，而且可以将多学科的理论知识，比如心理学、脑科学、神经科学、内分泌学、生理学、控制论、知识发现、人工智能、数学、复杂大系统论、非线性理论、系统工程、数据结构、人类学、行为科学，应用在统一模型之中。

远期目标：建立大模型。

近期目标：针对心理活动之一，建立可行、能使用的任务单一的小模型。

我们初步提出的人工心理统一的数学模型如图1-15所示。

图1-15 人工心理统一的数学模型

这个模型的基本想法是能够描述人的意志过程、认知过程、情绪过程和个性心理，其基础应该是脑科学的基本知识，而且是以情绪激发为基本点。其特点在于：

1）小模型服从统一大模型；

2）模块化的小模型构成统一大模型；

3）统一大模型能够描述人类的全部心理活动；而小模型能够单独描述某种特定的心理活动；(www.daowen.com)

4）小模型内部是控制过程，大模型内部是小模型协同决策过程，小模型之间是协同、并行、分时、耦合关系；

5）在建模过程中，应该以计算机的知识、体系结构为技术手段，以电子线路知识为方法，以系统论、控制论和信息论方法作为基本方法。

7.情绪基本理论研究与情感计算建模

在信息科学领域，科学家们已经提出认知科学、人工智能、情感计算和感性工学的概念和学科。这里，我们应该重视它们的模仿本源——心理学。如果我们把目光投向心理学领域（其主要研究内容为认知过程、情绪过程、意志过程和个性心理），就会发现这个历史悠久的年轻学科的飞速发展。比如，20世纪的初期和中期，受行为主义（控制界、机器人领域）和认知心理学（认知科学）的影响，情绪通常被看作是附属的心理过程或人类活动的干扰因素。如今，这一观点（在心理学界）已有很大的改变，大多数情绪理论都认为情绪是具有内部的、行为的社会适应的机能，是认知、行动、社会交往和发展的重要激发物和组织者。

前面已经提到，我们把人工心理的核心问题看作是情绪激发和自我意识，所以必须深入研究情绪基本理论，这样才能从根本上搞清楚，不至于本末倒置，做出走弯路式的学问。比如，目前信息科学领域的情感计算研究，没有深入地从情绪心理学家的观点看问题。这样做的缺陷在于：

1）由于情绪心理学的多样性和困难性，导致情感计算研究者的畏难情绪；

2）不从情绪心理学的角度和深度来研究情感计算问题，不把情绪放在人类整个心理活动中来考虑问题，可能导致研究走入无解境地，比如情感计算的知名专家认为：情感计算没有建模问题，即不可能建模；表情识别的理论基础问题，都遵从EKMAN肌肉模型，事实上还有许多情绪心理学理论，比如伊扎德模型、杜尼克模型等。

从信息科学研究者的角度出发，深入研究情绪心理学的基本理论，主要研究情绪的定义、情绪的主要成分（因素）、情绪的数学维度描述、基本情绪与复合情绪的分类以及转换关系、情绪发展理论、情绪的来源/起源、情绪特性（感染性）、情绪与表情的关系（表情反馈论）、情绪与行为的关系、情绪与动机的关系、情绪与决策的关系、环境与情绪、色彩与情绪、音乐与情绪、情商问题、人类情绪的商业化、情绪心理学的代表人物及名著。应该说，以上内容是情感计算和人工心理研究者进行理论学习的重要内容。

建立可以在机器上实时运行的情绪心理计算模型，使得计算机真正能够识别、适应人类的情感和心理，这是人工心理研究所追求的目标。目前我们已经建立了欧几里得空间模型、概率描述模型、自组织理论模型、离散数学描述模型、隐马尔可夫模型（HMM）、灰色理论模型。但是，目前离实用的成熟模型的建立还有较长的路要走，尤其是机器情感的拟人正确性、适应性如何验证，或者说是机器情绪的图灵测试方法研究，都将是我们长期研究的目标。

8.动机（心理需要）-情绪-决策的关系

提出人工心理需要-动机-行为结构框架，在此框架下探讨机器情感生成机制，并以控制系统的概念讨论机器情感自动生成的实现方法。目的在于从人的心智结构模型大前提下研究情感计算问题，考虑所提出的情感计算方法在拟人思考中所起的作用和所处的地位，以此验证本书所提出的人工心理需要-动机-行为结构模型和情感计算模型、情感转移方法的拟人正确性，如图1-16所示。

图1-16 情感自动生成的一般结构模型

依据西米诺夫的认知理论，提出人工心理需要-动机-行为结构框架，并在此框架下探讨机器情绪生成机制，并以控制系统的概念讨论机器情绪自动生成的实现方法。其目的在于从人的心智结构模型大前提下研究情感计算问题；考虑所提出的情感计算方法在拟人思考中所起的作用和所处的地位，以此验证提出的人工心理需要-动机-行为结构模型和情感计算模型、情感转移方法的拟人正确性。

系统叙述如下：感知器获取外界刺激并进行归类、分析和量化，将由感知器的输出与需求的差所得出的结果送给心智模型，心智模型与记忆、学习构成了机器的思考、比较过程，其中包括情感计算模型、智能推理模型，这个过程主要分析机器欲望需求的满足程度及其对应的各种情绪、行为，并适时积极地调整机器的需求，情绪、行为控制器获取计算的结果，控制机器情绪、行为的表现。

对于机器的应激反应，感知器获取外界刺激并进行归类、分析和量化，由于应激刺激的优先级别高，所以仅经由心智模型产生机器的情绪、行为，直接将结果送到情绪、行为控制器，控制机器情绪、行为的外在表现。

各模块之间是相互联系但又相对独立的。感知器获取外界刺激并进行归类、分析；需求是根据机器的七层需要产生的；系统与反馈为机器的思考过程，其中包括情感计算模型、智能推理模型等；情绪、行为控制器是用以控制与机器欲望需求的满足程度对应的各种情绪、行为。

待解决的问题：机器需求生成模型的构造，外界刺激的量化、归类；心智模型的构造及机器情绪的状态转移，机器欲望需求的满足程度与各种情绪、行为的对应关系等。

拟研究路线：以情绪心理学为基础，运用数学和计算机工具来实现。

9.心理计算方法（人工心理研究方法）

当研究目的与任务明确之后，利用哪些方法进行研究就是非常关键的问题。我们的研究思路如下：建立理论体系要用理科的思想，强调理论体系的严谨性，而实际使用时，采用工程的方法，追求计算的快速性和实用性。

具体采用的数学方法大致考虑如下：

1）有界区间内的研究方法；

2）复杂大系统理论方法；

3）系统论、控制论、信息论基本方法；

4）熵的理论方法；

5）HMM（隐马尔可夫模型）；

6）MM（马尔可夫模型）；

7）灰色理论方法；

8）离散数学方法；

9）模糊数学；

10）数学建模方法；

11）量子计算。

具体是哪种数学方法可以用于人工心理研究，取决于数学方法的适合性和研究者对它的掌握程度。

10.应用问题

工程的目的是应用，工程的创新是技术创新，所以人工心理研究发展的最高阶段是应用，主要就是在人工系统中考虑人类的心理和情绪成分，使得人造的控制系统和计算机系统更符合、适应人类的情感，实现人际、人机和谐，达到科学为人类服务的幸福目的。

具体应用如下：

1）基于计算机网络系统，提高工作、教育效率，例如远程教育中以提高教学效果为目标的人类心理和情绪成分的实时检测和理解方法技术，电子商务中考虑消费者心理取向的实时销售系统；

2）以情绪心理学理论和方法为基本内容，利用计算机构成情商专家系统，用于人际之间的情感识别与理解，辅助心理健康，并在学校的美学美育方面发挥作用；

3）情感机器人技术主要分为两种形式：以信息咨询和服务为目的虚拟机器人（包括导购员、解说员、教师和伙伴等机器人）和以家庭服务为目的的机器人（包括家庭服务、人类服务、家庭老人照料和智能图像监控等机器人）。

11.人工心理研究平台（心理理论、情感计算理论、计算机仿真语言平台、大型数据库建立）

把人工心理研究所得到的成果整合起来，建立可供所有情感计算研究者使用的开放性研究平台（内含情绪心理学基本理论方法，情感计算的多种资源，研究得到的表情数据库，心理特征数据库，心理结构模型及其程序实现，提出的几种情感计算方法及其仿真程序），此平台向使用者提供情感计算的理论与方法，辅助使用者学习情绪心理学基本理论方法，进行情感计算的仿真研究，为情感计算研究做出贡献。

建立此平台的研究路线如下：

1）归纳情绪心理学基本理论方法，形成数据库；

2）建立虚拟的面部表情库；

3）建立心理特征库，起到人脸库、表情库的类似作用，目的在于从脸部语言理解人的个性特征；

4）将提出的基于欧氏空间的情感建模方法、基于概率空间的HMM情感建模方法和基于情绪维度的机器情感非线性动态模型等情感计算方法进行编程实现，以开放的方式向情感计算研究者提供研究仿真手段，可以进行情感计算、情感自动生成参数优化，推动情感计算研究的进展。

5）将提出的人工心理需要-动机-行为结构模型进行编程实现，以开放的方式向情感计算研究者提供研究仿真手段，可以进行心智模型计算，推动认知—情绪计算研究的进展。

另外，人工心理主要研究还应瞄准意识的机器实现问题（无意识、有意识、选择性注意）；对于脑科学、生理学、认知神经科学等知识的学习也都是人工心理研究的重要问题；将所提出的研究问题继续细化分成许多具体小问题，将会便于研究过程的可操作性。

12.人工心理的研究历程

人工心理的研究内容与情感计算与感性工学基本相似。对于情感计算与感性工学的研究始于20世纪90年代。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、制造中去，它是一门从工程学的角度实现能给人类带来喜悦和满足的商品制造的技术科学，感性工学由于可以给人们的生活带来快乐和舒适，因而也被称为“快乐而舒适”的科学。把基于感性工学技术而生产的商品称为“感性商品”。日本已经形成了举国研究感性工学的高潮。1996年日本文部省就以国家重点基金的方式开始支持“情感信息的信息学、心理学研究”的重大研究课题，参加该项目的有十几个大学和研究单位，主要目的是把情感信息的研究从心理学角度过渡到心理学与信息科学等相关学科的交叉融合，每年都有日本感性工学全国大会召开。与此同时，一向注重经济利益的日本，在感性工学产业化方面取得了很大成功。日本各大公司竞相开发、研究、生产了所谓的个人机器人（Personal Robot）产品系列。其中，以SONY公司的AIBO机器狗（已经生产6万只，获益近10亿美元）和QRIO型以及SDR-4X型情感机器人为典型代表。应该说，日本在人工情绪技术的应用方面是领先全世界的。

目前情感计算的研究普遍受到学术界和企业界的关注，国际知名公司（如IBM和British Telecom公司等）均成立了专门的情感计算研究小组。国际知名大学也纷纷建立情感计算研究小组。总的来说，情感计算研究均处于起步阶段。MIT目前的工作侧重于有关情感信号的获取（如各类传感器的研制）、情感计算的应用和可穿戴计算机。日本学者的研究侧重于感性信息处理（Kansei Information Processing）方面。在情感计算的研究过程中，与之密切相关的可穿戴计算机的研究近几年来也得到了迅猛的发展。这种计算机的特点是可以巧妙地构成日常穿戴的一部分（如眼镜、手表、项链、手镯、腰带、鞋、帽、服装等），使计算机和穿戴者始终保持形影不离。可穿戴计算机可为情感计算的研究提供一个很好的研究平台，另外情感计算的最终表现形式可能是可穿戴计算机或植入人体的芯片，从而将情感计算、移动计算和计算机融合而真正成为个性化的人机融合。虽说情感计算是一门新兴学科，但以往的研究也为其提供了一定的知识积累。从情感方面来讲，人类心理学和生理学的研究为情感计算提供了坚实的基础；从相关研究内容来讲，如人脸及面部表情识别、人脸及面部表情合成、手语识别与合成、气味识别等也是学术界一直研究的重点；同样各种医疗器械、测谎仪等的研制成功也为情感计算提供了一定的依据。

欧盟国家也在积极地对情感信息处理技术（表情识别、情感信息测量、可穿戴计算等）进行研究。欧洲许多大学成立了情感与智能关系的研究小组，其中比较著名的有：日内瓦大学Klaus Scherer领导的情绪研究实验室，布鲁塞尔自由大学的D.Canamero领导的情绪机器人研究小组以及英国伯明翰大学的A.Sloman领导的认知与情感研究计划（Cognition and Af-fect Project）。A.Sloman教授提出了情感三层体系结构CogAff Agent Architecture（认知情感体系），其目的是探讨情感与认知的相互作用。在市场应用方面，德国Mehrdad Jalali-Soli等人在2001年提出了基于EMBASSI（网络型电子商务）系统的多模型购物助手。EMBASSI系统是由德国教育及研究部（BMBF）资助，并由20多个大学和公司共同参与的，以考虑消费者心理和环境需求为研究目标的网络型电子商务系统。欧盟国家的HUMANEID（类人机器人）计划联合了英国、瑞士、德国、法国以及意大利的心理学家和信息科学专家，研究人工情感的理论方法和技术问题。

我国对人工情感的研究始于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实现。北京科技大学研究人工心理和情感计算，并应用于情感机器人，商品选购系统等实际系统中，正在情感建模、人机情感交互系统、情感机器人等方面进行深入探讨。北京交通大学进行多功能感知机同情感计算的融合研究。哈尔滨工业大学研究多功能感知机，它是将人工智能与并行处理相结合，将智能体技术、数字模拟混合计算（利用自然法则计算）技术、并行计算技术、实时处理技术以及语音识别、表情识别、人脸识别、人脸检测与跟踪、文字识别、手语识别、手语合成、表情合成、自然语言理解等技术有机地结合在一起，构造一个可以研究和开发包括视觉、听觉等人类语言（自然语言+人体语言）的软件和硬件平台，其中人体语言的认知与理解包括手势、表情、头部运动的身体动作和会话过程中肯定、否定以及其他人体语气语言的识别，并与海尔公司合作研究服务机器人。中国科学院计算技术研究所正在研究带有表情和动作的虚拟人。北京工业大学正在进行多功能感知机和情感计算的融合研究。中国科学院自动化研究所主要研究基于生物特征的身份验证。中国科学院心理学研究所、生物研究所主要注重情绪心理学与生理学关系的研究。重庆大学主要研究智能服务、增强现实、环境感知、智能手表等，注重软件方面的研究。东南大学学习科学研究中心把儿童面部表情与情感语音信息分析、情绪与认知、虚拟现实与脑科学可视化技术、认知与生物信息学研究作为中心主要研究方向。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。中国科学院软件研究所主要研究人机交互理论和智能用户界面。浙江大学研究E-Teatrix中虚拟人物及情绪系统构造。

工程学的目的是应用，工程学的创新是技术创新。所以，人工心理研究发展的最高阶段是应用，主要就是在人工系统中考虑人类的心理和情绪成分，使得人造的控制系统和计算机系统更符合、适应人类的情感，实现人际、人机和谐，达到科学为人类服务的幸福目的。对于人工心理的研究主要集中在情感模型建立与形式化、情感机器人、虚拟数字人、人工心理的个性化信息系统、表情识别、人类行为理解的图像处理技术等方面。研究项目举例如下：

基于网络的个性化智能商品选购系统；

基于计算机视觉的情感虚拟人交互技术；

用于情感机器人的表情识别技术；

基于HMM的人工心理建模方法及虚拟人相关技术；

人脸检测与基于Web的面部信息处理技术；

情感虚拟人中的人工心理建模和虚拟现实应用；

具有情感交互能力的机器人综合平台的实现研究；

人工心理在个性化导购系统中的应用；

普适环境下的信息服务系统中的多智能体技术；

具有情感和语音交互能力的虚拟人技术；

基于图像处理的面部特征提取与表情识别方法；

用于E-LEARNING智能辅助系统的人工心理和图像理解技术；

双足步行机器人的控制策略与行为建模技术；

双足步行机器人的硬件平台实现研究；

基于人工心理的情感机器人技术；

基于计算机视觉的步态特征提取与身份识别；

表情识别与情感计算建模技术。