人工情感（Artificial Emotion）是利用信息科学的手段对人类情感过程进行模拟、识别和理解，使机器能够产生类人情感，并与人类进行自然和谐地人机交互的研究领域。目前对人工情感的研究主要有两个相关领域：情感计算（Affective Computing）和感性工学（Kansei Engin eer-ing）。人工情感的研究内容、支撑学科与技术如图3-1所示，其应用领域如图3-2所示。

图3-1 人工情感的研究内容、支撑学科与技术

国内外相关研究情况如下：

很久之前，人们就注意到了情绪对认知、情绪对智能的作用，即情绪与认知、情绪与智能之间的关系。1981年就有人研究人工情感问题，但只是在1990年以后才开始逐渐引起人们的注意。

1.情感计算

让计算机具有情感能力首先是由美国麻省理工学院Minsky教授（人工智能创始人之一）提出的。他在1985年的专著《The Society of Mind（意识社会）》中指出，问题不在于智能机器能否有任何情感，而在于机器实现智能时怎么能够没有情感。从此，赋予计算机情感能力，并让计算机能够理解和表达情感的研究、探讨引起了计算机界许多人士的兴趣。美国MIT媒体实验室的R.Picard教授于1995年提出情感计算（Affective Computing）的概念，并于1997年正式出版专著《Affective Computing（情感计算）》。在该书中，她定义“情感计算是与情感相关、来源于情感或能够对情感施加影响的计算”。所谓的情感计算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、友好反应的计算机系统。

图3-2 人工情感的应用领域

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、情感的合成与表达、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。目前的工作则侧重于有关情感信息的获取（如各类传感器的研制）与识别。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。R.Picard教授领导的情感计算课题组以对人类情绪的生理信号处理为基本出发点，研究取得了很多进展，其应用领域日益扩大，Picard教授在MIT媒体实验室的技术报告中已经涉及约50种应用。图3-3所示为MIT媒体实验室情感计算的研究内容及关系图。

从人类情感的交流过程来讲，情感计算的研究可分为四步（见图3-4）。通过传感器直接或间接与人接触获得情感信息，通过建模对情感信息进行分析与识别，对分析结果进行推理达到感性的理解，将理解结果通过合理的方式表达出去也就完成了情感交流的全过程。根据上述过程，情感计算的研究内容主要应包括：情感信息的获取、情感信息的分析与识别、情感信息的理解和情感的表达。此外，情感信息与人类行为和生理特征之间的关系，即情感机理，是情感计算研究的基础，情感计算的最佳实现平台是可穿戴计算机。

1）情感机理的研究：情感机理的研究主要是情感状态判定及与生理和行为之间的关系。它涉及心理学、生理学、认知科学等，为情感计算提供理论基础。人类情感的研究已经是一个非常古老的话题，心理学家、生理学家已经在这方面做了大量的工作。任何一种情感状态都可能会伴随几种生理或行为特征的变化；而某些生理或行为特征也可能起因于数种情感状态。因此，确定情感状态与生理或行为特征之间的对应关系是情感计算理论的一个基本前提，这些对应关系目前还不十分明确，需要做进一步的探索和研究。

图3-3 MIT媒体实验室情感计算的研究内容及关系

2）情感信息的获取：情感信息的获取研究主要是指各类有效传感器的研制。它是情感计算中极为重要的环节，没有有效的传感器，可以说就没有情感计算的研究，因为情感计算的所有研究都是基于传感器所获得的信号。各类传感器应具有如下的基本特征：使用过程中不应影响用户（如重量、体积、耐压性等）；应该经过医学检验对用户无伤害；数据的隐私性、安全性和可靠性；传感器价格低、易于制造等。MIT媒体实验室的传感器研制走在了前面，已研制出多种传感器，如脉压（Blood Volume Pulse）传感器、皮肤电流（Galvanic Skin Response）传感器及肌电流（Electromyogram）传感器等。皮肤电流传感器可实时测量皮肤的电导率，通过电导率的变化可测量用户的紧张程度。脉压传感器可时刻监测由心动变化而引起的脉压变化。汗液传感器是一条带状物，可通过其伸缩的变化时刻监测呼吸与汗液的关系。肌电流传感器可以测得肌肉运动时的弱电压值。

图3-4 情感计算研究过程示意图

3）情感信息的分析、建模与识别：一旦由各类有效传感器获得了情感信息，下一步的任务就是将情感信息与情感机理相应方面的内容对应起来，这里要对所获得的信号进行建模和识别。由于情感状态是一个隐含在多个生理和行为特征之中的不可直接观测的量，不易建模，部分可采用诸如隐马尔可夫模型、贝叶斯网络模式等数学模型。MIT媒体实验室给出了一个隐马尔可夫模型，可根据人类情感概率的变化推断得出相应的情感走向（显然由生气转化为愤怒的概率高于转化为高兴的概率）。(www.daowen.com)

4）情感理解：通过对情感的获取、分析与识别，计算机便可了解其所处的情感状态。情感计算的最终目的是使计算机在了解用户情感状态的基础上，作出适当反应，去适应用户情感的不断变化。因此，这部分主要研究如何根据情感信息的识别结果，对用户的情感变化作出最适宜的反应。在情感理解的模型建立和应用中，应注意以下事项：情感信息的跟踪应该是实时的和保持一定时间记录的；情感的表达是根据当前情感状态、适时的；情感模型是针对个人生活的，并可在特定状态下进行编辑；情感模型具有自适应性（可根据情况自动进行调整）；通过理解情况反馈调节识别模式；用户的模型是完整的、非片面的；保证情感的隐私性、秘密性和安全性等。

5）情感表达：前面的研究是从生理或行为特征来推断情感状态。情感表达则是研究其反过程，即给定某一情感状态，研究如何使这一情感状态在一种或几种生理或行为特征中体现出来，例如如何在语音合成和面部表情合成中得以体现，使机器具有情感，能够与用户进行情感交流。情感的表达提供了情感交互和交流的可能，对于单个用户来讲，情感的交流主要包括人与人、人与机、人与自然和人类自己的交互、交流。

6）可穿戴计算机：可穿戴计算机是情感计算实现的最佳平台，主要研究可穿戴计算机的传感器和输入、输出装置。可穿戴计算机的研究体现在软、硬件两个方面，难点在于结构的设计。可穿戴计算机应具有如下特征：结构轻便，满足一定的强度和韧性；不影响使用者的正常生活；具有隐秘性、安全性和可靠性；价格低，便于大规模生产；设计应具有个性化、美感等。可穿戴计算机的发展必将推动情感计算的研究。同样，没有情感计算理论的武装，可穿戴计算机很难最大限度地发挥其潜能和优势。可穿戴计算机的研究早于情感计算，而且研究单位众多，主要集中在美国和日本，如美国各大学的计算机系几乎都有相关内容的研究组。

2.感性工学

日本学者Nagamachi提出一种以消费者导向的新产品开发技术，即感性工学；并将感性工学定义为：将消费者对于产品所产生的感觉或意境予以转化成设计要素的技术。感性工学有四个主要的研究方向：①如何通过对人的心理评估来掌握消费者对于产品的感觉；②如何通过消费者的感觉来找出产品的设计特征；③如何建立一套人因（Human Factor）技术的感性工学；④随着社会的变化及人们的偏好趋势来修正产品设计的方向。表3-1所示为日本感性工学的部分应用范围与相关技术。

感性的测量方法主要有两种：表出法和印象法。

表出法对于人类五官在生理上的“感觉量”进行测定，即对视觉、听觉、触觉、痛觉、温觉、味觉、嗅觉、筋肉感觉、平衡感、时间感等进行测量。另外，感觉量中的舒适性，与人体生理的变化量，理论上相当程度上能视同一致。将人们受到外在刺激后，透过测量生理上反应值（如血压、呼吸、心跳等）的变化，将这些数值转化为舒适性的值。这些测定方法与技术，基本上都是透过测定人体外在的生理变化来推导的。

由于外在“表出法”的测量，有其一定的局限性。相对于此，另一个方式便是测量内在的“印象法”。印象法受测者接受不同程度的外在刺激后，以问卷的方式让其陈述自己的感受，如此，即能将内在的感性信息定量化。

人工智能领域对于人工情感的相关研究在第1章1.3节中已有介绍，这里不再赘述。

不仅仅是人工智能领域的专家、学者关心人工情感与人工心理的研究问题，更值得注意的是，情绪心理学家对于“情绪智力与人工智能中的感情计算”也进行了很深入的思考。他们认为，基于情绪智力是加工、处理情绪及情绪信息的能力，而人工智能中的情感计算是要赋予计算机与人互动过程中情感信息的加工能力，人脑处理情绪信息的能力与电脑处理情绪信息的能力可以进行类比。近几年来，人工智能专家已经认识到情绪智力在情感计算中的重要作用和意义，把人类识别和表达情感的能力赋予计算机，开发了具有部分情感能力的计算机。新一代情感计算机的研发和应用依赖于人工智能专家与心理学家之间的密切合作，两者的研究成果可以相互借鉴和互补。

表3-1 日本感性工学的部分应用范围与相关技术

他们认为，人工智能下一个重大突破性的发展可能来自与其说赋予机器更多的逻辑智能，倒不如说赋予计算机更多的情感智能。

心理学家认为，人工情感是在人工智能理论框架下的一个质的进步。因为从广度上讲，它扩展并包容了情感智能；从深度上讲，情感智能在人类智能思维与反应中体现了一种更高层次的智能。人工情感必将为计算机的未来应用展现一种全新的方向。

他们认为，人工智能科学家才刚刚认识到情感智能在人工智能领域的重要性。因为哪怕是人类很低级的智能，也会涉及认知、情绪、动机、意志，认知与情绪、情感的相互作用，认知、情绪、情感与环境的关系等等。因此，人类的情感智能与计算机的情感计算能力有着本质的区别。虽然现在心理学家在人类情感智力方面的研究成果还不能完全在计算机上实现，但它可为研发更高级的情感计算机提供理论依据和实践指导。

心理学家预言，人工智能中的感情计算与人类情感智力结合产生的科学突破将对人类生活质量产生重大的影响[6]。他们特别指出，如果当代心理学家能考虑情绪智力与人工智能（情感计算机）的关系，那将对心理学的发展有着深远的意义。这充分表明了21世纪人工科学的多学科交叉研究、彼此互为影响的特点。