情感計算

在較長一段時期內，情感一直位於認知科學研究者的視線以外。直到20世紀末期，情感作為認知過程重要組成部分的身份才得到了學術界的普遍認同。當代的認知科學家們把情感與知覺、學習、記憶、言語等經典認知過程相提並論，關於情感本身及情感與其他認知過程間相互作用的研究成為當代認知科學的研究熱點，情感計算（ affective computing ）也成為一個新興研究領域。

眾所周知，人隨時隨地都會有喜怒哀樂等情感的起伏變化。那麼在人與計算機交互過程中，計算機是否能夠體會人的喜怒哀樂，並見機行事呢？情感計算研究就是試圖創建一種能感知、識別和理解人的情感，並能針對人的情感做出智能、靈敏、友好反應的計算系統，即賦予計算機像人一樣的觀察、理解和生成各種情感特徵的能力。

目前情感計算研究面臨的挑戰還很多，例如，情感信息的獲取與建模問題，情感識別與理解問題，情感表達問題，以及自然和諧的人性化和智能化的人機交互的實現問題。顯然，為解決上述問題，我們需要知道人是如何感知環境的，人會產生什麼樣的情感和意圖，人如何作出恰當的反應。而人類的情感交流是個非常複雜的過程，不僅受時間、地點、環境、人物對象和經歷的影響，而且有表情、語言、動作或身體的接觸。因此，在人和計算機的交互過程中，計算機需要捕捉關鍵信息，識別使用者的情感狀態，覺察人的情感變化，利用有效的線索選擇合適的使用者模型（依據使用者的操作方式、表情特點、態度喜好、認知風格、知識背景等構建的模型），並對使用者情感變化背後的意圖形成預期，進而激活相應的數據庫，及時主動地提供使用者需要的新信息。

情感計算研究的發展在很大程度上依賴於心理科學和認知科學對人的智能和情感研究取得新進展。心理學研究表明，情感是人與環境之間某種關係的維持或改變，當客觀事物或情境與人的需要和願望符合時會引起人積極肯定的情感，而不符合時則會引起人消極否定的情感。情感具有三種成分：主觀體驗（個體對不同情感狀態的自我感受）、外部表現（在情感狀態發生時身體各部分的動作量化形式，即表情）和生理喚醒（情感產生的生理反應）。從生物進化的角度我們可以把人的情緒分為基本情緒和複雜情緒。基本情緒是先天的，具有獨立的神經生理機制、內部體驗和外部表現，以及不同的適應功能。人有五種基本情緒，它們分別是當前目標取得進展時的快樂，自我保護的目標受到威脅時的焦慮，當前目標不能實現時的悲傷，當前目標受挫或遭遇阻礙時的憤怒，以及與味覺（味道）目標相違背的厭惡。而複雜情緒則是由基本情緒的不同組合派生出來的。

情感是一種內部的主觀體驗，但總是伴隨着某種表情。表情包括面部表情（面部肌肉變化所組成的模式），姿態表情（身體其他部分的表情動作）和語調錶情（言語的聲調、節奏和速度等方面的變化）。這三種表情也被稱為體語，構成了人類的非言語交往方式。面部表情不僅是人們常用的較自然的表現情感的方式，也是人們鑑別情感的主要標誌。通過使用特定的儀器，我們可以對面部的微小表情變化進行研究，甚至可以區分真笑和假笑：人在真笑時面頰上升，眼周圍的肌肉堆起，大腦左半球的電活動增加；而人在假笑時僅有嘴唇的肌肉活動，下顎下垂，大腦左半球的電活動不明顯。臉部運動編碼系統FACS通過不同編碼和運動單元的組合，可以在臉部形成複雜的表情變化，其成果已經被應用於人臉表情的自動識別與合成。

人的姿態即身體表情，一般伴隨着交互過程而發生變化，並表達着一些信息。

語調錶情是通過語音的高低、強弱、抑揚頓挫來表達説話人的情感。在人際交往中，語音是人們最直接的交流通道。

在情感計算研究中還可以使用很多種生理指標，例如，皮質醇水平，心率，血壓，呼吸，皮膚電活動，掌汗，瞳孔直徑，事件相關電位，腦電EEG等。研究發現，驚反射可用作測量情感愉悦度的生理指標，而皮膚電反應可用作測量情感生理喚醒程度的生理指標。

很顯然，開展認知科學研究不僅僅是為了滿足人類智慧上的好奇心，更重要的是服務於人類，提高人類的生活質量。情感計算有廣泛的應用前景。計算機通過對人類的情感進行獲取、分類、識別和響應，進而可以幫助使用者獲得高效而又親切的感覺，並有效減輕人們使用電腦的挫敗感，甚至幫助人們理解自己和他人的情感世界。計算機的情感化設計能幫助我們增加使用設備的安全性，使經驗人性化，使計算機作為媒介進行學習的功能達到最佳化。

情感計算是一個高度綜合化的研究和技術領域。通過計算科學與心理科學、認知科學的結合，研究人與人交互、人與計算機交互過程中的情感特點，設計具有情感反饋的人與計算機的交互環境，將有可能實現人與計算機的情感交互。情感計算研究將不斷加深對人的情感狀態和機制的理解，並提高人與計算機界面的和諧性，即提高計算機感知情境，理解人的情感和意圖，作出適當反應的能力。 ^[1] 

傳統的人機交互，主要通過鍵盤、鼠標、屏幕等方式進行，只追求便利和準確，無法理解和適應人的情緒或心境。而如果缺乏這種情感理解和表達能力，就很難指望計算機具有類似人一樣的智能，也很難期望人機交互做到真正的和諧與自然。由於人類之間的溝通與交流是自然而富有感情的，因此，在人機交互的過程中，人們也很自然地期望計算機具有情感能力。情感計算（Affective Computting）就是要賦予計算機類似於人一樣的觀察、理解和生成各種情感特徵的能力，最終使計算機像人一樣能進行自然、親切和生動的交互。 ^[1] 

有關人類情感的深入研究，早在19世紀末就進行了。然而，除了科幻小説當中，過去極少有人將“感情”和無生命的機器聯繫在一起。只有到了現代，隨着數字信息技術的發展，人們才開始設想讓機器（計算機）也具備“感情”。從感知信號中提取情感特徵，分析人的情感與各種感知信號的關聯，是國際上近幾年剛剛興起的研究方向（圖1）。

人的情緒與心境狀態的變化總是伴隨着某些生理特徵或行為特徵的起伏，它受到所處環境、文化背景、人的個性等一系列因素的影響。要讓機器處理情感，我們首先必須探討人與人之間的交互過程。那麼人是如何表達情感，又如何精確地覺察到它們的呢？人們通過一系列的面部表情、肢體動作和語音來表達情感，又通過視覺、聽覺、觸覺來感知情感的變化。視覺察覺則主要通過面部表情、姿態來進行；語音、音樂則是主要的聽覺途徑；觸覺則包括對愛撫、衝擊、汗液分泌、心跳等現象的處理。

情感計算研究的重點就在於通過各種傳感器獲取由人的情感所引起的生理及行為特徵信號，建立“情感模型”，從而創建感知、識別和理解人類情感的能力，並能針對用户的情感做出智能、靈敏、友好反應的個人計算系統，縮短人機之間的距離，營造真正和諧的人機環境。 ^[1] 

情感計算是一個高度綜合化的技術領域。到目前為止，有關研究已經在人臉表情、姿態分析、語音的情感識別和表達方面獲得了一定的進展。 ^[1] 

在生活中，人們很難保持一種僵硬的臉部表情，通過臉部表情來體現情感是人們常用的較自然的表現方式，其情感表現區域主要包括嘴、臉頰、眼睛、眉毛和前額等。人在表達情感時，只稍許改變一下面部的局部特徵（譬如皺一下眉毛），便能反映一種心態。在1972年，著名的學者Ekman提出了臉部情感的表達方法（臉部運動編碼系統FACS）。通過不同編碼和運動單元的組合，即可以在臉部形成複雜的表情變化，譬如幸福、憤怒、悲傷等。該成果已經被大多數研究人員所接受，並被應用在人臉表情的自動識別與合成。

隨着計算機技術的飛速發展，為了滿足通信的需要，人們進一步將人臉識別和合成的工作融入到通信編碼中。最典型的便是MPEG4 V2視覺標準，其中定義了3個重要的參數集：人臉定義參數、人臉內插變換和人臉動畫參數。表情參數中具體數值的大小代表人激動的程度，可以組合多種表情以模擬混合表情。

在目前的人臉表情處理技術中，多側重於對三維圖像的更加細緻的描述和建模。通常採用複雜的紋理和較細緻的圖形變換算法，達到生動的情感表達效果。在此基礎上，不同的算法形成了不同水平的應用系統。 ^[1] 

人的姿態一般伴隨着交互過程而發生變化，它們表達着一些信息。例如手勢的加強通常反映一種強調的心態，身體某一部位不停地擺動，則通常具有情緒緊張的傾向。相對於語音和人臉表情變化來説，姿態變化的規律性較難獲取，但由於人的姿態變化會使表述更加生動，因而人們依然對其表示了強烈的關注。

科學家針對肢體運動，專門設計了一系列運動和身體信息捕獲設備，例如運動捕獲儀、數據手套、智能座椅等。國外一些著名的大學和跨國公司，例如麻省理工學院、IBM等則在這些設備的基礎上構築了智能空間。同時也有人將智能座椅應用於汽車的駕座上，用於動態監測駕駛人員的情緒狀態，並提出適時警告。意大利的一些科學家還通過一系列的姿態分析，對辦公室的工作人員進行情感自動分析，設計出更舒適的辦公環境。 ^[1] 

在人類的交互過程中，語音是人們最直接的交流通道，人們通過語音能夠明顯地感受到對方的情緒變化，例如通過特殊的語氣詞、語調發生變化等等。在人們通電話時，雖然彼此看不到，但能從語氣中感覺到對方的情緒變化。例如同樣一句話“你真行”，在運用不同語氣時，可以使之成為一句讚賞的話，也可以使之成為諷刺或妒忌的話。

目前，國際上對情感語音的研究主要側重於情感的聲學特徵的分析這一方面。一般來説，語音中的情感特徵往往通過語音韻律的變化表現出來。例如，當一個人發怒的時候，講話的速率會變快，音量會變大，音調會變高等，同時一些音素特徵（共振峯、聲道截面函數等）也能反映情感的變化。中國科學院自動化研究所模式識別國家重點實驗室的專家們針對語言中的焦點現象，首先提出了情感焦點生成模型。這為語音合成中情感狀態的自動預測提供了依據，結合高質量的聲學模型，使得情感語音合成和識別率先達到了實際應用水平。 ^[1] 

雖然人臉、姿態和語音等均能獨立地表示一定的情感，但人在相互交流的過程中卻總是通過上面信息的綜合表現來進行的。所以，惟有實現多通道的人機界面，才是人與計算機最為自然的交互方式，它集自然語言、語音、手語、人臉、唇讀、頭勢、體勢等多種交流通道為一體，並對這些通道信息進行編碼、壓縮、集成和融合，集中處理圖像、音頻、視頻、文本等多媒體信息。

目前，多模態技術本身也正在成為人機交互的研究熱點，而情感計算融合多模態處理技術，則可以實現情感的多特徵融合，能夠有力地提高情感計算的研究深度，並促使出現高質量、更和諧的人機交互系統。

在多模態情感計算研究中，一個很重要的研究分支就是情感機器人和情感虛擬人的研究。美國麻省理工學院、日本東京科技大學、美國卡內基·梅隆大學均在此領域做出了較好的演示系統。目前中科院自動化所模式識別國家重點實驗室已將情感處理融入到了他們已有的語音和人臉的多模態交互平台中，使其結合情感語音合成、人臉建模、視位模型等一系列前沿技術，構築了栩栩如生的情感虛擬頭像，並正在積極轉向嵌入式平台和遊戲平台等實際應用。 ^[1] 

隨着情感計算研究的進一步深入，人們已經不僅僅滿足於將其應用在簡單的人機交互平台中，而要拓展到廣泛的界面設計、心理分析、行為調查等各個方面，以提高服務的質量，並增加服務的個性化內容。在此基礎上，有人開始專門進行情感智能體（Affective Agent）的研究，以期通過情感交互的行為模式，構築一個能進行情感識別和生成的類生命體，並以這個模型代替傳統計算中的有些應用模型中（例如電腦遊戲的角色等），使電腦和應用程序更加鮮活起來，使之能夠產生類似於人的一些行為或思維活動。這一研究還將從側面上對人工智能的整體研究產生較大的推動作用。 ^[1] 

情感狀態的識別和理解，則是賦予計算機理解情感並做出恰如其分反應的關鍵步驟。這個步驟通常包括從人的情感信息中提取用於識別的特徵，例如從一張笑臉中辨別出眉毛等，接着讓計算機學習這些特徵以便日後能夠準確地識別其情感。

為了使計算機更好地完成情感識別任務，科學家已經對人類的情感狀態進行了合理而清晰的分類，提出了幾類基本情感。目前，在情感識別和理解的方法上運用了模式識別、人工智能、語音和圖像技術的大量研究成果。例如：在情感語音的聲學分析的基礎上，運用線性統計方法和神經網絡模型，實現了基於語音的情感識別原型；通過對面部運動區域進行編碼，採用HMM等不同模型，建立了面部情感特徵的識別方法；通過對人姿態和運動的分析，探索肢體運動的情感類別等等。

不過，受到情感信息的捕獲技術的影響，並缺乏大規模的情感數據資源，有關多特徵融合的情感理解模型的研究還有待深入。隨着未來的技術進展，還將提出更有效的機器學習機制。 ^[1] 

情感計算與智能交互技術試圖在人和計算機之間建立精確的自然交互方式，將會是計算技術向人類社會全面滲透的重要手段。未來隨着技術的不斷突破，情感計算的應用勢在必行，其對未來日常生活的影響將是方方面面的，目前我們可以預見的有：

情感計算將有效地改變過去計算機呆板的交互服務，提高人機交互的親切性和準確性。一個擁有情感能力的計算機，能夠對人類的情感進行獲取、分類、識別和響應，進而幫助使用者獲得高效而又親切的感覺，並有效減輕人們使用電腦的挫敗感，甚至幫助人們便於理解自己和他人的情感世界。

它還能幫助我們增加使用設備的安全性（例如當採用此類技術的系統探測到司機精力不集中時可以及時改變車的狀態和反應）、使經驗人性化、使計算機作為媒介進行學習的功能達到最佳化，並從我們身上收集反饋信息。例如，一個研究項目在汽車中用電腦來測量駕車者感受到的壓力水平，以幫助解決所謂駕駛者的“道路狂暴症”問題。

情感計算和相關研究還能夠給涉及電子商務領域的企業帶來實惠。已經有研究顯示，不同的圖像可以喚起人類不同的情感。例如，蛇、蜘蛛和槍的圖片能引起恐懼，而有大量美元現金和金塊的圖片則可以使人產生非常強烈的積極反應。如果購物網站和股票交易網站在設計時研究和考慮這些因素的意義，將對客流量的上升產生非常積極的影響。

在信息家電和智能儀器中，增加自動感知人們的情緒狀態的功能，可以提供更好的服務。

在信息檢索應用中，通過情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息檢索的精度和效率。

在遠程教育平台中，情感計算技術的應用能增加教學效果。

利用多模式的情感交互技術，可以構築更貼近人們生活的智能空間或虛擬場景等等。

情感計算還能應用在機器人、智能玩具、遊戲等相關產業中，以構築更加擬人化的風格和更加逼真的場景。 ^[1] 

目前人工智能的研究發展已經達到了較高的水平，同時它的研究內容也在逐步擴展和延伸。對人的情感和認知的研究是人工智能的高級階段，它的研究將會大大促進擬人控制理論、情感機器人、人性化的商品設計和市場開發等方面的進展，為最終營造一個人與人、人與機器和諧的社會環境做出貢獻。心理學家認為，人工智能下一個重大突破性的發展可能來自與其説賦予機器更多的邏輯智能，倒不如説賦予計算機更多的情感智能。對人的情感和認知的研究是在人工智能理論框架下的一個質的進步。因為從廣度上講它擴展幷包容了感情智能，從深度上講感情智能在人類智能思維與反應中體現了一種更高層次的智能。對人的情感和認知的研究必將為計算機的未來應用展現一種全新的方向。在這個領域的研究中主要包括情感計算（Affective Computing）、人工心理（Artificail Psychology）和感性工學（Kansei Engineering）等。

人工心理理論是由中國北京科技大學教授、中國人工智能學會人工心理與人工情感專業委員會主任王志良教授提出的。他指出，人工心理就是利用信息科學的手段，對人的心理活動（着重是人的情感、意志、性格、創造）的更全面再一次人工機器（計算機、模型算法等）模擬，其目的在於從心理學廣義層次上研究人工情感、情緒與認知、動機與情緒的人工機器實現的問題。

日本從上世紀九十年代就開始了感性工學（Kansei Engineering）的研究。所謂感性工學就是將感性與工程結合起來的技術，是在感性科學的基礎上，通過分析人類的感性，把人的感性需要加入到商品設計、製造中去，它是一門從工程學的角度實現能給人類帶來喜悦和滿足的商品製造的技術科學。日本已經形成舉國研究感性工學的高潮。

歐盟國家也在積極地對情感信息處理技術（表情識別、情感信息測量、可穿戴計算等）進行研究。歐洲許多大學成立了情感與智能關係的研究小組。其中比較著名的有：日內瓦大學 Klaus Soberer領導的情緒研究實驗室。布魯塞爾自由大學的D. Canamero領導的情緒機器人研究小組以及英國伯明翰大學的A. Sloman領導的 Cognition and Affect Project。在市場應用方面，德國Mehrdad Jaladi-Soli等人在2001年提出了基於EMBASSI系統的多模型購物助手。EMBASSI是由德國教育及研究部（BMBF）資助並由20多個大學和公司共同參與的，以考慮消費者心理和環境需求為研究目標的網絡型電子商務系統。

我國對人工情感和認知的理論和技術的研究始於20世紀90年代，大部分研究工作是針對人工情感單元理論與技術的實現。哈爾濱工業大學研究多功能感知機，主要包括表情識別、人臉識別、人臉檢測與跟蹤、手語識別、手語會成、表情合成、唇讀等內容，並與海爾公司合作研究服務機器人。清華大學進行了基於人工情感的機器人控制體系結構的研究。北京交通大學進行多功能感知機和情感計算的融合研究。中國科學院自動比研究所主要研究基於生物特徵的身份驗證。

當前國際人工智能領域對人工情感合認知領域的研究日趨活躍。美國人工智能協會（AAAI）在1998，1999和2004年連續組織召開專業的學術會議對人工情感和認知進行研討，國內的研究者也開展了許多的研究工作和學術活動。2003年12月在北京召開了第一屆中國情感計算及智能交互學術大會。2005年10月在北京召開的第一屆情感計算和智能交互國際學術會議，集合了世界一流的情感計算、人工情緒和人工心理研究的著名專家學者。這説明我國的人工情感和人工心理的研究在逐步展開並向國際水平看齊。

對情感計算的研究大致可以分為情感識別、情感建模和情感反應三大部分，這其中情感識別無疑是最基礎，也是最重要的部分。

綜上所述，對人的情感和認知的研究，包括對情感識別的研究，無論在理論上還是實踐中都已經受到了研究者廣泛的關注，對這一問題的研究具有重要的理論和應用價值。對這一問題的研究將最終推動人工智能的進一步發展，實現人機和諧的目標。 ^[2] 

在近期舉辦的ISO/IECJTC1/SC35德國柏林會議上，由中國科學院軟件研究所、中國電子技術標準化研究院、小i機器人三家中國科研機構和企業共同提出的“信息技術—情感計算用户界面—框架”提案獲得正式立項。這是用户界面分委會首個關於情感計算的標準，也是中國在用户界面領域第一個立項的國際標準。 ^[3] 

人們期盼着能擁有並使用更為人性化和智能化的計算機。在人機交互中，從人操作計算機，變為計算機輔助人；從人圍着計算機轉，變為計算機圍着人轉；計算機從認知型，變為直覺型。顯然，為實現這些轉變，人機交互中的計算機應具有情感能力。情感計算研究就是試圖創建一種能感知、識別和理解人的情感，並能針對人的情感做出智能、靈敏、友好反應的計算系統。

情感被用來表示各種不同的內心體驗（如情緒、心境和偏好），情緒被用來表示非常短暫但強烈的內心體驗，而心境或狀態則被用來描述強度低但持久的內心體驗。情感是人與環境之間某種關係的維持或改變，當客觀事物或情境與人的需要和願望符合時會引起人積極肯定的情感，而不符合時則會引起人消極否定的情感。

情感具有三種成分：⑴主觀體驗，即個體對不同情感狀態的自我感受；⑵外部表現，即表情，在情感狀態發生時身體各部分的動作量化形式。表情包括面部表情（面部肌肉變化所組成的模式）、姿態表情（身體其他部分的表情動作）和語調錶情（言語的聲調、節奏、速度等方面的變化）；⑶生理喚醒，即情感產生的生理反應，是一種生理的激活水平，具有不同的反應模式。

概括而言，情感的重要作用主要表現在四個方面：情感是人適應生存的心理工具，能激發心理活動和行為的動機，是心理活動的組織者，也是人際通信交流的重要手段。從生物進化的角度我們可以把人的情緒分為基本情緒和複雜情緒。基本情緒是先天的，具有獨立的神經生理機制、內部體驗和外部表現，以及不同的適應功能。人有五種基本情緒，它們分別是當前目標取得進展時的快樂，自我保護的目標受到威脅時的焦慮，當前目標不能實現時的悲傷，當前目標受挫或遭遇阻礙時的憤怒，以及與味覺（味道）目標相違背的厭惡。而複雜情緒則是由基本情緒的不同組合派生出來的。

情感測量包括對情感維度、表情和生理指標三種成分的測量。例如，我們要確定一個人的焦慮水平，可以使用問卷測量其主觀感受，通過記錄和分析面部肌肉活動測量其面部表情，並用血壓計測量血壓，對血液樣本進行化驗，檢測血液中腎上腺素水平等。

確定情感維度對情感測量有重要意義，因為只有確定了情感維度，才能對情感體驗做出較為準確的評估。情感維度具有兩極性，例如，情感的激動性可分為激動和平靜兩極，激動指的是一種強烈的、外顯的情感狀態，而平靜指的是一種平穩安靜的情感狀態。心理學的情感維度理論認為，幾個維度組成的空間包括了人類所有的情感。但是，情感究竟是二維，三維，還是四維，研究者們並未達成共識。情感的二維理論認為，情感有兩個重要維度：⑴愉悦度（也有人提出用趨近-逃避來代替愉悦度）；⑵激活度，即與情感狀態相聯繫的機體能量的程度。研究發現，驚反射可用做測量愉悦度的生理指標，而皮膚電反應可用做測量喚醒度的生理指標。

在人機交互研究中已使用過很多種生理指標，例如，皮質醇水平、心率、血壓、呼吸、皮膚電活動、掌汗、瞳孔直徑、事件相關電位、腦電EEG等。生理指標的記錄需要特定的設備和技術，在進行測量時，研究者有時很難分離各種混淆因素對所記錄的生理指標的影響。情感計算研究的內容包括三維空間中動態情感信息的實時獲取與建模，基於多模態和動態時序特徵的情感識別與理解，及其信息融合的理論與方法，情感的自動生成理論及面向多模態的情感表達，以及基於生理和行為特徵的大規模動態情感數據資源庫的建立等。

歐洲和美國的各大信息技術實驗室正加緊進行情感計算系統的研究。劍橋大學、麻省理工學院、飛利浦公司等通過實施“環境智能”、“環境識別”、“智能家庭”等科研項目來開闢這一領域。例如，麻省理工學院媒體實驗室的情感計算小組研製的情感計算系統，通過記錄人面部表情的攝像機和連接在人身體上的生物傳感器來收集數據，然後由一個“情感助理”來調節程序以識別人的情感。如果你對電視講座的一段內容表現出困惑，情感助理會重放該片段或者給予解釋。麻省理工學院“氧工程”的研究人員和比利時IMEC的一個工作小組認為，開發出一種整合各種應用技術的“瑞士軍刀”可能是提供移動情感計算服務的關鍵。而目前國內的情感計算研究重點在於，通過各種傳感器獲取由人的情感所引起的生理及行為特徵信號，建立“情感模型”，從而創建個人情感計算系統。研究內容主要包括臉部表情處理、情感計算建模方法、情感語音處理、姿態處理、情感分析、自然人機界面、情感機器人等。

情境化是人機交互研究中的新熱點。自然和諧的智能化的人機界面的溝通能力特徵包括：⑴自然溝通：能看，能聽，能説，能觸摸；⑵主動溝通：有預期，會提問，並及時調整；⑶有效溝通：對情境的變化敏感，理解用户的情緒和意圖，對不同用户、不同環境、不同任務給予不同反饋和支持。而實現這些特徵在很大程度上依賴於心理科學和認知科學對人的智能和情感研究所取得的新進展。我們需要知道人是如何感知環境的，人會產生什麼樣的情感和意圖，人如何做出恰當的反應，從而幫助計算機正確感知環境，理解用户的情感和意圖，並做出合適反應。因此，人機界面的“智能”不僅應有高的認知智力，也應有高的情緒智力，從而有效地解決人機交互中的情境感知問題、情感與意圖的產生與理解問題，以及反應應對問題。

顯然，情感交流是一個複雜的過程，不僅受時間、地點、環境、人物對象和經歷的影響，而且有表情、語言、動作或身體的接觸。在人機交互中，計算機需要捕捉關鍵信息，覺察人的情感變化，形成預期，進行調整，並做出反應。例如，通過對不同類型的用户建模（例如，操作方式、表情特點、態度喜好、認知風格、知識背景等），以識別用户的情感狀態，利用有效的線索選擇合適的用户模型（例如，根據可能的用户模型主動提供相應有效信息的預期），並以適合當前類型用户的方式呈現信息（例如，呈現方式、操作方式、與知識背景有關的決策支持等）;在對當前的操作做出即時反饋的同時，還要對情感變化背後的意圖形成新的預期，並激活相應的數據庫，及時主動地提供用户需要的新信息。

情感計算是一個高度綜合化的技術領域。通過計算科學與心理科學、認知科學的結合，研究人與人交互、人與計算機交互過程中的情感特點，設計具有情感反饋的人機交互環境，將有可能實現人與計算機的情感交互。迄今為止，有關研究已在人臉表情、姿態分析、語音的情感識別和表達方面取得了一定的進展。

目前情感計算研究面臨的挑戰仍是多方面的：⑴情感信息的獲取與建模，例如，細緻和準確的情感信息獲取、描述及參數化建模，海量的情感數據資源庫，多特徵融合的情感計算理論模型；⑵情感識別與理解，例如，多模態的情感識別和理解；⑶情感表達，例如，多模態的情感表達（圖像、語音、生理特徵等），自然場景對生理和行為特徵的影響；⑷自然和諧的人性化和智能化的人機交互的實現，例如，情感計算系統需要將大量廣泛分佈的數據整合，然後再以個性化的方式呈現給每個用户。

情感計算有廣泛的應用前景。計算機通過對人類的情感進行獲取、分類、識別和響應，進而幫助使用者獲得高效而又親切的感覺，並有效減輕人們使用電腦的挫敗感，甚至幫助人們理解自己和他人的情感世界。計算機的情感化設計能幫助我們增加使用設備的安全性，使經驗人性化，使計算機作為媒介進行學習的功能達到最佳化。在信息檢索中，通過情感分析的概念解析功能，可以提高智能信息檢索的精度和效率。

展望現代科技的潛力，我們預期在未來的世界中將可能會充滿運作良好、操作容易、甚至具有情感特點的計算機。 ^[2] 

情感屬於主觀意識的範疇，情感的表現形式具有高度的主觀隨意性、變化隨機性、特徵模糊性和個體差異性，僅僅從情感的表現形式上來分析情感在識別、理解、表達過程中的客觀規律性，是根本無法實現的夢想。只有跳出主觀意識的範圍，到客觀存在的範圍去探索，才能真正找到情感在識別、理解、表達過程中的客觀規律性。

辯證唯物主義認為，任何形式的主觀意識都是對某一客觀存在的反映，情感是人對於事物價值關係的一種主觀反映，即情感所對應的客觀存在就是事物的價值關係。顯然，價值屬於客觀存在的範疇，一般來説，事物的價值關係具有高度的客觀現實性、變化必然性、特徵確定性和個體共性。只有透過情感表現形式的神秘面紗，才能真正科學地、全面地、準確地和深刻地發現情感所代表的價值關係在識別、理解和表達過程中的客觀規律性。 ^[2] 

人的情感表達最初來源於人對於所接觸的價值事物的生理反應的一種自然流露。人的情感一旦產生，它將喚起各種生理反應如呼吸反應、心臟反應、血管反應、腸胃反應、內分泌反應、外分泌反應等，並通過皮膚電壓、血壓、心跳、腺體分泌等生理指標自發地表現出來，它們大部分屬於無條件反射，意志對它們的調節和控制作用是非常有限的。這些生理反應的客觀目的在於：一方面使人能夠在事前形成必要的生理、行為和精神方面的預準備狀態，另一方面使人能夠在事中正確地引導生理、行為和精神活動，三方面使人能夠在事後對價值關係的變動情況作出正確的結論，並及時地總結經驗、吸取教訓，為下一個同類事物的出現形成必要的預準備狀態。 ^[2] 

人在進行生產活動和社會交往過程中，為了更好地進行分工合作，就必須及時地、準確地瞭解彼此之間的價值關係，主要包括三方面的內容：對方所處的價值關係（能力、職業、身體狀況、社會地位等）；對方對於同一事物的態度（贊成、反對、中立等）；對方對於自己及相關事物的態度（喜歡、討厭）；等等。

總之，情感表達的客觀本質就是人為了向他人展現自身的價值關係，情感識別的客觀本質或客觀動機就是人為了瞭解和掌握對方的價值關係，因此真正科學的、全面的、準確的和深刻的情感計算必須建立在價值計算的基礎之上，“情感計算”的客觀本質就是“價值計算”。 ^[2] 

情感的產生與運行是一個非常複雜的過程，情感計算必須建立在科學的情感理論的基礎之上，才是現實的，沒有一個全新的科學的情感理論作指導，要研發真正意義上的情感機器人是不可能的。這種全新的情感理論必須突破心理學的侷限，也必須突破社會科學的侷限，成為一門獨立的、橫跨自然科學與社會科學的交叉性科學理論，其根本目的在於：情感數字化。這種全新的情感理論就是“數理情感學”，它以“統一價值論”為理論前提，採用數理邏輯方法分析情感現象與情感規律的科學。

歸納起來，“統一價值論”與“數理情感學”主要通過如下步驟共同完成情感機器人的理論框架。 ^[4] 

①改造物理學的“耗散結構論”，從物理學角度定義“價值”概念（即廣義有序化能量），使價值理論建立在自然科學的基礎之上；②實現生活資料使用價值的統一度量；然後，實現勞動價值的統一度量；③實現生產資料使用價值的統一度量。這樣一來，所有價值都有着統一、明確而穩定的度量標準或度量尺度：能量尺度（焦耳）。 ^[4] 

①由“最大有序化法則”推導出“最大價值率法則”（價值率就是單位時間內產出價值與投入價值的比值，在經濟領域，價值率就是利潤率）； ②由“最大價值率法則” 推導出“選擇傾向性法則”或“中值價值率法則”； ③由“中值價值率法則” 推導出“廣義價值規律”。廣義價值規律的基本內涵就是：事物的價值率不斷趨近於主體的中值價值率。或者説，事物的價值率高差（即事物的價值率與主體的中值價值率之差）不斷趨於零。 ^[4] 

①知（認知）、情（情感）、意（意志）是人類心理活動的三種基本形式，分別是對事實關係、價值關係和自身行為關係的一種主觀反映；②價值關係是一種特殊的事實關係，自身行為關係是一種特殊的價值關係，因此，情感是一種特殊的認知，意志又是一種特殊的情感； ③認知主要是關於“是如何”的認識，情感主要是關於“應如何”的認識，意志主要是關於“怎麼辦”的認識；④情感以認知為基礎，認知以情感為導向，意志以情感為基礎，情感以意志為導向。 ^[4] 

①情感與價值觀的哲學本質都是“人腦對於事物價值特性的一種主觀反映”，其中，情感是對事物價值特性的間接性和相對性反映，而價值觀是對事物價值特性的直接性和絕對性反映；②價值觀的客觀目的在於識別“事物的價值率”，可以採用所有不同事物的價值率所組成的數學矩陣來描述一個人的價值觀系統（即W={ωi×j}m×n）；③情感的客觀目的在於識別“事物的價值率高差”，可以採用所有不同事物的價值率高差所組成的數學矩陣來描述一個人的情感系統（即M={μi×j}m×n）；④情感矩陣與相應的作用係數矩陣一起，可以進行交集運算與並集運算；⑤情感系統中的每個情感元素又可以由若干個情感子元素所組成的情感矩陣來構成，從而構成二維和多維的情感矩陣。 ^[4] 

①意志的哲學本質都是“人腦對於自身行為價值特性的一種主觀反映”；②意志的客觀目的在於識別和處理“自身行為的價值率”，可以採用所有不同行為方式的價值率高差所組成的數學矩陣來描述一個人的意志系統（即X={xi×j}m×n）；③意志矩陣與相應的作用係數矩陣一起，可以進行交集運算與並集運算；④意志系統中的每個意志元素又可以由若干個意志子元素所組成的意志矩陣來構成，從而構成二維和多維的意志矩陣，即超複雜行為的意志由若干複雜行為的意志矩陣所組成，複雜行為的意志又由若干簡單行為的意志矩陣所組成，簡單行為的意志由若干本能行為的意志矩陣所組成。 ^[4] 

①情感表達的邏輯程序大致是：接收事物的刺激信號，提取該事物的價值觀，比較人自身的中值價值率，確定情感的強度與方向，選擇情感表達模式，接收和處理情感表達所產生的反饋信號；②情感識別的邏輯程序大致是：接收事物的刺激信號，檢測和提取特徵參數，比較情感模式，產生情感反映，存儲情感信息到情感矩陣之中；③情感計算的邏輯程序大致是：將事物的價值率高差“對數轉換”為情感強度，對情感強度進行交集、並集運算，產生新的情感強度，將情感強度“指數還原”為新事物的價值率高差；④情感修正的邏輯程序大致是：人通過感覺與思維，瞭解到某事物的實際價值率高差，與大腦中情感矩陣所記憶該事物的主觀價值率高差，存在一定的差異，人就會修正對於該事物的情感強度。 ^[4] 

①意志表達（即行為實施）的邏輯程序大致是：接收某種價值目標事物的刺激信號，提取能夠最有效實現該價值目標的多種相關行為的主觀價值率（即行為價值觀），比較自身的中值價值率，確定多種相關行為的意志強度與意志方向，選取具有最大意志強度的相關行為，並組織實施該相關行為。②意志計算（即行為設計）的邏輯程序大致是：確立價值目標（根據自身生存與發展的需要），設計整體方案（按照最大價值率法則，把超複雜行為分解為若干個複雜行為，並通過意志的並集運算與交集運算，計算出該超複雜行為的意志強度），制定實施細則（按照最大價值率法則，把複雜行為分解為若干個簡單行為，並通過意志的並集運算與交集運算，計算出該複雜行為的意志強度），落實具體行為（按照最大價值率法則，把簡單行為分解為若干個本能行為，並通過意志的並集運算與交集運算，計算出該簡單行為的意志強度），將上述各個層次的意志強度“指數還原”為相應的行為價值率高差。③意志修正的邏輯程序大致是：人通過感覺與思維，瞭解到某行為的實際價值率高差，與大腦中意志矩陣所記憶該行為的主觀價值率高差，存在一定的差異，人就會修正對於該事物的意志強度。 ^[3] 

①建立各種情感模式與價值變化的對應關係，並根據實際需要，設置與調控各種情感模式；②推導出“情感強度第一定律”（即情感強度與事物的價值率高差的對數成正比，μ=Kmlog（1+ΔP）），並根據實際需要，設置與調控情感的強度係數；③對情感“八大動力特性”（強度性、穩定性、細緻性、層次性、效能性、週期性、時序性與差異性）進行精確定義，並根據實際需要，設置與調控情感的動力特性；④對意志的“八大動力特性”進行精確定義，並根據實際需要，設置與調控意志的動力特性。情感調控的客觀目的就是為了使情感的動力特性與主體所處的價值關係的變化特性相適應。意志調控的客觀目的就是為了使意志的動力特性與主體各種行為價值關係的變化特性相適應。 ^{[2]  [4]}