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趋势分析之情感计算

发布日期:2020-02-18 17:18浏览次数:
作者: 学术白
时间: 2019-09-20 17:20
情感计算无论在理论上还是实践中都已经受到了研究者广泛的关注,对这一问题的研究将最终推动人工智能的进一步发展,实现人机和谐的目标。
情感计算(Affective computing)的概念是在1997年由MIT媒体实验室Picard教授首次提出,并于 1997 年正式出版《Affective Computing(情感计算)》。在书中,她指出“情感计算就是针对人类的外在表现,能够进行测量和分析并能对情感施加影响的计算”,开辟了计算机科学的新领域,其思想是使计算机拥有情感,能够像人一样识别和表达情感,从而使人机交互更自然。

众所周知,人随时随地都会有喜怒哀乐等情感的起伏变化。那么在人与计算机交互过程中,计算机是否能够体会人的喜怒哀乐,并见机行事呢?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、友好反应的计算系统,即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。

情感研究可以从两个方面来理解,一是基于生理学的角度,通过各种测量手段来记录人体的各种生理参数,比如,人体运动数据,脸部表情、心理、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,通过各种传感器接收并处理信息,并以此为根据计算人造机器所处的情感状态。Picard 以人类情绪的生理信号处理为基本出发点,研究取得了诸多进展,其应用领域也在逐渐扩大。当然,并不是所有的研究者都同意 Picard 的想法。例如 Sengers、Gaver、Dourish 和 Kristina Hook 等学者借鉴现象学并且把情感看作人与人、人与机互动中的成分。情感互动方法认为应从一个对情感建设性的、人文决定性视角展开,而非从认知和生物学这一更传统的角度出发,这种方法将重点放在使人们获得可以反映情感的体验并以某种方式来修改他们的反应。

我们用Trend analysis分析了情感计算领域的研究热点。(链接

情感计算.png

上图是当前该领域的热点技术趋势分析,通过Trend analysis分析挖掘可以发现当前该领域的热点研究话题有Social Robot、Emotion Recognition、Human Computer Interaction、Behavioural Sciences Computing、Affective State、Artificial Psychology、Sentiment Analysis等。

根据Trend analysis的分析结果我们发现心理学是该领域的研究热点之一。情感计算是一个高度综合化的研究和技术领域。通过计算科学与心理科学、认知科学的结合,研究人与人交互、人与计算机交互过程中的情感特点,设计具有情感反馈的人与计算机的交互环境,将有可能实现人与计算机的情感交互。

情感计算一经提出,迅速受到学术界的关注和企业界的迅速反应。英国电信公司(British Telecom)和 IBM 已成立了专门的情感计算研究小组,学术界如美国麻省理工学院的媒体实验室、剑桥大学、中国科学院等也在进行情感计算方面的研究。虽然情感计算的研究如火如荼地进行着,并且也取得了很大的成果,但对于情感计算的一些基本问题在认识上仍然存在分歧。

当前国际人工智能领域对人工情感合认知领域的研究日趋活跃。美国人工智能协会(AAAI)在1998,1999和2004年连续组织召开专业的学术会议对人工情感和认知进行研讨,国内的研究者也开展了许多的研究工作和学术活动。2003年12月在北京召开了第一届中国情感计算及智能交互学术大会。2005年10月在北京召开的第一届情感计算和智能交互国际学术会议,集合了世界一流的情感计算、人工情绪和人工心理研究的著名专家学者。

AMiner近日发布了《人工智能之情感计算》报告,从情感计算的概念、技术、人才、应用、趋势等角度全面分析了它的研究现状与发展方向。报告指出,随着后续情感方面的深度研究,多模型认知和生理指标相结合、动态完备数据库的建立以及高科技智能产品的加入等将会成为情感计算相关研究的新趋势,从而更好地实现对用户行为进行预测、反馈和调制,实现更自然的人机交互。

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