情感计算与交互是什么
什么是情感计算?探讨一下情感计算的应用场景。
情感计算实际上指的就是在交往的时候我们的情感付出，他是一个什么样的一个层次和深度。
情感建模
一、情感建模
随着人工智能技术的发展，人机交互方式越来越向着人类自然交互方向发展，但传统的人机交互方式是机械化的，难以满足现在的需求。情感计算技术的引入，可以让机器像人一样的观察、理解和表达各种情感特征，就能在互动中与人发生情感上的交流，从而使得人与机器交流得更加自然、亲切和生动，让人产生依赖感，故情感计算及其在人机交互中的应用将是人工智能领域里一个重要的研究方向。
情感建模则是情感计算的重要过程，是情感识别、情感表达和人机情感交互的关键，其意义就在于通过建立情感状态的数学模型，能够更直观地描述和理解情感的内涵。
对于情感模型而言，由于其对情感描述方式的不同，可以分为维度情感模型、离散情感模型和其他的情感模型，但在目前的情感建模研究中，维度情感模型的应用更加广泛。
二、维度情感模型
维度空间论认为人类所有情感分布在由若干个维度组成的某一空间中，不同的情感根据不同维度的属性分布在空间中不同的位置，且不同情感状态彼此间的相似程度和差异可以根据它们在空间中的距离来显示。在维度情感中，不同情感之间不是独立的，而是连续的，可以实现逐渐、平稳的转变。
2.1、一维情感模型
该模型用一根实数轴来量化情感，认为人类情感除了其独特分类不同外，都可以沿情感的快乐维度排列，其正半轴表示快乐，负半轴表示不快乐，并且可以通过该轴的位置可以判断情感的快乐和不快乐程度。
当人受到消极情感的刺激时，情感会向负轴方向移动，当刺激终止时，消极情感减弱并向原点靠近。当受积极情感的刺激时，情感状态向正半轴移动，并随着刺激的减弱逐渐向原点靠近。
情感的快乐维度是个体情感的共有属性，许多不同的情感会借此相互制约，这还可以为个体情感的自我调节提供依据，但多数心理学家认为情感是由多个因素决定的，也因此产生后来的多维情感空间。
2.2、二维情感模型
该模型从极性和强度两个维度区分情感，极性是指情感具有正情感和负情感之分，强度是指情感具有强烈程度和微弱程度的区别。这种情感描述比较符合人们对客观世界的基本看法，目前使用最多的是VA二维情感模型，该模型将情感划分为两个维度，价效维度和唤醒维度，如下图所示：
价效维度的负半轴表示消极情感，正半轴表示积极情感。唤醒维度的负半轴表示平缓的情感，正半轴表示强烈的情感。例如，在这个二维情感模型中，高兴位于第一象限，惊恐位于第二象限，厌烦位于第三象限，轻松位于第四象限。每个人的情感状态就可以根据价效维度和唤醒维度上的取值组合得到表征
2.3、三维情感模型
在三维情感模型中，除了考虑情感的极性和强度外，还有其他因素考虑到情感描述中。PAD三维情感模型是当前认可度比较高的一种三维情感模型，该模型定义情感具有愉悦度、唤醒度、和优势度三个维度，其中P代表愉悦度，表示个体情感状态的正负特性；A代表唤醒度，表示个体的神经生理激活水平；D代表优势度，表示个体对情景和他人的控制状态。
另外，还有APA三维情感空间模型，该模型采用亲和力、愉悦度和活力度三种情感属性，能够描述绝大多是情感。
2.4、其他多维情感模型
除了以上三种情感模型外，还有更复杂的情感模型。心理学家Izard的思维理论认为情绪有愉悦度、紧张度、激动度和确实度4个维度。愉悦度代表情感体验的主观享乐程度，紧张度和激动度代表人体神经活动的生理水平，确信度代表个体感受情感的程度。
心理学家Krech认为情感的强度是指情感具有由弱到强的变化范围，同时还以紧张水平、复杂度、快乐度3个指标来进行量化。紧张水平是指对要发生的事情的事先冲动，复杂度是对复杂情感的量化，快乐度是表示情感所处的愉快和不愉快的程度，故可以从这四个维度来判断人的情感。
另外，心理学家Frijda提出了情感具有愉快、激活、兴趣、社会评价、惊奇和复杂共6个维度的观点，但高维情感空间的应用存在较大难度，因此在实际中很少使用。
维度情感模型是用人类情感体验的欧氏距离空间描述，其主要思想是人类的所有情感都涵盖于情感模型中，且情感模型不同维度上的不同取值组合可以表示一种特定的情感状态。虽然维度情感模型是连续体，基本情感可以通过一定方法映射到情感模型上，但对于基本情感并没有严格的边界，即基本情感之间可以逐渐、平稳转化。维度情感模型的发展为人类的情感识别、情感合成和调节提供了模型基础。
三、离散情感模型
离散情感模型是把情感状态描述为离散的形式，即基本情感类别，如喜、怒、哀、乐等。 较为著名的是由心理学家Ekman提出的六大基本情感类别：愤怒、厌恶、恐惧、高兴、悲伤、惊讶，其在情感计算研究领域得到广泛应用。Plutchik从强度、相似性和两极性三方面进行情绪划分，对出8种基本情绪：狂喜、警惕、悲痛、惊奇、狂怒、恐惧、接受、憎恨。还有其他的一些心理学家提出了对基本情绪的不同分类。
离散情感模型较为简洁明了，方面理解，但只能描述有限种类的情感状态，而维度情感模型弥补了离散情感模型的缺点，能够直观地反映情感状态的变化过程。
四、其他情感模型
除了较常用的维度情感模型和离散情感模型外，一些心理学家还提出了其他基于不同思想的情感模型，如基于认知的情感模型、基于情感能量的概率情感模型、基于事件相关的情感模型等，从不同的角度分析和描述人类的情感，使情感的数学描述更加丰富。
4.1、OCC情感模型
该模型是针对情感研究而提出的最完整的情感模型之一，它将22种基本情感根据其起因分为三类：事件的结果、仿生代理的动作和对于对象的观感，并对这三类定义了情感的层次关系，可以描述特定情感的产生条件和后续发展。OCC模型给出了各类情感产生的认知评价方式。同时，该模型根据假设的正负极性和个人对刺激事件反应是否高兴、满意和喜欢的评价倾向构成情感反应。
在模型中，最常产生的是恐惧、愤怒、高兴和悲伤这4种情绪。尽管OCC模型传递函数并不是很明确，但从广义上看，其具有较强的可推理性，易于计算机实现，因此被广泛应用于人机交互系统中。
4.2、隐马尔可夫模型情感模型
该模型有三种情感状态，分别是感兴趣、高兴、悲伤，并且可根据需要扩展到多种情感状态。在模型中，情感状态是通过观测到如情绪响应上升时间、峰值间隔的频率变化范围等情感特征得到的，并通过转移概率来描述情感状态之间的相互转移，从而输出一种最可能的情感状态。
该模型适合表现由不同情感组成的混合情感，如忧伤可以由爱和悲伤组成。另外，还适合表现由若干单一的情感状态基于时间的不断交替出现而成的混合情感，如爱恨交织的情感状态就可能是爱恨两种之间循环。该模型的不足之处在于，对于相同的刺激，其感知结果是确定的。
4.3、分布式情感模型
该模型是针对外界刺激建立起来的一种分布式情感模型，整个分布式系统是将特定的外界情感事件转换成与之相对应的情感状态，过程分为以下两个阶段：
1、由事件评估器评价事件的情感意义，针对每一类相关事件，分别定义一个事件评估器，当事件发生时，先确定事件的类型和信息，然后选择相关事件评估器进行情感评估，并产生量化结果情感脉冲向量EIV。
2、对EIV归一化得到NEIV，通过情感状态估计器ESC计算出新的情感状态。事件评估器、EIV、NEIV及ESC均采用神经网络实现。
附：学习书目
《情感计算与情感机器人系统》吴敏 刘振焘 陈略峰
情感计算的“情感计算”的危机与哲学错误
目前，计算机理论界所开展的针对各种生理指标方面的“情感计算”方法，主要存在如下危机根本无法解决：
1、要建立情感的识别系统和表达系统，就必须对情感的基本类型进行划分，以确立情感的基本模态。然而，情感的基本类型究竟应该根据什么原则和标准来划分，有何理论根据？
2、对于同一类型情感，无论是情感感受强度，还是情感表达强度和情感生理唤醒程度，都可以采用不同的生理指标进行计算和测量，究竟应该选用哪一个生理指标为主要尺度呢？
3、对于同一类型情感采用同一个生理指标进行测量和计算时，由于受到许多环境因素、人体其它生理因素和精神因素的影响，其测量值的差异性和波动性如何消除。
4、不同的情感类型所产生的不同生理指标之间往往没有通约性，那么，不同类型的情感之间如何进行相互比较和统一度量？
5、人的情感内容和感情方式是极为丰富的，各种情感之间相互渗透、相互作用、相互转化，往往有着相当复杂而且变化频繁的关系，那么对于情感的计算就需要真正天文数字般的情感数据资源库，还需要海量的计算模型与计算工作量，而人脑为何并不需要？
6、有些复杂而微妙的情感，如怀疑、犹豫、迷茫、怜悯、尴尬、自我表现等，其生理指标的变化往往极其微弱而且短暂，对于它们的计算和测量如何进行？
7、有些情感（如“对敌人的仇恨”与“对亲人的生气”）往往具有相同或相近的生理指标，但两者所表达的价值内涵往往相差很大，如何进行区别？
8、情感的感受强度和表达强度与各种生理指标的变化量度通常不是成线性函数关系，大部分都是呈非线性的、不连续的、模糊的、概率性的、波动的函数关系，因此采用生理指标的变化量来计算情感的感受强度和表达强度，如何消除其误差性和不确定性。
9、假如能够计算出人的情感感受强度、表达强度和生理唤醒程度，这些计算值又代表了什么样的客观价值意义？如何使电脑或机器人具有和谐、友好、灵活的人机界面？
总之，对于情感的感受强度、表达强度和生理唤醒指标的计算实际上只是对于情感的表面形式的计算，而不是对于情感的客观内容的计算，因此不可能实现真正意义的“情感计算”。 目前，“情感计算”理论中主要存在如下唯心主义和形而上学的哲学错误，必须进行深刻的反思：
1、唯心主义错误。目前的“情感计算”理论以唯心主义的观点来看待情感的哲学本质，把情感与它所对应的客观存在割裂开来，局限于在主观范畴内来分析情感现象与情感规律。唯心主义者常常把主观与客观割裂开来，它否认，任何主观意识都产生于客观存在，都是人脑对某一种客观存在的反映，那怕有时是一种不真实的、不正确的、不全面的、甚至是颠倒的反映；它不知道，要认识一种主观意识的哲学本质必须从它所反映的客观存在中找答案，要分析一种主观意识的变化规律性应该从它所反映的客观存在的规律性上着手；它不知道，情感作为人脑的一种主观心理活动，必然对应着某一种客观存在，必然是人脑对某一种客观存在的主观反映；它在分析情感现象与情感规律时，总是试图在“需要”、“欲望”、“体验”、“态度”等主观心理范畴内找答案，而不能从其所反应的客观存在中找答案。
2、形而上学的表面性错误。目前的“情感计算”理论以形而上学的表面性观点来看待情感的客观内容，混淆了情感的客观内容与其表现形式的本质区别，它认为情感计算的核心就是对情感所激发的生理指标的计算。形而上学的表面性观点总是倾向于从事物的表现形式（或外部现象）来认识事物。它否认，事物的表现形式与其客观内容有着本质的区别，事物的表现形式通常只能片面地、不准确地、不稳定地反映事物的客观内容；它总是把情感的表现形式当作情感的客观内容本身。
3、形而上学的孤立性错误。目前的“情感计算”理论以形而上学的孤立性观点来看待情感的运行程序，把情感与认知及意志割裂开来，认为情感是独立运行的，与人的认知过程和意志过程无关。形而上学的孤立性观点总是倾向于根据事物本身的运动与变化情况来认识该事物，而不是根据事物与其它事物的相互联系与相互影响上来认识该事物。他们只看到了情感对于人的活动的影响与制约作用，往往看不到情感与认知、意志的相互联系与相互影响。
人为了生存和发展就必须首先感知和了解各种事物的事实关系，其次要掌握这些事物对于人的价值关系，第三要掌握人的每个反作用于这些事物的生产行为或生活行为的价值关系，并且判断、选择、组织和实施一个最佳的行动方案。第一步由认知活动来完成，第二步由情感活动来完成，第三步由意志活动来完成，因此从认知到情感，再从情感到意志，是一条基本的、不可分割的人类自控行为的流水线。
由此看来，仅仅进行狭义的、孤立的情感计算，仍然不能解决人的心智活动的全部计算问题，还需要实施对意志的计算，并实施对知情意的交互计算。由于意志是一种特殊情感，因此意志计算以及知情意的交互计算都是广义的情感计算。
4、形而上学的片面性错误。目前的“情感计算”理论以形而上学的片面性观点看待情感的客观目的，认为 “情感计算”的研究主要是基于两个现实目的：一是建立和谐的人机交互环境，使计算机或机器人具有良好的人机界面，以降低使用者的劳动强度，提高使用者的工作效率，解放人的双手；二是制作可穿戴式的计算机，以替代、补偿与增强人的辅助感知功能和行为功能，特别是帮助提高残疾人的感知功能和行为功能。
情感计算用户界面系列的标准大概有哪些内容?
在近期举办的ISO/IECJTC1/SC35德国柏林会议上，由中国科学院软件研究所、中国电子技术标准化研究院、小i机器人三家中国科研机构和企业共同提出的“信息技术—情感计算用户界面—框架”提案获得正式立项。这是用户界面分委会首个关于情感计算的标准，也是中国在用户界面领域第一个立项的国际标准。
本次立项的标准是情感计算用户界面系列标准的第一个框架标准，该标准共有五部分内容，涉及基本术语、情感交互过程、情感交互框架等方面的规范性描述。后续将对情感的分类和表达、情感计算用户界面的功能接口、情感表达与呈现和情感数据集等四个部分内容制定更详细的标准。
情感机器人的理论障碍
人工情感包括三个方面：情感识别、情感表达与情感理解（或情感思维）。世界各国的科学家在情感识别与情感表达两个方面所取得的成果非常显著，但在情感理解或情感思维方面却收获甚微。其根本原因在于，到目前为止，没有一个科学家能够真正了解情感的哲学本质及客观目的是什么，没有创立一个全新的、科学的、数学化的情感理论，没有建立一个真正的情感的数学模型。
人工智能实际上只是人工认知，它是狭义的人工智能。知、情、意是人类三种基本的思维形式，那么广义的人工智能应该包括人工认知、人工情感和人工意志三个方面，因此要想由狭义的人工智能朝向广义的人工智能发展，就必须首先解决一系列有关情感的基本理论问题：什么是情感？情感的客观目的是什么？认知与情感到底有何区别？等等，而这些深层次的理论问题是当今的哲学、思维科学、生命科学和心理学等没能真正解决的。计算机的人工智能水平在经历了一段时间的突飞猛进之后，如今已经接近了它的理论上的发展极限，显然，不解决上述深层次的、哲学层面上的理论问题，不解决“人工智能”、“人工情感”和“情感计算”理论所存在的一系列严重的危机与哲学错误，要想研究真正意义的情感机器人是绝对不可能的。人工情感理论存在三个方面的严重缺陷：
1、不了解情感的哲学本质
情感是人类的一种主观意识，它必然是人脑对于某一种客观存在的主观反映，这种客观存在就是“价值”（或利益），情感与价值的关系就是主观与客观的关系，因此情感的哲学本质就是人脑对于事物价值特性的一种主观反映，情感的思维实际上就是人脑对于“价值”的思维，对于情感的计算实际上就是对于价值的计算。而所有人工情感的研究者们都不知道这一点，他们总是试图通过测量和计算情感产生过程的各种生理指标（如心率、血压、脑电波、呼吸、瞳孔直径、激素分泌、血液成份等）的变化数据来确定情感强度的变化情况，来研究情感的变化规律，其结果必然是：“在主观范围内绕圈子，在表面形式上打循环”。事实上，情感的感受强度、表达强度和生理唤醒指标等三个方面只是反映了情感在感受、作用和表达过程中所体现的生理指标，都属于情感的主观表现形式，而不是情感所反映的客观内容。情感所反映的客观内容就是主体所拥有的价值关系或利益关系及其变化，对于情感表现形式所激发的生理指标的计算，只能反映情感的表面形式，而不能反映情感的客观内容，只有对情感所反映的客观内容——价值关系进行计算，才能客观地、准确地、全面地反映情感运行的真实状态。情感是人脑对于事物价值特征的主观反映，其客观目的在于引导人更好地识别价值、消费价值、创造价值和表达价值，因此情感的识别实际上就是价值的识别，情感的表达实际上就是价值的表达，情感的计算实际上就是价值的计算。
2、不了解情感的主要功能
人工情感研究者们只知道情感的功能作用在于使人或机器更具有“人情味”、更友好、更容易形成自然而亲切的人与机交互，营造真正和谐的人机环境。事实是，情感的功能远非如此！情感除了帮助建立机器人的人性化界面，还能够有效地提高思维的效率与速度，而且，情感还有一个更重要的功能，那就是：情感是人的行为灵活性、决策自主性和思维创造性的根本来源。智能机器人主要的缺陷在于：只能按照人预先编制的程序进行动作，不能自主地确立和调整价值目标，不能创造性地制订和修改总体规划及行为方案，不能总结经验和吸取教训。智能机器人一旦具有了情感，就能够以“达到既定的意志目标”为行为方向，以内设的“价值观系统（或情感系统）、认知系统和意志系统”为价值计算依据，以“实现最大价值率”为行为准则，建立一系列价值计算的函数关系式或约束方程式，再根据机器人所处的自然环境和人文社会环境确定若干个边界条件，选定情感和意志的动力特性参数，就可以主动地、创造性地调整“整体规划、行为方案和具体动作”，然后对行为的最终结果进行价值评价，以便及时地修正价值观系统（或情感系统）、认知系统和意志系统，达到总结经验和吸取教训的目的。
3、不了解情感的逻辑程序
人工情感的研究者们完全不了解情感运行的内在逻辑程序，只知道人在进行情感反应时各种生理指标的变化数据。事实上，人在进行情感表达、情感识别和情感思维过程中，遵循着特定的逻辑程序。情感表达的逻辑程序大致是：人通过感觉器官接收刺激信号，大脑就会把以前存储在“价值观系统”中该事物的“主观价值率”提取出来，与自身的“中值价值率”进行比较、判断和计算。当前者大于后者时，就会在大脑中的边缘系统（该组织决定着情感的正负）的“奖励区域”产生正向的情感反映（如满意、自豪）；当前者小于后者时，就会在大脑中的边缘系统的“惩罚区域”产生负向的情感反映（如失望、惭愧）。大脑然后对价值的目标指向、变化方式、变化时态、对方的利益相关性等进行判断，从而确定和选择情感表达的基本模式。此外，情感识别、情感计算与情感调控也遵循着特定的逻辑程序。如果不了解情感运行的内在逻辑程序，就不可能研制出真正意义的情感机器人。
4、不了解情感的数学模型
心理学没有建立任何的情感数学模型，也不知道情感的数学变化规律。显然，要实现情感的数字化，就必须首先建立情感的数学模型。事实上，人的情感可以通过情感矩阵来进行描述，并可以进行情感的交集运算与并集运算，情感强度的变化有着特定的数学规律。情感是人脑对于事物价值特性的主观反映，虽然，事物的“价值率高差”在根本上决定着人的情感强度，但在一般情况下，情感的强度并不与事物的价值率高差成正比，而是一种特殊的指数函数关系。
正是上述的理论障碍，在根本上决定了情感机器人的发展局限性。各国所声称拥有情感的机器人，最多只能模拟人的某些情感表达方式，并进行一些简单的情感识别，不可能具有真正意义上的内在情感思维。
什么是情感计算?探讨一下情感计算的应用场景。
情感计算实际上指的就是在交往的时候我们的情感付出，他是一个什么样的一个层次和深度。