情感智能体的定位及其特征

摘 要：Agent（智能体）是目前人工智能研究的热点问题。澄清智能体的概念及构成维度有助于从哲学上反思人工智能，同时也为AI设计提供了哲学根基。作为AI智能体的维度之一，对情感agent进行澄清是人工智能哲学反思与情感计算发展的理论基础。对情感agent进行定位，论述情感agent与理性agent、记忆agent两个维度的关系，给人工智能情感的发展增加新的思考空间。把握情感的特征，通过反思情感计算的路径从而更好的理解人工智能情感的本质及其局限。

关键词：情感;智能体;情感计算;理性;记忆

一、人类情感与机器情感

情感是人类智能的重要组成部分，可以左右人的决策、选择与行动。从联结主义来看，人工智能的研究从模仿人类大脑得到灵感。随着人们对和谐人机交互要求的不断提高，单纯的逻辑推理已经无法适应机器发展的需要，科学家随即转向对人工智能情感的相关研究。而探究人类情感的机制与相应的情感理论是人工智能情感研究的基础。

1.人类情感的本质

人類是这个星球上最具灵性的生物。而人类的特质体现在拥有思想的智慧以及感知的能力。这种思想和智慧生发出了人类丰富多彩的情感样式和复杂的内在感受，比如爱、厌恶、幸福、欲望、仇恨、快乐等人类特有的情感体验。人的心智、意识和情感的显著特征是它的主观性 （subjectivity），这种主观性似乎并不受物理世界因果规律的支配。由此，关于情感是什么在科学和哲学讨论中一直以来都是众说纷纭。普罗提诺在《九章集》中表示：情感只能源起于“具魂之身”（ensouled body），即灵魂感知部分和肉体的联合。当理智向下顺从肉体的冲动时，才产生了情感与情欲。亚里士多德认为情感都和快乐或痛苦相伴随。[1]情绪可以影响人的判断，对今后行为有一定意义; 斯多亚学派认为，情感起源于心灵而非理性判断，即情感起源于心灵而非身体。只有在心智判断参与的时候才产生;西塞罗认为，情感本质乃是心灵的波动和意愿的悖乱，所有的情感都是“意愿的指向”。斯宾诺莎把情感理解为“使身体活动的力量增进或减退、顺畅或阻碍的身体的情状，以及这些情状的观念。”[2]在梅洛·庞蒂那里，人是心灵与身体的复合物。人类的神经网络及其运行规律是成就情感与智慧的仓储地……

对于科学家们来说，如何建构人类这一智能模型，把握人的情感生发、思维过程、自主意识抑或自由意志等诸如此类的心灵活动，从而赋予机器以情感是一直以来苦苦追寻却难以实现的难点，而这正构成了人工智能发展的奇点。

2.机器情感及情感计算

希拉里·普特南于1960年提出的计算功能主义（computational  functionalism）认为，“精神状态和精神事件，如疼痛、信念、欲望、思想等，并非是具有实体性质的状态或事件，而是一种依赖于特定的功能组织（functional organization）的功能状态。因此，精神状态既可以在大脑上实现，也可以根据具有生物学特征的输入和输出的参数和关系的计算过程来定义”[3]。MIT的Rosalind Picard教授于1997年出版的“Affective Computing”中提出了“情感计算”概念，并将其定义为“与情感有关、由情感引发或者能够影响情感的因素的计算。”其目标是赋予计算机感知、理解以及表达情感的能力。而如今的机器情感，就是一种把人类的意识、情感、思想等心灵活动通过计算或信息处理方式进行标注、编码，使机器进行学习从而可以模仿并表现出人类可理解的情感的机制。计算机如果具有情感，无疑将大大提高其决策速度和效率。当然，现代科技在情感表达和设计上还处于模仿阶段。可计算性的情感与人类曾经自认的心灵性的情感性质完全不同。只有人工智能出现， 情感计算的讨论才具有合理性。“从人的情感系统转换到人工智能情感系统，既是技术的进步，也是系统性的概念转换。”[4]

在著名人工智能专家斯图尔特·罗素的理解中，他认为人工智能通常指的是“能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体（agent）”。[5]在罗素的观点中，人工智能可以作为主体来认识客观世界，人工智能体感知外界并与外界进行交互，根据所处的具体情景采取不同的行动。众所周知，当前的大多数人工智能体是一种理性智能体（rational agent），它可以通过严密的计算进行决策、感知、会下棋，甚至还可以打败人类冠军等等。而与理性对立的另一维度，情感维度——情感智能体（affective agent）随之显现，且不容忽视。

二、情感agent的定位

当今学界已经从道德维度、理性维度对智能体进行了较深入的挖掘和讨论，从这两个维度出发，我们还可以拓展出AI智能体构成的其他维度，情感维度，即情感智能体（affective agent）;记忆维度，即记忆智能体等。

1.智能体（agent）与情感智能体

智能体概念的历史最早可追溯至20世纪50年代， “人工智能创始人之一麦卡锡就提出了智能体思想的萌芽。此后， 明斯基、休依特、沃尔德里奇等许多其他知名学者从各个方面对它进行了深入的探讨并取得了很大的进展。”[6]就智能体的定义而言，较为广泛接受的是，“它是一个运行于动态环境中的具有较高自治能力的实体 （即自治体， 可以是系统、机器也可以是一个计算机软件程序等等） ， 其根本目标是接受另一个实体 （即主体， 可以是用户、计算机程序、系统或机器等） 的委托并为之提供帮助或服务， 能够在目标任务的驱动下主动采取包括学习、通讯、社交等各种手段感、适应其外在环境的动态变化并作出适当地反应，并能通过协作解决某些传统方法所无能为力的复杂问题。它具有：①交互/协作性， ②目标/任务驱动性， ③自主/可控性等。”[7]而情感智能体是一种主要强调让AI理解人类情感，以及产生能够表达人类可理解情感的行为的智能体。情感智能体能为我们解释AI与人类生命的关联提供很好的反思基础。

2.情感agent与理性agent的关系

自古希腊哲学以来就可看出，理性与情感一直处于对立状态，情感的多样化代表了相对性的一方， 而理性的权威是绝对且统一的。而到了休谟那里，情感的地位提升到了一个空前的高度，他认为情感才是决定人类行为的真正决定因素。当前人工智能agent就是一种理性agent，呈现出的是与认知和计算能力相关的能力，依据算法和学习机制来进行理性地思考、理性地行动。“正如加拿大AI科学家戴维·颇尔（David L. Poole）看来，人工智能就是研究能够产生智能行为的计算智能体的综合与分析领域。”[8]理性agent当前在思考、决策、感知与行动方面都依赖于严密的算法推演，从而从理性角度采取可能的最优行动。而与理性智能体相对的情感智能体就此被带出来。情感智能体强调让AI可以识别并理解人类情感，以及产生表现出人类可理解的情感的行为。在许多人类的决策过程中，光有理性是不够的，而拥有情感的智能体则可以依据人类情感，从更人性化的角度服务于人，提高人机交互体验，使机器增加“人性”特点，嵌入情感也是使智能体更加智能的保证。

3.情感agent与记忆agent的关系

记忆是一个基础性的存在，是意识、情感、知识、经验形成的基础。如果把人工智能看做是许多因素作用的结果，记忆和情感都是不可缺少的重要部分。从情感智能体可以推演出智能体的第四维度——记忆。“从英国哲学家罗素的观点看，熟悉感是认识我们走向真实记忆必然碰到的问题。所以，对于人类自身而言，有着一条从熟悉感和认识出发走向记忆的演化之路。”[8]可以看出，有了情感的加持，会更加有助于记忆的形成，而当智能体拥有了情感，则更加推动记忆智能体的形成与发展，二者相辅相成，都是形成更高级人工智能的必经之路。

三、情感的特征

人类情感是复杂多变的，如何将情感与机器进行结合，将人类情感量化成智能体可理解、可表达的数据产物是当下人工智能情感研究的热点与难点。而在计算机科学领域，情感具有的可计算性、可表达性、可量化性，使得智能体能够拥有和表达人类可理解的情感成为可能。

1.情感的可计算性

“在前人工智能时代， 情感是整体性的， 无法计算， 但通过可计算的发展， 人类必然能够创造出具有复杂情感反应的人工智能系统。[4]人工智能情感只有在与人交互的语境下才有意义，因此这里谈论情感的可计算性是从功能上来谈论的，并不否认人类情感的复杂性。

大数据产业的蓬勃发展与可穿戴技术的应用为情感计算研究提供了充足、自然的情感数据。而计算机视觉研究与面部、语音识别技术则为从情感数据中提取最能反映情感状态特征提供帮助，识别和筛选最有效的数据。此外，多模态融合的模式识别为外在的情感表现与内在情感状态之间建立映射关系，结合人工智能的深度學习网络，为人工智能识别人类情感都提供了理论和实践的手段。根据Damasio的机体标记理论[9]， 在复杂难以建模、资源有限且有多目标的环境中， 可以通过建立机器人情感与内部状态的映射关系。这样，人工情感就可以作用内部调节机制来激发智能主体的状态转移。人工情感机理在机器人上应用最多的是与智能算法的结合， 以改进算法效率， 从而提高机器人性能。

2.情感的可量化性

把看不见摸不着的“情感”， 量化成机器可理解、可表达的数据或数值， 机器人的“情感”即由此而来。情感的产生与运行是一个非常复杂的过程， 情感“数字化”就是情感量化的一种方式：将情感通过科学的分析并将其量化。“情感数字化”以“统一价值论”为理论基础， 采用数理逻辑方法分析情感现象与情感规律。[10]在情感算法研究中，利用设计好的情感模型，将搜集的数据进行量化，从而可分析出不同的结果。例如在互联网行业对用户喜好、评论文本等数据进行情感分析，量化，建模，从而可以提高推荐结果准确率。

3.情感的可表达性

情感计算的重要基础之一， 便是让计算机系统掌握情绪识别的能力。人类的情感主要是通过我们的面部表情、姿态表情和语调表情表达出来的。而情感的可表达这一特征，就为机器识别我们的喜怒等情绪，模仿人类的情感提供了可能，从而更好的进行人机互动与服务。将人类的情感表达能力赋予机器，也是情感智能体需要发展突破的能力之一。需要借助计算机图形技术生成具有真实感的人脸表情动画。如当前互联网上比较流行的虚拟播音员。

马里兰大学的Yeser Yacoob和Larry Davis提出的一种面部表情识别模型[11]，就是根据情感的动作能量模版，将模版、子模版（例如嘴部区域）和一些规则结合起来表达情感。结合生物识别方法及计算机视觉进行，依据人脸特定的生物特征，将各种表情同脸部运动细节（几何网格的变化）联系起来， 收集样本， 提取特征，构建分类器。

结 语

人工智能情感的发展是一个多学科交叉的结果。仅有情感计算是远远不够的，核心的问题在于对情感计算这种路径的反思。如果仅从情感计算角度发展人工情感，那么只能在单一的理性维度上越走越远，因此，不仅要加强对智能体的研究与谈论，还要从多维度对人工智能进行谈论并设计。

在人工智能迅猛发展的今天，人机交互的情景司空见惯，提高人机交互和谐性，使人工智能更智能，实现真正意义上的人工智能，情感始终是人工智能发展绕不开的话题。正如“情商”与“智商”的有机融合构成了人类的智慧，多维度的有机融合才能实现真正的人工智能。情感智能体的发展还有很长很艰难的路要走，透过哲学视角对情感智能体的设计研究与投入应用所带来的益处与潜在问题进行反思和分析，在设计过程中从源头规避上风险，指引人工智能向“善”发展，从而更好的服务人类。

参考文献

[1] 亚里士多德.尼各马科伦理学[M].北京：中国社会科学出版社， 1990.

[2] [荷]斯宾诺莎.伦理学[M].选自《斯宾诺莎读本》，洪汉鼎编，中央编译出版社，2007：216

[3] 李建会，符征，张江.计算主义——一种新的世界观[M].北京：中国社会科学出版社，2012：57.

[4] 王峰.人工智能的情感计算如何可能[J].探索与争鸣，2019（06）：89-100+159+161.

[5] Russell，S.，&P.Norving， Artificial Intelligence： A Modern Approach（Limited ：3rd）[M]， London： Pearson Education，2016，p.14

[6] M Wooldridge， R Jennings. Methodology for Agent oriented Analysis and Design[J]In AAAI -9987-98.

[7] 项后军，周昌乐.人工智能的前沿——智能体（Agent）理论及其哲理[J].自然辩证法研究，2001（10）：29-33.

[8] 杨庆峰：“构成人工智能体的四重维度”[N]，《社会科学报》，2019年12月13日

[9] 王峰.人工智能的情感计算如何可能[J].探索与争鸣，2019（06）：89-100+159+161.

[10] Ventura R， Pinto-Ferreira C.Emotion-based agents：three approaches to implementation[C]//Proc of Workshop on Emotion-Based Agent Architectures.Seattle：ACM Press， 1999：121-129.

[11] 于政坤，傅志前，邵曙光.建筑空间的情感量化研究[J].建筑与文化，2018（11）：163-164.

[12] 薛雨丽，毛峡，郭叶，吕善伟.人机交互中的人脸表情识别研究进展[J].中国图象图形学报，2009，14（05）：764-772.

作者简介：武萌萌（1995—），女，河北张家口人，上海大学社会科学学部2018级哲学专业硕士研究生，研究方向：科技哲学。