情感智能體的定位及其特征

摘 要：Agent（智能體）是目前人工智能研究的熱點問題。澄清智能體的概念及構成維度有助于從哲學上反思人工智能，同時也為AI設計提供了哲學根基。作為AI智能體的維度之一，對情感agent進行澄清是人工智能哲學反思與情感計算發展的理論基礎。對情感agent進行定位，論述情感agent與理性agent、記憶agent兩個維度的關系，給人工智能情感的發展增加新的思考空間。把握情感的特征，通過反思情感計算的路徑從而更好的理解人工智能情感的本質及其局限。

關鍵詞：情感;智能體;情感計算;理性;記憶

一、人類情感與機器情感

情感是人類智能的重要組成部分，可以左右人的決策、選擇與行動。從聯結主義來看，人工智能的研究從模仿人類大腦得到靈感。隨著人們對和諧人機交互要求的不斷提高，單純的邏輯推理已經無法適應機器發展的需要，科學家隨即轉向對人工智能情感的相關研究。而探究人類情感的機制與相應的情感理論是人工智能情感研究的基礎。

1.人類情感的本質

人類是這個星球上最具靈性的生物。而人類的特質體現在擁有思想的智慧以及感知的能力。這種思想和智慧生發出了人類豐富多彩的情感樣式和復雜的內在感受，比如愛、厭惡、幸福、欲望、仇恨、快樂等人類特有的情感體驗。人的心智、意識和情感的顯著特征是它的主觀性 （subjectivity），這種主觀性似乎并不受物理世界因果規律的支配。由此，關于情感是什么在科學和哲學討論中一直以來都是眾說紛紜。普羅提諾在《九章集》中表示：情感只能源起于“具魂之身”（ensouled body），即靈魂感知部分和肉體的聯合。當理智向下順從肉體的沖動時，才產生了情感與情欲。亞里士多德認為情感都和快樂或痛苦相伴隨。[1]情緒可以影響人的判斷，對今后行為有一定意義; 斯多亞學派認為，情感起源于心靈而非理性判斷，即情感起源于心靈而非身體。只有在心智判斷參與的時候才產生;西塞羅認為，情感本質乃是心靈的波動和意愿的悖亂，所有的情感都是“意愿的指向”。斯賓諾莎把情感理解為“使身體活動的力量增進或減退、順暢或阻礙的身體的情狀，以及這些情狀的觀念。”[2]在梅洛·龐蒂那里，人是心靈與身體的復合物。人類的神經網絡及其運行規律是成就情感與智慧的倉儲地……

對于科學家們來說，如何建構人類這一智能模型，把握人的情感生發、思維過程、自主意識抑或自由意志等諸如此類的心靈活動，從而賦予機器以情感是一直以來苦苦追尋卻難以實現的難點，而這正構成了人工智能發展的奇點。

2.機器情感及情感計算

希拉里·普特南于1960年提出的計算功能主義（computational? functionalism）認為，“精神狀態和精神事件，如疼痛、信念、欲望、思想等，并非是具有實體性質的狀態或事件，而是一種依賴于特定的功能組織（functional organization）的功能狀態。因此，精神狀態既可以在大腦上實現，也可以根據具有生物學特征的輸入和輸出的參數和關系的計算過程來定義”[3]。MIT的Rosalind Picard教授于1997年出版的“Affective Computing”中提出了“情感計算”概念，并將其定義為“與情感有關、由情感引發或者能夠影響情感的因素的計算。”其目標是賦予計算機感知、理解以及表達情感的能力。而如今的機器情感，就是一種把人類的意識、情感、思想等心靈活動通過計算或信息處理方式進行標注、編碼，使機器進行學習從而可以模仿并表現出人類可理解的情感的機制。計算機如果具有情感，無疑將大大提高其決策速度和效率。當然，現代科技在情感表達和設計上還處于模仿階段。可計算性的情感與人類曾經自認的心靈性的情感性質完全不同。只有人工智能出現， 情感計算的討論才具有合理性。“從人的情感系統轉換到人工智能情感系統，既是技術的進步，也是系統性的概念轉換。”[4]

在著名人工智能專家斯圖爾特·羅素的理解中，他認為人工智能通常指的是“能夠感知周圍環境并采取行動以實現最優的可能結果的智能體（agent）”。[5]在羅素的觀點中，人工智能可以作為主體來認識客觀世界，人工智能體感知外界并與外界進行交互，根據所處的具體情景采取不同的行動。眾所周知，當前的大多數人工智能體是一種理性智能體（rational agent），它可以通過嚴密的計算進行決策、感知、會下棋，甚至還可以打敗人類冠軍等等。而與理性對立的另一維度，情感維度——情感智能體（affective agent）隨之顯現，且不容忽視。

二、情感agent的定位

當今學界已經從道德維度、理性維度對智能體進行了較深入的挖掘和討論，從這兩個維度出發，我們還可以拓展出AI智能體構成的其他維度，情感維度，即情感智能體（affective agent）;記憶維度，即記憶智能體等。

1.智能體（agent）與情感智能體

智能體概念的歷史最早可追溯至20世紀50年代， “人工智能創始人之一麥卡錫就提出了智能體思想的萌芽。此后， 明斯基、休依特、沃爾德里奇等許多其他知名學者從各個方面對它進行了深入的探討并取得了很大的進展。”[6]就智能體的定義而言，較為廣泛接受的是，“它是一個運行于動態環境中的具有較高自治能力的實體 （即自治體， 可以是系統、機器也可以是一個計算機軟件程序等等） ， 其根本目標是接受另一個實體 （即主體， 可以是用戶、計算機程序、系統或機器等） 的委托并為之提供幫助或服務， 能夠在目標任務的驅動下主動采取包括學習、通訊、社交等各種手段感、適應其外在環境的動態變化并作出適當地反應，并能通過協作解決某些傳統方法所無能為力的復雜問題。它具有：①交互/協作性， ②目標/任務驅動性， ③自主/可控性等。”[7]而情感智能體是一種主要強調讓AI理解人類情感，以及產生能夠表達人類可理解情感的行為的智能體。情感智能體能為我們解釋AI與人類生命的關聯提供很好的反思基礎。

2.情感agent與理性agent的關系

自古希臘哲學以來就可看出，理性與情感一直處于對立狀態，情感的多樣化代表了相對性的一方， 而理性的權威是絕對且統一的。而到了休謨那里，情感的地位提升到了一個空前的高度，他認為情感才是決定人類行為的真正決定因素。當前人工智能agent就是一種理性agent，呈現出的是與認知和計算能力相關的能力，依據算法和學習機制來進行理性地思考、理性地行動。“正如加拿大AI科學家戴維·頗爾（David L. Poole）看來，人工智能就是研究能夠產生智能行為的計算智能體的綜合與分析領域。”[8]理性agent當前在思考、決策、感知與行動方面都依賴于嚴密的算法推演，從而從理性角度采取可能的最優行動。而與理性智能體相對的情感智能體就此被帶出來。情感智能體強調讓AI可以識別并理解人類情感，以及產生表現出人類可理解的情感的行為。在許多人類的決策過程中，光有理性是不夠的，而擁有情感的智能體則可以依據人類情感，從更人性化的角度服務于人，提高人機交互體驗，使機器增加“人性”特點，嵌入情感也是使智能體更加智能的保證。

3.情感agent與記憶agent的關系

記憶是一個基礎性的存在，是意識、情感、知識、經驗形成的基礎。如果把人工智能看做是許多因素作用的結果，記憶和情感都是不可缺少的重要部分。從情感智能體可以推演出智能體的第四維度——記憶。“從英國哲學家羅素的觀點看，熟悉感是認識我們走向真實記憶必然碰到的問題。所以，對于人類自身而言，有著一條從熟悉感和認識出發走向記憶的演化之路。”[8]可以看出，有了情感的加持，會更加有助于記憶的形成，而當智能體擁有了情感，則更加推動記憶智能體的形成與發展，二者相輔相成，都是形成更高級人工智能的必經之路。

三、情感的特征

人類情感是復雜多變的，如何將情感與機器進行結合，將人類情感量化成智能體可理解、可表達的數據產物是當下人工智能情感研究的熱點與難點。而在計算機科學領域，情感具有的可計算性、可表達性、可量化性，使得智能體能夠擁有和表達人類可理解的情感成為可能。

1.情感的可計算性

“在前人工智能時代， 情感是整體性的， 無法計算， 但通過可計算的發展， 人類必然能夠創造出具有復雜情感反應的人工智能系統。[4]人工智能情感只有在與人交互的語境下才有意義，因此這里談論情感的可計算性是從功能上來談論的，并不否認人類情感的復雜性。

大數據產業的蓬勃發展與可穿戴技術的應用為情感計算研究提供了充足、自然的情感數據。而計算機視覺研究與面部、語音識別技術則為從情感數據中提取最能反映情感狀態特征提供幫助，識別和篩選最有效的數據。此外，多模態融合的模式識別為外在的情感表現與內在情感狀態之間建立映射關系，結合人工智能的深度學習網絡，為人工智能識別人類情感都提供了理論和實踐的手段。根據Damasio的機體標記理論[9]， 在復雜難以建模、資源有限且有多目標的環境中， 可以通過建立機器人情感與內部狀態的映射關系。這樣，人工情感就可以作用內部調節機制來激發智能主體的狀態轉移。人工情感機理在機器人上應用最多的是與智能算法的結合， 以改進算法效率， 從而提高機器人性能。

2.情感的可量化性

把看不見摸不著的“情感”， 量化成機器可理解、可表達的數據或數值， 機器人的“情感”即由此而來。情感的產生與運行是一個非常復雜的過程， 情感“數字化”就是情感量化的一種方式：將情感通過科學的分析并將其量化。“情感數字化”以“統一價值論”為理論基礎， 采用數理邏輯方法分析情感現象與情感規律。[10]在情感算法研究中，利用設計好的情感模型，將搜集的數據進行量化，從而可分析出不同的結果。例如在互聯網行業對用戶喜好、評論文本等數據進行情感分析，量化，建模，從而可以提高推薦結果準確率。

3.情感的可表達性

情感計算的重要基礎之一， 便是讓計算機系統掌握情緒識別的能力。人類的情感主要是通過我們的面部表情、姿態表情和語調表情表達出來的。而情感的可表達這一特征，就為機器識別我們的喜怒等情緒，模仿人類的情感提供了可能，從而更好的進行人機互動與服務。將人類的情感表達能力賦予機器，也是情感智能體需要發展突破的能力之一。需要借助計算機圖形技術生成具有真實感的人臉表情動畫。如當前互聯網上比較流行的虛擬播音員。

馬里蘭大學的Yeser Yacoob和Larry Davis提出的一種面部表情識別模型[11]，就是根據情感的動作能量模版，將模版、子模版（例如嘴部區域）和一些規則結合起來表達情感。結合生物識別方法及計算機視覺進行，依據人臉特定的生物特征，將各種表情同臉部運動細節（幾何網格的變化）聯系起來， 收集樣本， 提取特征，構建分類器。

結 語

人工智能情感的發展是一個多學科交叉的結果。僅有情感計算是遠遠不夠的，核心的問題在于對情感計算這種路徑的反思。如果僅從情感計算角度發展人工情感，那么只能在單一的理性維度上越走越遠，因此，不僅要加強對智能體的研究與談論，還要從多維度對人工智能進行談論并設計。

在人工智能迅猛發展的今天，人機交互的情景司空見慣，提高人機交互和諧性，使人工智能更智能，實現真正意義上的人工智能，情感始終是人工智能發展繞不開的話題。正如“情商”與“智商”的有機融合構成了人類的智慧，多維度的有機融合才能實現真正的人工智能。情感智能體的發展還有很長很艱難的路要走，透過哲學視角對情感智能體的設計研究與投入應用所帶來的益處與潛在問題進行反思和分析，在設計過程中從源頭規避上風險，指引人工智能向“善”發展，從而更好的服務人類。

參考文獻

[1] 亞里士多德.尼各馬科倫理學[M].北京：中國社會科學出版社， 1990.

[2] [荷]斯賓諾莎.倫理學[M].選自《斯賓諾莎讀本》，洪漢鼎編，中央編譯出版社，2007：216

[3] 李建會，符征，張江.計算主義——一種新的世界觀[M].北京：中國社會科學出版社，2012：57.

[4] 王峰.人工智能的情感計算如何可能[J].探索與爭鳴，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] 項后軍，周昌樂.人工智能的前沿——智能體（Agent）理論及其哲理[J].自然辯證法研究，2001（10）：29-33.

[8] 楊慶峰：“構成人工智能體的四重維度”[N]，《社會科學報》，2019年12月13日

[9] 王峰.人工智能的情感計算如何可能[J].探索與爭鳴，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.建筑空間的情感量化研究[J].建筑與文化，2018（11）：163-164.

[12] 薛雨麗，毛峽，郭葉，呂善偉.人機交互中的人臉表情識別研究進展[J].中國圖象圖形學報，2009，14（05）：764-772.

作者簡介：武萌萌（1995—），女，河北張家口人，上海大學社會科學學部2018級哲學專業碩士研究生，研究方向：科技哲學。