第七章 人工情感
仇德辉
目前的计算机从原理上讲主要是基于逻辑推理式系统，根本不存在情感能力，人工智能也只是逻辑推理能力的体现。让计算机和机器人具有人类式的情感，是许多科学家的梦想，然而，与人工智能技术的高度发展相比，人工情感技术所取得的进展却是微乎其微，情感始终是横跨在人脑与电脑之间永远无法愈越的鸿沟。很长时间内，情感机器人只能是科幻小说中的重要素材，很少纳入科学家们的研究课题之中，以表达、识别和理解人类情感为主要目的的“情感计算”或“人工情感”也常常被当作是永远无法实现的空想。
然而，科学的发展没有禁区，世界上也没有不能认识的事物。应该相信，情感是人类所拥有的一种特殊的思维方式，与一般的思维方式相比，情感思维的对象是一种特殊的事物——价值，而一般思维的对象是物质的物理、化学、数学特性及其逻辑关系与变化规律，既然我们能够实现一般思维的数字化，同样可以实现情感的数字化，既然能够实施人工智能，就必然能够实施人工情感，既然能够制作智能机器人，就必然能够制作情感机器人。这显然只是个时间问题，而绝不是可能与不可能的问题。只要我们能够认识情感的客观本质，抓住情感的中心线索，看似复杂而神秘的问题，就会变得十分简单。
第一节 时代呼唤人工情感
人类社会经历了第一次浪潮（农业革命）和第二次浪潮（工业革命）之后，正在展开声势浩大的第三次浪潮——信息革命。信息革命主要包括信息生产和信息处理两个方面。在信息革命时期，科学技术各学科专业的迅速分化和社会生产各行业分工的日趋细化，各种科学技术的大量产生，形成了“信息爆炸”的局面，信息处理方面的发展水平逐步成为信息革命发展的瓶颈，社会在信息处理方面一旦取得重要成果往往会引发和促进整个人类社会在经济、政治和文化领域的深刻变革，因此计算机技术的发展水平可以看作是信息革命浪潮的中心线索，人工智能（包括人工情感）的发展水平又可以看作是计算机发展的核心内容。
一、科学技术发展的迫切需要
今天，科学技术正在步步逼近自然界的各种“极限”，目前超高温、超低温、超真空、超导、超强磁场、彻底失重等研究已经取得了很大进展。工业革命有力地促进了各独立学科的专业化发展，信息革命促进了各学科朝着综合性、交叉性、极限性、特异性、精确性的方向发展。当代科学技术发展形成的思维方式存在如下特点：从绝对走向相对；从单义性走向多义性；从精确走向模糊；从因果性走向偶然性；从确定走向不确定；从可逆性走向不可逆性；从分析方法走向系统方法；从定域论走向场论；从时空分离走向时空统一。这些崭新的思维方式既有助于人们对于自然现象进行深入的、广泛的、系统的研究，也有助于人们对于社会现象的研究，从而有利于社会科学的发展，有利于自然科学与社会科学的融合。
尽管如此，科学技术对于人脑自身的研究却举步维艰，虽然人们在生命科学（如生物技术、遗传工程等）上不断取得进展，并在物理层次和生理层次上对于人脑内部结构的认识也不断深入，但是，对于人脑各组成部分的功能特性及其逻辑关系的认识却始终是模糊的。目前，计算机科学的发展经历了算术运算、数学运算、逻辑推理、专家系统和模式识别等五个发展阶段，在人工智能的认知领域已经取得了显著的成果，但在人工智能的情感领域却收获甚微。
情感是人类智能的重要组成部分，也是生命科学的重要组成部分，没有情感的智能是残缺不全的，不解决“人工情感”的理论问题，生命科学中的许多理论问题将无法解决。目前的智能计算机只包含了反映理性思维的“脑”，那么，人工情感将使其增添了具有感性思维的“心”，在人工智能理论框架下产生了一个质的进步，从广度上讲它扩展并包容了智能，从深度上讲体现了一种更高层次的智能。人工情感又是一门高度综合性的科学，广泛涉及哲学、生理学、心理学、生物学、思维科学、社会学、计算机、医学等多门学科，情感理论的发展状态将会对这些学科的发展状态产生重要的影响，情感理论的发展如果受到制约，必然会对这些学科的发展产生严重制约。
二、计算机应用扩展的迫切需要
目前的计算机在人工智能方面已经取得了突出的成就，能够在算术运算、数学运算、逻辑推理、专家系统和模式识别等方面出色地完成人所赋予的许多工作任务。然而，这远远不够，人们期待着计算机在替代、帮助、补偿和强化人类劳动的众多方面应该有更多、更好的作为。
1、要建立和谐而自然的人机界面。如今人类生活已经无法离开计算机了，在计算机不断升级的同时，人与计算机之间的交互方式却没有什么明显的改变，基本上是借助于键盘、鼠标等被动式的中介手段，计算机无法理解和适应人的情绪或心境。人们相互之间的沟通与交流是自然而富有感情的，计算机如果没有情感能力，就很难指望它具有类似人一样的高层次智能，也很难期望人机交互真正实现和谐与自然。
2、要进一步提高计算机自身运行的速度和效率。大家都知道，一方面计算机对于一些非常复杂而繁琐的问题能够轻松而快速地解决，其运转速度、记忆容量和计算准确率等是任何人都无法跟它相比的，另一方面对于一些非常简单而直观的常识性问题却无所作为，智力远不如一个三岁儿童，这主要是因为人脑能够在情感的引导下，按照某些“价值特性参量”（如重要性、紧迫性、倾向性、经验性和关联性等）来生产、筛选、组织和使用信息，从而可以简化过程，节约资源，加快速度，减少差错。由此可见，人工情感有一个非常重要而往往容易被人们所忽略的作用，那就是提高计算机自身所有资源的效率和速度。
3、要使计算机的运行具有更多的自主性和创造性。目前的智能机器人都是在人的严格控制之下，在特定的时间和特定的顺序完成所有规定的程序或动作，没有任何自主性和创造性。情感的赋予就能够使机器人以既定的“价值目标”为行为方向，以内设的“知情意系统”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，再根据自然环境和人文环境确定边界条件，选定情感和意志的动力特性参数，就可以主动地、创造性地确定和调整“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“知情意系统”，达到总结经验和吸取教训的目的。由此可见，情感是决定人之所以具有自主性和创造性的内在原因，是人与机器人的根本差别之所在。
三、社会生产力进一步发展的迫切需要
人类进入信息社会后，信息的“爆炸”使社会生产力出现了突飞猛进的发展，同时信息的传播速度、处理速度、运算正确率、存贮容量、检索速度等越来越赶不上社会生产力的发展需要，从而使信息的处理手段的发展水平逐渐成为社会生产力持续快速发展的决定性因素，信息处理手段一旦出现质的变化，将会使社会生产力形成新的跨跃。计算机是人们进行信息处理的主要手段，目前计算机的人工智能水平已经达到了一个空前的高度，许多方面已经大大超过了人脑的智能水平，可供进一步发展的空间已经越来越狭小，人们急需寻找一个新的突破口，来实现人工智能的又一次历史性飞跃，以满足社会生产力对于信息处理手段不断增长的需要。显然，发展人工情感是实现人工智能水平质的飞跃的重要途径，也是社会生产力形成新的跨跃的重要途径。
1、人工情感能够改善计算机的人机界面，使之能够识别用户的情感状态，并做出友好的反应，从而在越来越多的方面能够替代、补偿和加强人的感知功能、思维功能和行为功能，为用户提供个性化和自适应的服务，提高人机交互的亲切性和准确性。例如，能够通过识别用户的人脸图像、人眼的虹膜、视网膜、声音、指纹等天然特征判断用户的身份；能够通过检测用户的动作或由动作序列构成的事件，来理解用户的意图，并主动做出相应的响应和提供合适的服务；根据个人的具体需求研制可穿戴式计算机，以使计算机系统可以按照个人偏好的方式进行信息处理、通讯与控制，如个人身体保健与监护系统，通过测量穿戴者的呼吸、心率、血压、体温、肌肉反应、皮肤电等信号，判断出穿戴者的情感状态，为穿戴者记录状态数据，提出保健建议或发布健康报警；能够创建“人性化环境”、“人性化识别”、“人性化家庭”和“人性化服务”等高层次智能化产品。此外，人工情感还有助于提高操作系统的鲁棒性（即控制系统在一定的参数摄动下,维持某些性能的特性）、软件的自修复能力、保密和加密、自然语言的翻译与检索突。显然，人工情感的这些作用能够大大扩展计算机的功能特性与应用范围，将会催生一大批具有一定心理功能的产品和行业，并形成了一个强劲的生产力的生长点。
2、人工情感能够有效地提高计算机的运行速度和使用效率，既可以增强和扩展计算机的功能特性，也可以进一步降低计算机的价格，这样可迅速加大计算机在社会各个行业的应用规模和应用范围。
3、人工情感可以使计算机像人一样具有自主性的行为和创造性的思维，这将极大地扩展计算机或机器人的功能特性和应用范围，并将极大地促进社会生产力的发展。智能机器人一旦赋予了情感，它就可以自主性地、创造性完成人类交给的几乎所有工作任务，积极有效地参与社会管理和人际交往，从而可以几乎全方位地在社会生产与社会生活的所有领域替代人类，并与人类逐渐融为一体，其结果将是，新的劳动大军逐渐形成规模，服务于机器人的新产业（研究所、工厂、公司、商店、医院、美容店、学校等）大量涌现，新的经济结构、政治体制和文化观念逐渐建立，这将使世界变得面目全非、不可思议、精彩万分。
总之，计算机的出现揭开了人类社会第三次伟大浪潮——信息革命的序幕，人工情感的出现将把这次伟大浪潮推向一个全新的发展阶段。
第二节 理论界对于人工情感研究的争论
为了实现用人工的方法和技术来模仿、延伸和扩展人的情感的目的，就必须首先建立情感的数学模型，实现对情感的内部逻辑关系及其运动变化进行严密的逻辑推理与精确的数学运算。然而，针对情感能否进行精确计算和人工化，目前的理论界存在激烈的争论，具体体现在三个方面。
一、可能性与不可能性的争论
一种观点认为，人的情感如同人的智能一样是可以进行计算，并在此基础上可以实现情感的人工化或数字化。协同学领袖哈肯曾经预言，“从长远的观点看，有希望制造出以自组织方式执行程序的协同计算机来模拟人类智能”，他系统阐述了他的脑活动和认知的协同学研究结果。
另一种观点认为，情感具有不可计算性，人工情感是不可能实现的。他们认为，有些问题是可计算的，即对于这些问题存在可解的算法；但是还有一些问题不是可计算的，即对于这些问题不存在可解的算法。例如，停机问题是不可计算的，程序验证问题是不可计算的，检查一个图灵机是否接受一个给定的输入符号串是不可计算的，“波斯特对应问题”是不可计算的，等等。他们认为，认知的本质是计算，无论是人脑还是计算机，都是操作、处理符号的形式系统，而信息的收集、存储和处理的过程都是算法可计算的，因此认知和智能的任何活动都是图灵意义上的算法可计算的。与现代计算机不同，大脑不是一种通用图灵机，大脑的每一部分都是特异化的，并且是在相互作用中完成整体心智活动的，体现出一种内在的、依存性的、整体自涌现的形式，难以难以计算。哥德尔严格区分了心、脑和计算机的功能，他认为，心脑同一论是我们时代的偏见，心的可计算主义是应当批判的，假定存在超过人心的机器我们能证明吗？托尼·霍尔说：“大脑思维和计算机算法，乍一想这两者有相似性，但我们对大脑了解得非常少，基本结构都远远没有弄清楚。机器是不可能取代大脑的。”他说，比如编程，人的灵感机器没有，机器只能用来排错，机器只是助手。他们认为，欲望、情感和意志是具有主体意识的人类本身专有的，一旦它们脱离人就不存在了或者说变成假的了，情感只有是真时才能起作用，不可想象一台机器会自发地产生那些根本不属于它的特性；情感是不能制造的，模拟永远是假的；情感与人的社会性需求密切相关，电脑不具有任何社会性需求，因而不可能具有真正的情感，具有人类情感的电脑就象永动机一样永远不会实现，除非它具有独立意志。
二、必要性与不必要性的争论：
一种观点认为，目前的人工智能基础理论已经处于相对停滞的状态，人工情感是人工智能必须面对的课题，是人工智能进一步发展的瓶颈，人机界面的人性化、程序运行的自主化、智能资源的效率化等都需要立即解决情感的可计算问题，解决人工情感的一系列基础理论问题和具体技术问题，人工情感已经具有了很迫切的社会需要。
另一种观点认为，人工情感是科学研究上一种多余的“奢侈”。人类思维是一个巨大的系统工程，其基本的流程至今还没有完全研究清楚，很多内容甚至不能用语言表达，但肯定不会像二进制那样简单。人脑含有大约1000亿个神经元，每个神经元还有大约１万个连接，在如此复杂且高效的系统中，信息的处理远非人类想像得那么简单，情感型电脑对硬件和软件有着极为特殊的要求，人类目前的技术手段和思维高度远没有达到要求，对情感进行计算几乎是不可能的，即使能够部分做到，也将会付出高昂的代价，目前的人机交互技术水平已经基本满足了人们的要求，指望某一种技术使得智能化或是交互形式在便捷性上有巨大的发展，基本上是不现实的，也是没有必要的。这种观点还认为，目前还没有形成对于情感计算机强烈的社会需求，如果技术的高度超过了社会的需求，其结果要么是技术本身被人们所遗弃，要么是技术的存在使人类的本性退化。智能化的最终目的是延伸人的控制力，但目前智能化似乎进入了绝对化的发展空间，大多数研究人员忽视了两个关键问题——智能化的效果和智能化的成本。技术的成本确实是一个无法回避的问题，“如果智能化的成本在某一时刻超过了人力资本，那么还会有谁去用智能设备呢？”
三、现实性与非现实性的争论
一种观点认为，人工情感是即将到来的现实。克里克认为：“现在是可以用科学的方法研究意识的时候了，人的意识和精神活动完全由神经细胞、胶质细胞的行为和构成方式、以及影响它们的原子、离子和分子性质所决定，它们完全由物理化学规律支配”。生物计算机的出现，使人工情感变得越来越现实化，科学家发现了分子之间自发的组成具有计算能力的系统的方法，最可能成为生物计算机运算单元的是DNA（脱氧核糖核酸）或RNA（核糖核酸），由于DNA本身是依靠A、T、G、C四个独立碱基构成，形成了一个四进制组合，与目前半导体开合动作所形成的二进制类似。科学家使用酶作为生物计算机的“硬件”，DNA作为其“软件”，输入和输出的“数据”都是DNA链，把溶有这些成分的溶液恰当地混合，就可以在试管中自动发生反应，进行“运算”，电影“终结者”中所描绘的天网智能很有可能在不久的将来实现，也许就是2015年。
另一观点认为，人工情感是件遥远的事情。计算技术发展到今天，对大脑结构和思维本质的无知成了人工智能的“音障”，它们的阻力像激波一样难以突破。目前对于大脑如何工作还没有一个像样的理论基础，里克·雷斯特认为，大脑太复杂了，没有人知道它怎么活动，谈不上模拟大脑的算法，“假设有可以模拟大脑算法的机器，这样的机器有智能和意识吗”。 张亚勤和微软亚洲研究院的两位副院长张宏江、沈向洋在合写的文章中说，一些科学家提出，“人类思维的规则几乎是不可能被完全破译的，所以机器所能够接受的永远都只是残缺不全的‘人的智能’，再强大的机器也不可能再现人类思维的复杂机制。” 由于大脑结构的复杂性、意识的复杂性、认知过程的复杂性、常识知识结构的复杂性等等，也由于意识最重要特征是它的意向性、自明性或自指性，彭罗斯认为这些特征显然是超越逻辑的，是超越目前的算法的，目前我们的物理理论，甚至包括量子力学还无法刻画意识的规律，需要一种建立在微管理论基础上的新的量子力学理论。卡普坦尼也证明，符号逻辑方法不能完全描述意识现象。艾德尔曼认为，人的意识和心智活动是动态的达尔文过程，所有行为现象都是由神经细胞活动的时空模式决定的，对于生物脑的发展起关键作用的进化在某种意义上是适应环境的优化，人工智能是不可以借用的，意识和心智活动无非是大量神经活动中模式选择“胜者为王”的结果，具有不可计算的特性。人的大脑每秒钟至少能够进行10的42次方次运算，超过目前性能最优秀的超级计算机1000倍，即使摩尔定律在未来15年内继续适用，在那之前造出可以同大脑相媲美的计算机，仍然是一个巨大的挑战。更何况，就算是硬件条件具备，鉴于科学家对大脑如何处理信息的认识，仍然停留在一个相当原始的阶段上，这如同尚未掌握编程语言，便奢谈操作系统和编制多种任务处理软件，又何足为信？人的情感思维与电脑的智能思维是两种完全不同的思维方式，电脑的最基本构成是处理器、内存和总线结构，它们只能对电路的开关作出反应和发生作用，这就决定了电脑的“思维”方式的有限性；电脑不存在意识，没有心理平衡问题，无法建立主体价值观，不能自动对所有的感受进行过滤，以便处理有用和必要的事情；人脑绝不是单纯处理0和1的装置，它直接接受和处理模拟信号，它的记忆是经验块堆的建立、关联和组合，如果电脑实现人脑功能，它必须在结构和工作机理上彻底翻新；人不会制造完美，大自然则能，人脑是目前物质的最高实现形式，人类只能实现人脑与电脑的交互，根本不可能制造具有真正的人脑思维方式的电脑；人是感性和理性的矛盾统一体，未来电脑可以让我们的社会数字化，但我们却难以让它感性化。总之，电脑距我们人脑还有遥远的距离，中间似乎隔着许多不可逾越的鸿沟。
四、实现人工情感的历史必然性
事实上，情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，它是一种特殊的智能，意志是一种特殊情感，因而也是一种特殊智能，我既然能够实现狭义智能的人工化，就必然能够实现广义智能的（即情感和意志）的人工化。数学是人们认识事物的一种重要手段，其目的在于帮助人们更加客观、更加精确地认识事物，世界上没有任何事物是不能认识的，也没有任何事物不能进行客观和精确地进行认识，只要数学理论足够发达，对于客观事物的本质特性和内在规律性能够充分了解，任何模糊的、不确定的、边界性的、突变的、特性化的、抽象的事物都可以相应地采用模糊的、概率的、边界的、突变的、具体的数学理论进行分析。我们既不能被情感的多变性、模糊性和主观随意性所迷惑，把情感与认知的差别绝对化和神秘化，把情感看作是神秘莫测的东西，也不要把情感和意志简单地与智能混为一谈；既要看到实现人工情感的现实艰难性，也要看到实现人工情感的历史必然性。
第三节 人工情感的发展历程与最终归宿
人工智能是指用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的智能，实现机器的智能化，人工情感指用人工的方法和技术，模仿、延伸和扩展人的情感，使机器具有识别、理解和表达情感的能力。由于情感是一种特殊的、更深刻的认知，具有更高的复杂性和多变性，因此人工情感必须建立在一定程度的人工智能的基础上。人工情感的发展历程可分为算术运算、数学运算、逻辑推理、专家系统、模式识别、情感计算、情感理解等七个基本阶段，其中前五个基本阶段实际上是人工智能的发展历程。从广义的角度来看，情感是一种特殊的认知，意志又是一种特殊的情感，广义的人工智能包括人工智能、人工情感与人工意志三个方面，因此上述的人工情感的发展历程实际上又是广义的人工智能的发展历程。
一、算术运算阶段
1614年苏格兰人John Napier发表了一篇论文 ，其中提到他发明了一种可以进行四则运算和方根运算的精巧装置；1623年Wilhelm Schickard制作了一个能进行6 位数以内加减法运算，并能通过铃声输出答案的“计算钟”，该装置通过转动齿轮来进行操作；1625年William Oughtred发明计算尺；1642年，法国哲学家兼数学家Blaise Pascal发明了第一台真正的机械计算器——滚轮式加法器，其外观上有6个轮子，分别代表着个、十、百、千、万、十万等，只需要顺时针拨动轮子，就可以进行加法，而逆时针则进行减法，原理和手表很像，算是计算机的开山鼻祖了；1668年英国人Samuel Morl制作了一个非十进制的加法装置，适宜计算钱币；1671年德国数学家Gottfried Leibniz 设计了一架可以进行乘法运算，最终答案长度可达16位的计算工具；1822年英国人Charles Babbage设计了差分机和分析机，其设计理论非常超前，类似于百年后的电子计算机，特别是利用卡片输入程序和数据的设计被后人所采用；1834年Babbage 设想制造一台通用分析机，能够完成所有的算术运算，该分析机由四个基本部件构成：存储库、运算室、传送机构和送人取出机构，类似于现代计算机的五大装置：输入、控制、运算、存储和输出装置，因此他被公认为计算机之父；1848年英国数学家George Boole创立二进制代数学，提前近一个世纪为现代二进制计算机的发展铺平了道路；1890年美国人口普查部门希望能得到一台机器帮助提高普查效率，Herman Hollerith (后来他的公司发展成了IBM 公司)借鉴Babbage的发明，用穿孔卡片存储数据，并设计了机器，结果仅用6 周就得出了准确的人口统计数据(如果用人工方法，大概要花10 年时间)。
算术运算主要是以机械方式来实施的。
二、数学运算阶段
在以机械方式运行的计算器诞生百年之后，随着电子技术的突飞猛进，计算机开始了真正意义上的由机械向电子时代的过渡，电磁学、电工学、电子学不断取得重大进展，在元件、器件方面接连发明了真空二极管和真空三极管，电子器件逐渐演变成为计算机的主体，而机械部件则渐渐处于从属位置。1906年美国人Lee De Forest发明电子管，为电子计算机的发展奠定了基础；1924年2月IBM公司成立，从此一个具有划时代意义的公司诞生；1935年IBM推出IBM601机，这是一台能在一秒钟内算出乘法的穿孔卡片计算机；1937年英国剑桥大学的Alan M.Turing出版了他的论文，并提出了被后人称之为“图灵机”的数学模型；1937 年Bell试验室的George Stibitz展示了用继电器表示二进制的装置，尽管仅仅是个展示品，但却是第一台二进制电子计算机；1940年Bell实验室的Samuel Williams 和Stibitz 制造成功了一个能进行复杂运算的计算机，该机器大量使用了继电器，并借鉴了一些电话技术，采用了先进的编码技术；1941年Atanasoff 和学生Berry 完成了能解线性代数方程的计算机，取名叫“ABC ”，用电容作存储器 ，用穿孔卡片作辅助存储器，那些孔实际上是“烧”上去的，时钟频率是60Hz，完成一次加法运算用时一秒；1946年美国宾夕法尼亚大学莫尔学院制成的大型电子数字积分计算机(ENIAC)，最初也专门用于火炮弹道计算，后经多次改进而成为能进行各种科学计算的通用计算机，这台完全采用电子线路执行算术运算、逻辑运算和信息存储的计算机，运算速度比继电器计算机快1000倍，这就是人们常常提到的世界上第一台电子计算机；1945年数学家冯·诺伊曼发表了电子离散变量自动计算机(EDVAC) 方案；1949年英国剑桥大学数学实验室率先制成电子离散时序自动计算机(EDSAC)；美国则于1950年制成了东部标准自动计算机(SFAC)等。
与此同时，数学、物理也相应地蓬勃发展，到了20世纪30年代，物理学的各个领域经历着定量化的阶段，描述各种物理过程的数学方程，其中有的用经典的分析方法已根难解决。于是数值分析受到了重视，研究出各种数值积分、数值微分以及微分方程数值解法，把计算过程归结为巨量的基本运算，从而奠定了现代计算机的数值算法基础。
此阶段的数学运算主要是以机电方式或电子管方式来实施的。
三、逻辑推理阶段
1950年图林发表了一篇划时代论文《计算机与智能》（后来改名为《机器能思维吗？》），引起了巨大的震动，他认为，与人脑的活动方式极为相似的机器是可以制造出来的。1956年美国达特莫斯大学（Dartmouth）召开了一次影响深远的历史性会议，参加这次聚会的青年学者的研究专业包括数学、心理学、神经生理学、信息论和电脑科学等，他们分别从不同的角度共同探讨人工智能的可能性，正是这次会议首次提出了“人工智能”（AI）这一术语，标志着人工智能作为一门新兴学科正式诞生。人工智能科学想要解决的问题，是让电脑也具有人类那种听、说、读、写、思考、学习、适应环境变化和解决各种实际问题的能力。
逻辑推理是人类思维的重要方面，包括归纳推理、演绎推理和模糊推理等多种形式。人工智能的核心内容就是要模拟这些推理形式，实现诸如故障诊断、数学定理证明、问题判断与求解、博弈等功能，因此逻辑推理是人工智能的核心内容之一。当机器有了逻辑推理能力以后，就能够比普通机器更加灵活地分析问题和处理问题，从而适用于更加复杂多变的应用场合。
1956年纽厄尔、赫伯特·西蒙 等人合作编制的《逻辑理论机》数学定理证明程序（简称LT），从而使机器迈出了逻辑推理的第一步。在卡内基—梅隆大学的计算机实验室，纽厄尔和西蒙通过大量的观察实例，发现人们求解数学题通常是用试凑的办法进行的，试凑时不一定列出了所有的可能性，而是用逻辑推理来迅速缩小搜索范围，人类证明数学定理也有类似的思维规律，通过“分解”（把一个复杂问题分解为几个简单的子问题）和“代入”（利用已知常量代入未知的变量）等方法，用已知的定理、公理或解题规则进行试探性推理，直到所有的子问题最终都变成已知的定理或公理，从而解决整个问题。人类求证数学定理也是一种启发式搜索，与电脑下棋的原理异曲同工，因此他们利用这个LT程序向数学定理发起了激动人心的冲击。电脑果然不孚众望，一举证明了数学家罗素的数学名著《数学原理》第二章中的38个定理。1963年，经过改进的LT程序在一部更大的电脑上，最终完成了第二章全部52条数学定理的证明。之后，洛克菲勒大学教授王浩用他首创的“王氏算法”，在一台速度不高的IBM704电脑上再次向《数学原理》发起挑战，不到9 分钟，就把这本数学史上视为里程碑的著作中全部（350条以上） 的定理统统证明了一遍，他因此被国际上公认为机器定理证明的开拓者之一。
此阶段的逻辑推理主要是以晶体管方式或集成电路方式来实施的。
四、专家系统阶段
费根鲍姆（E.Feigenbaum）在1977年第五届国际人工智能大会上提出了“知识工程”的概念，标志着AI研究从传统的以推理为中心，进入到以知识为中心的新阶段。他具体介绍了他们所开发的第一个“专家系统”，并指出，专家系统“是一个已被赋予知识和才能的计算机程序，从而使这种程序所起到的作用达到专家的水平”，这种“专家水平”意味着医学教授作出诊断和治疗的水平，高级工程师从事工程技术研究和开发的水平，特级教师在课堂上传授知识的水平。专家系统的客观目的就是要在机器智能与人类智慧集大成者──专家的知识经验之间建造一座桥梁，它是人类专家可以信赖的高水平智力助手。人类专家的知识通常包括书本知识和实践经验两大类，前者可能是专家在学校读书求学时所获，也可能是从杂志和书籍中自学而来，然而，仅仅掌握了书本知识的学者还不配称为专家，专家最为宝贵的知识是他凭借多年的实践积累的经验，这是他头脑中最具魅力的知识瑰宝。
费根鲍姆研制的第一个专家系统DENDRAL是化学领域的“专家”。在输入化学分子式和质谱图等信息后，它能通过分析推理决定有机化合物的分子结构，其分析能力已经接近、甚至超过了有关化学专家的水平。该专家系统为AI的发展树立了典范，其意义远远超出了系统本身在实用上创造的价值。在费根鲍姆发表演讲后，专家系统如同雨后春笋迅速遍及世界各地。此外，在极其广泛的领域，人工智能研究者构建了不计其数的“电脑专家”，如数学专家MACSYMA，农业专家PLANT，生物专家MOLGEN，地质探矿专家PROSPECTOR，教育专家GUIDON，法律专家LDS，军事专家ACES、ADEPT、ANALYST等系统。
人如果要灵活地分析问题和处理问题，并且适用于复杂多变的应用场合，就必须不断地吸收新知识和新信息，总结经验与教训，变更计划与步骤，这就需要不断地进行学习，在人工智能中，“学习”具有重要的意义。显然，专家系统已经开始具备了“学习”的功能，专家系统的“学习”过程就是知识的自动积累过程。在数学推理系统中，“学习”过程就是根据一些简单的概念推理形成较复杂的概念，并作出数学猜想等，根据一些简单的公理推理形成较复杂的公理，并作出理论假说等；在问题判断与求解中，“学习”过程就是根据执行情况修改计划。
此阶段的专家系统主要是以大规模集成电路方式来实施的。
五、模式识别阶段
模式识别是近30年来得到迅速发展的人工智能分支学科。但是，对于什么是“模式”，或者什么是机器（也包括人）能够辨认的模式，迄今尚无确切的定义。电脑模式识别技术最初起源于图象识别的需要，比如协助警方根据照片从茫茫人海里搜寻某个罪犯，或者帮助医生把显微镜下观察的细菌形态进行分类，确认它是球菌、杆菌还是弧菌。严格地说，模式识别又不是简单的分类学，它的目标包括对于识别对象的描述、理解与综合。
在1973年召开的模式识别第一次国际学术会议基础上，成立了国际模式识别协会（IAPP）。一位专家曾经指出：“模式识别是本世纪雄心最大的学科，需要电脑科学家、数学家、生物学家、心理学家、哲学家和社会学家的通力合作。”
如果不是电脑，而是人脑接受到视觉器官（如眼睛和视网膜）传递来的信息，它究竟是怎样识别和区分大千世界的万物呢？一种可能的解决方案是：图象上的每一点都用一个神经细胞与之对应并逐一判别，最后综合为整体，但是，既使只描述图象局部的大致轮廓，神经元的数目仍不敷使用；另一种可能的方案更符合实际：大脑感知的不是图象上所有的点，而是其轮廓中最典型的特征，如线段、角度、弧度、反差、颜色等等，把它们从图象中抽取出来，然后结合头脑中过去的记忆和有关经验和知识分析判断，即“特征抽取”，它是电脑图象识别的基础。
人类相互之间交流思想，除“读写”之外的重要途径是“听说”，电脑语音识别理所当然被列为与图象识别同等重要的人工智能技术，它包括用口令控制电脑的动作、或者根据口述声音录入文字、设计出“会听话”的电脑等内容。语音识别的基础技术也是模式识别，通常每个人说话的音色和音调都有一定的差异，发声频率各不相同，人脑对语音似乎有一种自适应的能力，既能区分不同性别不同年龄的语音差异，又能调整为能够理解的基本音素，从而听懂各色人等说出的话语。采用模板匹配方式的电脑不可能具备这种本领，它通常只能“听懂”特定某人的声音，而且是经过了一段时间“学习”的结果。学习过程称为“训练”，即对着电脑大声重复地讲述某些字词，直到它把这些字词的声音频谱特征“记住”，存放在参考样本库作为识别这个字词的模板。如果换了另一人说话，电脑就不能正确地识别，这就是对说话者的依赖性，也叫“认人”的识别系统。语音识别技术在近年获得了令人惊异的进展。现有的产品如IBM的ViaVoice已经可以对连续的语言进行比较可靠的识别；微软研究院的语音技术组希望增强PC产生和识别自然语言的能力，并支持所有类型的自然语言输入（包括文字输入和语音输入），并且可以将输入的语言进行结构化处理。
人工智能模式识别的进展，已经在一定程度上使电脑具备了“听”、“说”、“读”的能力，但距离理想的目标还有较长的路程。对于人类来说，哪怕你把字写得龙飞凤舞，哪怕你把话说得含糊不清，我们也能根据对上下文的理解做出正确的识别，它表明人脑模式识别的方法，不是或者不完全是什么“模板匹配”。对与模糊信息的识别处理，人脑比电脑要擅长得多。
此阶段的模式识别主要是以超大规模集成电路方式来实施的。
六、情感计算阶段
人们一直期盼着能拥有并使用更为人性化和智能化的计算机，只有这样，才能实现从人操作计算机转变为计算机辅助人，才能实现从人围着计算机转变为计算机围着人转，才能实现计算机由认知型转变为直觉型。“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、友好反应的计算机系统。
1985年，美国MIT(麻省理工学院)Minsky教授在《脑智社会》专著中指出 “问题不在于智能机器能否有情感，而在于没有情感的机器能否实现智能。在这之后，有关赋予计算机情感能力的探讨引起了一些计算机科学家的兴趣。美国MIT大学媒体实验室Picard教授在其专著“Affective Computing (情感计算)”中做出定义：“情感计算是关于、产生于、或故意影响情感方面的计算”。
情感具有三种生理学成分：⑴主观体验，即个体对于不同情感状态的自我感受；⑵外部表现，即表情，在情感状态发生时身体各部分的动作量化形式，表情包括面部表情、姿态表情和语调表情；⑶生理唤醒，即情感产生的生理反应强度（如心率、血压、呼吸、皮肤电活动、瞳孔直径、脑电EEG等），是一种生理组织的激活水平。情感计算就是对情感的三种生理学成分进行测量与计算，它包括对情感感受强度、情感表情强度和生理激活指标的测量。例如，一个人的焦虑水平可以通过脑电图来分析其情感感受强度，通过记录和分析面部肌肉活动来测量其面部表情，通过测量血压、化验血液样本、检测血液中肾上腺素等来测量其生理激活指标。情感还有两个基本维度：愉悦度与激活度。研究发现，惊反射可用做测量愉悦度的生理指标，而皮肤电反应可用做测量激活度的生理指标。
面部表情、姿态表情、语调表情三种表情被称之为体语，构成了人类的非言语交往方式。面部表情是指通过眼部、颜面和口部肌肉的变化来表现各种情感状态，脸部运动编码系统FACS通过不同编码和运动单元的组合，可以在脸部形成复杂的表情变化，其成果已经被应用于人脸表情的自动识别与合成；MPEG-4 V2视觉标准，定义了3个重要的参数集，即人脸定义参数、人脸内插变换参数和人脸动画参数，其表情参数具体数值的大小代表人激动的程度，可以组合多种表情以模拟混合表情；人的姿态即身体表情一般伴随着交互过程而发生变化，并表达着一些信息；语调表情是通过语音的高低、强弱、抑扬顿挫来表达说话人的情感，同样的一句话“你真行!”既可以表示赞赏，也可以表示讽刺或妒忌；语音中的情感特征往往通过语音韵律（如速率、音量和音调）的变化表现出来，也可同时通过一些音素特征（如共振峰、声道截面函数等）表现出来。
情感计算的主要内容包括：三维空间中动态情感信息的实时获取与建模，基于多模态和动态时序特征的情感识别与理解及其信息融合的理论与方法，情感的自动生成理论及面向多模态的情感表达，以及基于生理和行为特征的大规模动态情感数据资源库的建立等。
情感计算的本质就是对人的情感表达的生理学成分的测量与计算，以及对人的情感表达模式的识别，它不是真正意义上的对于人的情感内部逻辑关系的计算，其主要目的只是在于建立友好的、人性化的人机界面，帮助使用者获得高效而又亲切的感觉，并有效减轻使用电脑的挫败感，构筑更贴近人们生活的智能空间或虚拟场景。
七、情感理解阶段
对于目前情感计算的理论基础，孙尧教授认为是一种具有明显缺陷的智能化理论体系，理论的发展往往决定着技术的最终高度，智能化技术想要只依靠现有的传统理论达到比其他技术更高的地步，显然是不现实的，经典的思维根本不能处理智能化的问题，即使是部分解决，也要付出极其高昂的代价，他说：“重要的不是开发多少算法或是网络结构，而是深入开发真正适合智能技术的数学与物理基础，否则一切都是空谈”。到此为止，人工智能已经接近了它的技术顶点，如果不解决深层次的理论问题，不发生人工智能的基础理论体系上的重大突破，要使计算机具有人类式的情感是永远不可能的。
深层次的理论问题包括：情感的哲学本质是什么？人类拥有情感的客观目的是什么？人的情感与认知、意志之间是如何交互作用的？情感的层次结构及其各层次之间的逻辑关系如何？情感的基本分类是怎样的，有何客观依据？情感的动力特性及其决定因素是什么？能否建立情感的数学模型，以及怎样对情感进行逻辑分析与数学运算？情感运行的基本程序是怎样的？情感的基本规律有那些？等等。显然，不解决这些理论问题，要真正实现情感的内部逻辑关系的计算是绝对不可能的。
作者经过长达八年的研究，在物理学“耗散结构论”的基础上，创立了“统一价值论”，实现了不同学科价值理论的统一化、数学化和自然科学化，并完成了对于所有不同形式和不同层次的价值的统一计算。作者进一步把该理论推广应用于人的精神领域，创立了一个新型的情感理论——数理情感学，实现了情感理论的统一化、数学化和自然科学化。“统一价值论”与“数理情感学”，从深层次上解决了情感与智能的理论问题，真正揭开了情感神秘的面纱，真正了解了情感的内部逻辑关系，使变幻莫测的“情感计算”立即转化为切实可行的“价值计算”，使计算机不仅能够准确地识别他人的情感，而且能够从其内部逻辑关系上理解他人的情感，并准确地向他人表达自己的真实情感，从而为实现真正意义上的人工情感奠定了坚实的理论基础，铺平了前进的道路。
解决了情感在深层次上的理论问题以后，全面实现真正意义上的人工情感就已经为期不远了。如果要将电脑植入人脑，用微型芯片配合脑神经细胞工作，就只需要解决两者之间的接口问题，目前人们对于神经网络的研究将会有助于这一问题的解决。
八、人工情感的最终归宿
情感在人的思维活动中占据极为重要的地位，决定和制约着人的行为活动和其它思维活动的基本框架与总体方向，人工情感的全面实现，不仅可以使计算机具有友好的、人性化的人机界面，更重要的是能够使计算机具有更高的信息处理速度与效率，具有独立的决策能力和行为控制能力，具有创造性和开拓性的思维能力。到了那个时候，从纯逻辑的角度来看，人与机器人之间已经没有任何区别了，只有机器体与肉体之间的区别了，人与机器人之间就可以实现全面的融合，没有明显的界限和本质的区别，人类的肉体之中有机器，机器人的身体中有肉体，彼此可以相互转换、相互渗透、相互促进，到时候也无所谓人与机器人之间存在什么矛盾与冲突，这就是人工情感的最终归宿。
第四节 “情感计算”的危机与哲学错误
目前的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。
一、“情感计算”理论的危机
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”。
二、“情感计算”理论的哲学错误
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。
统一价值论认为：任何主观意识总会有某一客观存在与之相对应；情感作为一种特殊的主观心理活动，反映了一种特殊的客观存在——人与事物之间的价值关系，情感与价值的关系在本质上就是主观与客观的关系。在发现了情感与价值的对应关系之后，人们就可以跳出“用主观意识来解释主观意识”的圈子，从价值现象与价值规律的角度来分析情感现象与情感规律。这样一来，神秘莫测的“情感计算”就立即转化为切实可行的“价值计算”，人文科学的情感理论就立即转化为自然科学的数理情感学，情感数学模型以及情感内部逻辑系统的建立，为情感机器人的研制奠定了坚实的理论基础。
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。
情感的感受强度、表达强度和生理唤醒指标等三个方面都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。
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。
然而，事实上，科学的情感计算和广义的人工智能对于人的生存与发展还有几个更为重要的意义被人们忽略了：提高思维的效率和速度、自主地确定和调整行为方案、直接参与社会事务和人际交往、开展自主创造性活动。
第五节 情感机器人的实际意义
赋予计算机或机器人以人类式的情感，使之具有表达、识别和理解喜乐哀怒的能力，是许多科学家的梦想，与人工智能技术的高度发展相比，人工情感技术所取得的进展却是微乎其微，情感始终是横跨在人脑与电脑之间一条无法愈越的鸿沟。很长时间内，情感机器人只能是科幻小说中的重要素材，很少纳入科学家们的研究课题之中。
一、智能机器人的主要缺陷
目前的智能电脑和机器人具有非常高的智商，但其情商和意商几乎为零，这极大地限制了其使用功能和应用范围。有些电脑虽然也被赋予了若干形式的“情感”，但这些情感是非常低级的、零碎的、断续的、机械的和表面形式的，各种情感之间的联系不具有连续性、内在逻辑性和辩证统一性，实际上只是模仿了人类的某此情感表达，绝不是真正意义上的情感。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，吸取教训。
二、情感机器人的发展现状
日本新开发的情感机器人取名“小ＩＦ”，可从对方的声音中发现感情的微妙变化，然后通过自己表情的变化在对话时表达喜怒哀乐，还能通过对话模仿对方的性格和癖好；美国MIT展开了对“情感计算”的研究，IBM公司开始实施“蓝眼计划”和开发“情感鼠标”；我国国内开展的研究项目主要有：“脸部运动编码系统”可应用于人脸表情的自动识别与合成；“MPEG-4 V2视觉标准”可以组合多种表情以模拟混合表情；针对人的肢体运动而设计的“运动和身体信息捕获设备”；基于生物特征的“身份验证系统”；“语调表情构造系统”根据语音的时间、振幅、基频和共振峰等，寻找不同情感信号特征的构造特点和分布规律；“可穿戴式计算机”可用于增强和补偿人的感知功能。
所有这些进展都局限于两个方面：一是情感的模拟表达，二是情感的模式识别。事实上，真正具有类人式情感的机器人必须具备三个基本系统：情感识别系统、情感计算系统和情感表达系统。因此，能否建立“情感计算系统”是研制情感机器人的关键。
三、情感机器人的实际意义
情感机器人的实际意义主要表现在四个方面：
1、建立人性化界面。人在操作使用机器人时，如果机器人能够对人的面部表情、自然语言、身体姿态及对键盘和鼠标的使用特征等进行观察，以识别和理解人的情感，并通过图像、文字、语音等做出智能而友好的反应，产生生动而真实的使用环境，帮助使用者获得高效而亲切的感觉，形成自然而亲切的交互，营造真正和谐的人机环境，以达到降低劳动强度和提高工作效率的目的。机器人对于不同性格利益相关性、价值取向、情感特征、个人爱好和专业特长等做出不同的反应，也有利于使用者掌握其性格脾气和功能特性，有利于在智能玩具和游戏中构筑拟人化的风格和更加逼真的场景。
2、提高思维的效率和速度。情感思维与智能思维有一个重要区别，那就是前者具有明确的目的性和方向性。人脑相对于电脑，无论是运转速度，还是内存与硬盘容量，或者计算差错率等都远远低于，然而人脑的思维优势非常明显，这就是因为人脑能够按某些“特性顺序参量” （如重要性、紧迫性、倾向性、相关性、连续性、敏感性、经验性和关联性等）来有目的地生产、筛选、组织和使用信息，从而可以简化思维过程，节约思维资源，加快思维速度，减少思维差错，这些特性顺序参量主要有：一是价值重要性，如主体将会优先发现、优先识别、优先摄取和优先使用具有较大价值量或价值率的信息；二是时间紧迫性，如根据事物的变化时间紧迫性的顺序决定逻辑推理的过程是采取模糊、粗略而简明的方法，还是采取精确、严密而详尽的方法；三是利益倾向性，如对于有利于（或不利于）维护自身利益的理论观点，主体总会优先发现支持（或否定）其成立的依据和证据；四是利益相关性，如在对于事物的起因、现状和发展方向进行分析时，主体总是力图把自己的作用、自身的经验、自身的利益（或命运）与该事物联系起来；五是价值关系的连续性，如对于过去不友好的电脑使用者通常提供不友好的使用界面；六是价值变化的敏感性，如对于陌生事物的观察与分析以及对有关信息的处理，采取较为谨慎的态度，以防虚假信息的出现或病毒的感染；七是价值知识的经验性，如通过综合分析电脑使用者的相貌、体形、操作方式、操作内容、交往对象（或网站）、工作时间等，可对他的能力、性格、职业、爱好等进行经验性判断，从而为其提供高效、快捷的界面服务；八是价值特性的关联性，如在对事物的起因、现状和发展方向进行分析时，主体将会参照与该事物存在价值关联性的事物的起因、现状和发展方向。总之，有了情感（或意志）的引导与调控，主体（人或机器人）的思维（或行为）就会具有明确的目的性和方向性，从而显著地提高思维（或行为）的效率和速度。
3、开展自主创造性活动。如果没有建立情感系统和意志系统，机器人就只能根据既定的程序、方法和手段完成既定的工作任务，最多也只能根据已经预计的某些特殊情况，个别地、机械地变更其程序、方法和手段。机器人只有在设置情感系统和意志系统后，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；
4、直接参与社会事务和人际交往。价值问题是人类社会普遍存在的问题，社会和个人所追求的物质目标和精神目标都是价值目标的具体体现，任何形式的社会关系（如经济的、政治的和文化的关系）在本质上都是价值关系（或利益关系），一切形式的目标管理在本质上都是以特定价值内容为主导方向的价值管理，人类社会的一切矛盾都可归结为利益关系的矛盾，社会结构的一切变革实质上都是利益关系的调整与重构，总之，利益关系的处理与调整是社会事务（社会管理或社会服务）和人际交往的核心内容，而这一点主要是通过人的情感系统和意志系统对思维与行动进行引导和控制来实现的，因此能否赋予真正的类人式的情感与意志，是机器人能否参与社会事务和人际交往的关键。情感的客观目的在于正确反映主体所拥有的价值关系，并为主体调整其价值关系提供决策依据和行为驱动力，机器人一旦赋予了情感和意志，就能够在复杂的环境条件下，了解和猜测他人的价值取向、主观意图和决策思路，正确评价和恰当处理与某一社会事务和人际交往有关的价值关系，就可以像人一样独立自主地、应对自如地参与社会事务与人际交往活动。
5、实现人工智能的重大飞跃。将情感注入电脑或机器人具有十分重要的意义，它使电脑向人脑的方向迈进了一大步，大大增强其使用功能，扩展了其应用范围。如果机器人具有与人一样的情感和意志，就能够在复杂的环境条件下，了解和猜测主人的价值取向、主观意图和决策思路，灵活性、积极地、创造性地进行活动，使其运行过程具有更明确的目标性、更高的主动性和更强的创造性，圆满完成主人交给的各种复杂的工作任务，从而在更大的工作范围取代人。届时，从纯逻辑的角度来看，人与机器人就再没有任何根本性差异了，机器人就可以从事人类所能从事的所有工作，包括生产劳动、企业经营、社会管理、人际交往和技术创新等，这将是人工智能技术的一次重大飞跃，无疑会产生巨大的经济效益和社会效益。
第六节 情感表达系统的建构
情感表达的主观目的在于就是向他人展示自己的能力、地位和价值需要，以求得他人的帮助，争得他人的合作，取得他人的理解，赢得他人的尊敬。
一、情感表达的客观本质
人的情感表达最初来源于人对于所接触的价值事物的生理反应的一种自然流露。人的情感一旦产生，它将唤起各种生理反应如呼吸反应、心脏反应、血管反应、肠胃反应、内分泌反应、外分泌反应等，并通过皮肤电压、血压、心跳、腺体分泌等生理指标自发地表现出来，它们大部分属于无条件反射，意志对它们的调节和控制作用是非常有限的。这些生理反应的客观目的在于：一方面使人能够在事前形成必要的生理、行为和精神方面的预准备状态，另一方面使人能够在事中正确地引导生理、行为和精神活动，三方面使人能够在事后对价值关系的变动情况作出正确的结论，并及时地总结经验、吸取教训，为下一个同类事物的出现形成必要的预准备状态。这种由情感所产生的生理反应是最原始、最简单、最直接、最自然的情感表达形式。
人在进行生产活动和社会交往过程中，为了更好地进行分工合作，就必须及时地、准确地了解彼此之间的价值关系，主要包括三方面的内容：对方所处的价值关系（能力、职业、身体状况、社会地位等）；对方对于同一事物的态度（赞成、反对、中立等）；对方对于自己及相关事物的态度（喜欢、讨厌）；等等。为此，人必须首先及时地、准确地向对方表达自己的情感，然后，再及时地、准确地识别对方所表达的情感，才能够在此基础上，分析和判断彼此之间的价值关系，才能做出正确的行为决策。
情感的表达可分为三种基本方式：完全准确方式、夸张掩饰方式、完全相反方式。由于人与人之间的利益关系是复杂多变的，不同的情感表达方式将会产生不同的价值效果。完全准确方式有助于对方做出正确的行为决策，从而有效地维护对方的利益；夸张掩饰方式有助于对方做出适当的行为决策，从而既有效地维护对方的利益，同时也兼顾自己的利益；完全相反方式有助于对方做出错误的行为决策，从而有效地维护自己的利益，同时也兼顾自己的利益。因此可以发现，当彼此存在完全一致的利益关系时，就必须向对方真实地、完全准确地表达自己的情感；当彼此存在部分一致的利益关系时，就可以向对方夸张地或掩饰地表达自己的情感；当彼此存在完全对立的利益关系时，就应该虚假地、完全相反地表达自己的情感。
总之，人的情感表达的客观本质就是人为了向他人展现自身的价值关系，这种展现有时是完全准确的方式，有时是夸张掩饰的方式，有时却是完全相反的方式。
二、情感表达方式的发展
随着人类的不断进化，社会分工的合作关系日趋复杂而密切，人与人之间的交往越来越频繁而深入，这就需要更多地、更及时地、更准确地了解彼此之间的价值关系，从而需要更多地、更及时地、更准确地向他人表达自己的情感，同时需要更多地、更及时地、更准确地识别他人所表达的情感。这时，由生理反应所产生的最原始、最自然的情感表达形式无法满足这种客观需要，从而推动着人类的情感表达形式的不断发展，这种发展主要表现在三个方面：
一是面部表情的发展。由于面部最接近大脑，最能快速地、准确地表达自己的情感，而且五官全部集中在一起，人可以通过眼、眉、嘴、鼻、面部肌肉等的变化的不同组合来灵活地、及时地、准确的、详细地表达自己的情感。
二是身体姿态表情的发展。人的身体与四肢具有高度的灵活性，许多的动作与姿态可以用来表达某些特定的情感，其中，有些动作与姿态所表达的情感是本能性质的，而有些动作与姿态所表达的情感则是夸张性质的，而还有些动作与姿态所表达的情感是完全有意识的、自主性质的。
三是语言声调表情的发展。用语言和文字（即词的含义）这类抽象信号使人类能够对更为抽象、更为本质、更为遥远、更为间接、更为广泛、更为模糊、更为变化莫测的价值事物进行认识和反应。此外，语言还可以通常语速、平均基频、基濒范围、强度、音频、基频变化、清晰度等方面的变化来确定和调整它所表达的情感形式，从而使语言能够表达更为丰富、更为细致、更为复杂的价值内容。
三、情感表达的基本模式
人的情感表达的基本模式（即基本表情）根据目标指向的不同，可以分为对物情感、对人情感、对己情感以及对特殊事物的情感四大类。其中，根据事物价值的不同变化方式和变化时态，对物情感可分为八种基本模式：留恋、厌倦（过去时）；满意、失望（过去完成时）；愉快、痛苦（现在时）；企盼、焦虑（将来时）。根据他人价值的不同变化方式、变化时态和利益相关性，对人情感可分为十六种基本模式：怀念、痛惜、怀恨、轻蔑、佩服、失望、妒忌、庆幸、称心、痛心、嫉妒、快慰、信任、顾虑、顾忌、嘲笑；根据自身价值的不同变化方式、变化时态，对己情感可分为八种基本模式：自豪、惭愧、得意、自责、开心、难堪、自信、自卑。
总之，对于不同的目标指向、不同的价值变化方式、不同的变化时态、不同的利益相关性，人的情感表达的基本模式是不同的。也就是说，人只有在确立了目标指向、变化方式、变化时态、对方的利益相关性等确定下来以后，才能确定人的情感表达的基本模式。
四、情感表达基本模式的具体表现
人的情感表达主要通过面部表情和语言表情两种方式。
1、面部表情基本模式具体表现。人的面部表情主要依靠眼、眉、嘴、鼻、面部肌肉等器官组织的协调运动来完成，Ekman和Friesen把人的基本表情分为六种：高兴、悲伤、惊讶、恐惧、愤怒和厌恶，系统地建立了上千幅不同的人脸表情图象库，并给出了六种基本表情的具体面部表现：
1、惊奇：眉毛抬起，变高变湾 ；眉毛下的皮肤被拉伸；皱纹可能横跨额头；眼睛睁大，上眼皮抬高，下眼皮下落；眼白可能在瞳孔的上边和/或下边露出来；下颌下落，嘴张开，唇和齿分开，但嘴部不紧张，也不拉伸。
2、恐惧：眉毛抬起并皱在一起 ；额头的皱纹只集中在中部，而不横跨整个额头；上眼睑抬起，下眼皮拉紧；嘴张，嘴唇或轻微紧张，向后拉；或拉长，同时向后拉。
3、厌恶：眉毛压低，并压低上眼睑；在下眼皮下部出现横纹，脸颊推动其向上，当并不紧张；上唇抬起；下唇与上唇紧闭，推动上唇向上，嘴角下拉，唇轻微凸起；鼻子皱起；脸颊抬起。
4、愤怒：眉毛皱在一起，压低；在眉宇间出现竖直皱纹；下眼皮拉紧，抬起或不抬起；上眼皮拉紧，眉毛压低；眼睛瞪大，可能鼓起；唇有两种基本的位置：紧闭，唇角拉直或向下，张开，仿佛要喊；鼻孔可能张大。
5、高兴：眉毛参考:稍微下弯；下眼睑下边可能有皱纹，可能鼓起，但并不紧张；鱼尾纹从外眼角向外扩张；唇角向后拉并抬高；嘴可能被张大，牙齿可能露出；一道皱纹从鼻子一直延伸到嘴角外部；脸颊被抬起。
6、悲伤：眉毛内角皱在一起，抬高，带动眉毛下的皮肤；眼内角的上眼皮抬高；嘴角下拉；嘴角可能颤抖。
这种对于面部表情的基本模式（基本表情）的分类方法没有充分的理论根据和严格的逻辑基础，但以上六种表情之间，面部器官组织的运动特征确实存在着较大的差异，容易进行区分。
2、语言表情具体模式的具体表现。在人类的话语中，不仅语言本身包含对于事物的价值关系的描述内容，而且语言的语速、平均基频、基濒范围、强度、音频、基频变化、清晰度等方面的变化特征还能更为丰富、更为细致、更为复杂地描述事物的价值关系。不同情感的语音信号的时间构造、振幅构造、基频构造和共振峰构造等有着不同的分布规律。例如，当一个人发怒的时候，讲话的速率会变快，音量会变大，音调会变高等；在发话的持续时间上，愤怒、惊奇的发音长度和平静发音相比压缩了，而欢快、悲伤的发音长度却伸长了；欢快、愤怒、惊奇三种情感发音信号和平静发音信号相比振幅将变大，相反地，悲伤和平静相比，振幅将减小；与平静语音信号相比、欢快、愤怒和惊奇的平均基频、动态范围、平均变化率比较大，而相反，悲伤语音信号的则较小；相对于平静发音，欢快和愤怒的第一共振峰频率略微地升高了，而悲伤的第一共振峰频率有明显的降低。
语言表情的基本模式的分类方法与面部表情的基本模式的分类方法完全相同，而每一种含有语言表情的基本模式中，语音信号的时间构造、振幅构造、基频构造和共振峰构造等特征参数与不含语言表情的平静语音信号进行比较，有着不同的构造特点和分布规律。
五、情感表达的逻辑程序
情感表达的逻辑程序大致是：当人通过一种或几种感觉器官把某事物的刺激信号接收并传递到人的大脑之中，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。
根据情感强度第一定律，情感反映的强度主要取决于“主观价值率”与“中值价值率”的差值的对数。因此，当情感表达的基本模式确定以后，人的大脑中的网状结构（该组织决定着情感的强度）将会以该情感强度的大小作为表情行为的驱动信号，以推动人的面部肌肉、身体姿态或语言声调产生相应幅度、相应速度的变化。
利益相关关系的变化对于情感表达的修正：当对方与自己的利益关系完全一致时，人就会完全真实地、自然地实施自己的情感表达；当对方与自己的利益关系只有部分一致时，人就会通过一定的神经组织来有意识地、有目的地调控相应的表情器官，适度地掩饰或夸张自己的情感表达；当对方与自己的利益关系完全相反时，人就会通过一定的神经组织来有意识地、有目的地调控相应的表情器官，完全相反地实施自己的情感表达。一般情况下，人对于表情器官的有意识地、有目的地进行调控，往往是不连续的、高能耗的、局部范围的、矛盾性的，因而很容易产生破绽而被识破。
第七节 情感识别系统的建构
人与人之间为什么要进行情感识别与情感交流呢？我们为什么要大力发展计算机的情感表达和情感识别技术。一般的观点认为，计算机的“情感识别”就是为了使计算机能够通过观察表情、行为和情感产生的前提环境来推断情感状态，基本目的在于使计算机能够与人进行情感交流，从而构造出友好的人机界面。然而，情感识别的基本目的远非如此。
一、情感识别的客观目的
事实上，人与人之间进行情感识别与情感交流存在着一定的客观动机。分工与合作是人类提高社会生产力最有效的方式，人们为了更好地进行分工合作，一方面必须及时地、准确地通过一定的“情感表达”方式向他人展现自己的价值关系，另一方面必须及时地、准确地通过一定的“情感识别”方式了解和掌握对方的价值关系，才能够在此基础上，分析和判断彼此之间的价值关系，才能做出正确的行为决策。
总之，情感识别的客观本质或客观动机就是人为了了解和掌握对方的价值关系。
由于人与人之间存在不同类型的利益相关性，对方所展现的情感有时是完全准确的方式，有时是夸张掩饰的方式，有时却是完全相反的方式，这时，人就需要不断地调整和修正对方的情感表达的客观价值内容，使自己的情感识别具有更高的及时性、准确性和完整性。
二、情感识别的计算机处理技术
人类可以通过视觉、味觉、听觉、嗅觉和触觉五个器官来认识世界，而对于他人情感的识别主要是通过视觉和听觉来完成的，即主要是通过人脸的情感识别、语言声调的情感识别和语言文字的情感识别来完成的。
1、人脸的情感识别。把用眼睛观察到的视觉信息叫做图象信息，如人脸的表情信息。一般的表情识别可以用单个感官完成，也可以用多个感官相配合来完成，它是一个整体识别和特征识别共同作用的结果。具体说来，远处辨认人，主要是依靠人脸的整体识别，而在近距离辨认人，主要是依靠人脸的特征识别。人脸的整体识别和特征识别虽然存在联系，但总体说是分开的、并行的处理过程。随着人脸的计算机处理技术（包括人脸检测和人脸识别）不断完善，利用计算机进行面部表情分析也就成为可能。由于各种面部表情本身体现在各个特征点运动上的差别并不是很大，而表情分析对于人脸的表情特征提取的准确性和有效性要求比较高，因而难以顺利地实现。例如：嘴巴张开并不代表就是笑，也有可能是哭和惊讶等。目前所用到的识别特征主要有：灰度特征、运动特征和频率特征三种。灰度特征是从表情图像的灰度值上来处理，利用不同表情有不同灰度值来得到识别的依据；运动特征利用了不同表情情况下人脸的主要表情点的运动信息来进行识别；频域特征主要是利用了表情图像在不同的频率分解下的差别，速度快是其显著特点。具体的表情识别方法主要有三个：一是整体识别法和局部识别法，二是形变提取法和运动提取法，三是几何特征法和容貌特征法。当然，这三个发展方向不是严格独立的，恰恰相反，是相互联系，相互影响的，它们只是从不同侧面来提取所需要的表情特征，都只是提供了一种分析表情的思路。
2、语言声调的情感识别。一般来说，不同语言声调表情的语言信号在其时间构造、振幅构造、基频构造和共振峰构造等特征方面也有着不同的构造特点和分布规律。由此，只要把各种具体模式的语言声调表情在时间构造、振幅构造、基频构造和共振峰构造等特征方面的构造特点和分布规律进行测算和分析，并以此为基础或模板，就可以识别出所有语言声调中所隐含的情感内容。
3、语言文字的情感识别。语言和文字属于第二信号系统，由于它们脱离了现实事物对于人的条件反射活动的直接参与，从而可以更为广泛地、普遍地、直接地、快速地、灵活地、多样地、深入地对各种事物进行认识，从而可以使人类能够对更为抽象、更为本质、更为遥远、更为间接、更为广泛、更为模糊、更为变化莫测的事物的价值关系进行认识和反应。
三、情感识别的逻辑程序
人脸的情感识别的逻辑程序：当人通过视觉器官把他人面部的刺激信号接收并传递到人的大脑之中，大脑就会进行人脸检测、人脸图像预处理、人脸特征提取等程序，然后，把以前存储在大脑中的若干基本表情的人脸特征（即脸谱）提取出来，进行对比分析和模糊判断，找出两者的人脸特征最接近的某种基本表情。这时，大脑皮层就会接通该基本表情所对应的兴奋区与边缘系统的神经联系，从而产生愉快或痛苦的情感体验。同时，大脑皮层还会接通该基本表情所对应的兴奋区与网状结构的神经联系，从而确定愉快或痛苦的强度。
语言声调的情感识别的逻辑程序：当人通过听觉器官把他人的语言声调信号接收并传递到人的大脑之中，大脑就会对其时间构造、振幅构造、基频构造和共振峰构造等特征方面的构造特点和分布规律进行检测、预处理和特征提取，然后，把以前存储在大脑中的若干基本表情的语言声调信号的时间构造、振幅构造、基频构造和共振峰构造等特征方面的构造特点和分布规律提取出来，进行对比分析和模糊判断，找出两者的声音特征最接近的某种基本表情。这时，大脑皮层就会接通该基本表情所对应的兴奋区与边缘系统的神经联系，从而产生愉快或痛苦的情感体验。同时，大脑皮层还会接通该基本表情所对应的兴奋区与网状结构的神经联系，从而确定愉快或痛苦的强度。
语言文字的情感识别的逻辑程序：当人通过听觉器官把他人的语言信号接收并传递到人的大脑之中，或者通过视觉器官把文字信号接收并传递到人的大脑之中，大脑就会对其进行语义分析，对它们所描述事物的价值关系的目标指向、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某种基本模式。这时，大脑皮层就会接通该基本表情所对应的兴奋区与边缘系统的神经联系，从而产生愉快或痛苦的情感体验。同时，大脑皮层还会接通该基本表情所对应的兴奋区与网状结构的神经联系，从而确定愉快或痛苦的强度。
第八节 情感计算系统的建构
人的情感系统包括情感表达系统、情感识别系统和情感计算系统。其中，情感表达系统和情感识别系统是人类情感系统的外围部分，情感计算系统是核心部分。
一、情感计算的客观本质
美国Picard教授最早提出“情感计算”一词，并给出了定义，即情感计算是关于情感、情感产生以及影响情感方面的计算。一般的观点认为，情感计算的目的是通过赋予计算机识别、理解、表达和适应人的情感的能力，来建立和谐人机环境，并使计算机具有更高的、全面的智能。
事实上，情感属于主观意识的范畴，情感的表现形式具有高度的主观随意性、变化随机性、特征模糊性和个体差异性，仅仅从情感的表现形式上来分析情感在识别、理解、表达过程中的客观规律性，是根本无法实现的梦想。只有跳出主观意识的范围，到客观存在的范围去探索，才能真正找到情感在识别、理解、表达过程中的客观规律性。
辩证唯物主义认为，任何形式的主观意识都是对某一客观存在的反映，情感是人对于事物价值关系的一种主观反映，即情感所对应的客观存在就是事物的价值关系。显然，价值属于客观存在的范畴，一般来说，事物的价值关系具有高度的客观现实性、变化必然性、特征确定性和个体共性。只有透过情感表现形式的神秘面纱，才能真正科学地、全面地、准确地和深刻地发现情感所代表的价值关系在识别、理解和表达过程中的客观规律性。
总之，真正科学的、全面的、准确的和深刻的情感计算必须建立在价值计算的基础之上，“情感计算”的客观本质就是“价值计算”。
二、情感计算的逻辑程序
对于事物的价值计算可以分解为四个基本程序。
1、将价值率“对数转换”为情感强度。事物的价值率通常不能直接地被人脑来认识，一般情况下，人脑是通过情感形式来间接地认识事物的价值率的，这样一来，对于情感的计算就转化为对于价值率的计算。根据情感强度第一定律，情感的强度与事物的价值率高差的对数成正比，即
μ＝Ｋmlog（１＋ΔＰ）
＝Ｋmlog（１＋Ｐ－Ｐo） (7—1)
其中，Ｐ为事物的价值率，Ｐo为人的中值价值率
2、对事物的情感强度进行计算与修正。
3、将情感强度“指数还原”为价值率。情感强度并不能直接地反映事物的价值率，而必须对原来的情感强度进行“指数还原”。
Ｐ＝exp(μ/Ｋm）＋Ｐo－１ (7—2)
4、将价值率换算成价值量。事物的价值量Uo等于事物的价值率Ｐ、作用时间T以及所投入的价值量UI之乘积，U即
Uo＝Ｐ×UI×T (7—3)
三、情感计算的逻辑程序
1、建立所有事物的情感矩阵。建立所有事物在大脑皮层的相应兴奋灶与大脑网状结构的神经联系，根据各自与网状结构的联系密度来确立各个事物的情感强度；同时建立所有事物在大脑皮层的相应兴奋灶与边缘系统的神经联系，以确立各个事物的情感方向。
2、建立所有事物的作用矩阵（或规模矩阵）。事物之间的联系主要有并集联系与交集联系两种形式。如果一个母集是由若干个子集的并集，则各子集在大脑皮层中所对应的兴奋灶群对于母集所对应的兴奋灶产生“并型”联系，并形成不同的吸引力，吸引力越强的子集兴奋灶，就越容易被母集兴奋灶所利用、所接触、所影响，该子集相对于其它子集就具有越大的作用规模；或者说，子集与母集的联系频率越高，影响次数越多，作用规模越大，则它所对应的兴奋灶与母集所对应的兴奋灶的吸引力就越大。由各个子集的相对作用规模（或各子集的兴奋灶与母集的兴奋灶的相对吸引力）所组成的矢量，称为母集的作用矢量。如果每一个子集是由更小范围内的子集所组成，是更小范围内的子集所组成的母集，则就构成了两维或多维的作用矩阵。
3、确定情感计算的方式。如果一个母集是由若干个子集的并集，母集的情感强度等于各子集的情感强度以使用频率（或作用规模较大）为权数的加权平均值；如果一个母集是由若干个子集的交集，则各子集在大脑皮层中所对应的兴奋灶就直接与母集所对应的兴奋灶产生“串型”联系，这时，母集的兴奋灶的情感强度就直接取决于各子集兴奋灶的情感强度的叠加（当然不是简单的线性叠加）。
四、情感计算的调控
情感调控的客观本质就是为了使情感的动力特性与主体所处的价值关系的变化特性相对应。由于事物的价值关系通常都处于不断的变化过程中，主体在识别、分析和判断外界价值关系的变化特征时，通常采用线性分析、数理统计和模糊判断等手段，这就需要预先设置和不断调整一些分析参数和识别参数，这些参数的设置与调整本身就包含着对价值关系变动特性的主观预设，即包含着对于主体情感动力特性的设置与调控。
情感的稳定性与强度性是情感最重要的两个动力特性，因此情感的调控主要是调控这两个动力特性。人的情感活动主要通过两条途径进行调控，一是神经调节，它具有较高的灵活性和较差的稳定性；二是体液调节，它具有较高的稳定性和较差的灵活性。通过物理的方法或化学的方法调控神经调节与体液调节相对比重，就可以调控人的情感稳定性与强度性。
情感的其余几个动力特性（如细致性、层次性、效能性、周期性、时序性、差异性等）的调控，则可以通过改变大脑网状结构、边缘系统等神经组织的物理或化学状态来实施。
第九节 意志计算系统的建构
人们认识世界的主观意识过程，通常可以分为三个阶段：一是认知阶段，目的在于解决“是什么”的问题，它由认知计算系统（或智能计算系统）来完成；二是评价阶段（即情感阶段），目的在于解决“有何用”的问题，它由情感计算系统来完成；三是决策阶段（即意志阶段），目的在于解决“怎么办”的问题，它由意志计算系统来完成。
一、意志计算的本质
人们认识世界的客观目的在于改造世界，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，再要掌握自身每个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。情感计算系统的建立使人能够充分了解各种事物对于人的价值关系，这时人就可以对于不同的事物采取不同的行为动作：积极地获取、消极地逃避或是创造性地改造等。由于任何行为动作一方面可以为人获取一定的利益或价值，另一方面必然会付出一定的代价或成本，即任何行为动作都存在着效益与成本的问题，都可以用“行为价值率”来进行描述，意志就是人脑对于自身“行为价值率”的主观反映。人脑中对于自身行为的价值关系进行分析、判断、计算和运行的系统就是意志计算系统。
意志计算系统与情感计算系统的根本差异在于：前者所反映的和计算的是自身行为的价值关系，后者所反映的和计算的只是一般事物的价值关系。
二、意志计算系统的层次结构
人的意志计算系统分为四个基本层次：一是本能行为的意志系统即本能意志系统，它是以无条件反射和一级条件反射行为为生理基础的；二是简单行为的意志系统即弹性意志系统，它是以二级条件反射为生理基础的；三是复杂行为的意志系统即知性意志系统，它是以关系条件反射为生理基础的；四是超复杂行为的意志系统即理性意志系统，它是以语言为刺激信号的关系条件反射为生理基础的。因此，意志计算系统相应地由四个有严密递进关系的子系统共同构成：
1、本能意志系统。一个相对独立的本能行为（即无条件反射行为和一级条件反射行为）通常只追求某一种价值事物，该事物的刺激信号通过激发本能行为在大脑相应区域中的兴奋灶，从而引发该本能行为的实施，则该事物对应的兴奋灶所产生的情感强度就是本能意志强度。由所有本能行为的意志强度构成的数学矢量就是本能意志强度系统；由所有本能行为的作用规模（或发生频率）构成的数学矢量就是本能意志规模系统。
2、弹性意志系统。一个简单行为（即二级条件反射行为）通常是由一个或若干本能行为按一定的逻辑关系组合而成，并以某一个特定的价值事物作为目标物。目标物的刺激信号通过激发简单行为在大脑相应区域中的兴奋灶，从而引发简单行为的实施。由所有简单行为的意志强度构成的数学矢量就是弹性意志强度系统；由所有简单行为的意志规模构成的数学矢量就是弹性意志规模系统。
3、知性意志系统。一个复杂行为（即关系反射行为）通常是由一个或若干简单行为按一定的逻辑关系组合而成，并以某一个特定的价值事物作为目标物。目标物的刺激信号通过激发复杂行为在大脑相应区域中的兴奋灶，从而引发复杂行为的实施。由所有复杂行为的意志强度构成的数学矢量就是知性意志强度系统；由所有复杂行为的意志规模度构成的数学矢量就是知性意志规模系统。
4、理性意志系统。一个超复杂行为（即语言反射行为）通常是由一个或若干复杂行为按一定的逻辑关系组合而成，并以某一个特定的价值事物作为目标物。目标物的刺激信号通过激发超复杂行为在大脑相应区域中的兴奋灶，从而引发超复杂行为的实施。由所有超复杂行为的意志强度构成的数学矢量就是理性意志强度系统；由所有超复杂行为的意志规模构成的数学矢量就是理性意志规模系统。
三、意志的计算
意志的计算与情感的计算在本质上是相似的，不同之处在于：前者计算的是主体行为的价值关系，后者计算的是一般事物的价值关系。意志的计算方法有两种：
1、组合行为计算法。如果已知某复杂行为由若干个简单行为按一定的逻辑顺序组合的，则复杂行为的价值率与各个简单行为的价值率及作用规模有关。研究表明：简单行为的意志强度（即弹性意志强度）等于各有关本能行为的合成强度，即等于各有关本能行为的强度矢量与其规模矢量之点乘；复杂行为的意志强度（即知性意志强度）等于各有关简单行为的合成强度，即等于各有关简单行为的强度矢量与其规模矢量之点乘；超复杂行为的意志强度（即理性意志强度）等于各有关复杂行为的合成强度，即等于各有关复杂行为的强度矢量与其规模矢量之点乘。
2、相关事物计算法。如果已知某行为所涉及的、相对独立的相关事物的价值率增量和作用规模，则该行为的价值率增量等于各有关事物的价值率增量矢量与规模矢量之点乘。
对意志所反映的某行为的迫切性或重要性进行判断，要根据该行为的价值率高差来确定：紧急行为的价值率高差要远大于（Ｐ0-１）；必需行为的价值率高差一般性地大于（Ｐ0-１）；必要行为的价值率高差要小于（Ｐ0-１）但要大于0；多余行为的价值率高差要小于0；有害行为的价值率高差要远小于0。
四、意志的调控
对意志的调控主要是通过大脑中的意志点（或注意点）来实现的，人的意志点就像电脑中的鼠标，它所到之处都会提高相关事物的兴奋灶的兴奋程度和相关感觉器官（思维器官）的觉醒程度，意志点的存在使主体的思想、情感和意志具有更大的积极性、主动性和创造性。
1、积极性：意志点一旦附着在某一意志目标上，就会提高它及相关事物的兴奋强度，就会加强它及相关事物兴奋灶的神经联系，从而提高整体规划、实施细则和具体动作的实施效率和实施速度，充分调动外界的积极因素和内部的所有潜能，使人的意志目标更加坚定执着，整体规划更加周到细致，实施细则更加合理可行，具体动作更加准确无误。
2、主动性：人为了满足多形式、多层次的需要，通常会同时实施多个意志目标（如工作目标、生活目标和学习目标），当几个意志目标在时间、空间、精力和价值资源等方面出现矛盾时，需要暂停或废止某些意志目标的实施，巩固和加强另一些意志目标的实施，这就需要意志点进行综合平衡和宏观调控。人为了事业、信仰或友情，可以克制自己某些方面强烈的欲望，承受巨大的精神折磨与生理痛苦，甚至可以牺牲生命，它充分反映了人在平衡和调控意志目标上的主动性。人是唯一能实施自杀行为的生物，这是人的意志主动性的极端体现。如果人的意志点得不到有效控制，当意志目标之间出现重大冲突、遭受重大挫折和沉重打击时，人就会无所适从，就会出现思想、情感和行为的严重紊乱。对突发事件的灵机应变和处理能力，也反映了一个人的意志主动性大小。
3、创造性：意志点可以有效地提高相应兴奋灶的兴奋强度，因此由意志点引导的思维、情感和意志活动将是相对迅速、清晰、准确和高效的，人对事物的本质及规律性的认识就会更加充分，对事物价值特性的了解就会更加全面，对自身行为的价值效率的把握就会更加准确。人在确定意志目标、整体规划、实施细则和具体动作时，就会充分考虑各种可能出现的危险、可能存在的机遇和可能发生的变故，从而可以有效地发现新的意志目标，调整现有的意志目标，修正过去的意志目标，使人的思想和行为具有更多的预见性、开拓性、灵活性和创造性。
五、意志计算的逻辑程序
意志系统的五个基本层次都具有特定的价值功能，并服务于特定的行为内容。意志的计算分为五个逻辑程序
1、价值目标的确立（即理性意志的计算或超复杂行为的确定）。人在某一时期内通常会有一个或几个方面的价值需要，并在大脑中会形成相应的主观欲望，为满足这些欲望必须依靠实施某一种超复杂行为来完成，并会具体表现为某一种价值事物（如金钱、地位或爱情）的获取。当有几个欲望同时产生时，人就会通过对超复杂行为或价值事物的价值率进行计算或比较，确定一个最为迫切、最为重要的价值目标，作为今后一段时期工作与生活的主要奋斗目标。这一过程的生理机制是：超复杂行为所对应的大脑皮层中的兴奋灶具有最大的兴奋强度。
2、整体规划的制定（即知性意志的计算或复杂行为的确定）。价值目标确定以后，需要制定一个整体规划。一个超复杂行为通常是由若干个复杂行为按一定的逻辑顺序组合起来的，大脑对各种不同的复杂行为及其不同的组合进行试探，找到具有最大价值率的组合方式，这一过程往往会反复进行多次，从而形成多个整体规划进行选择。这一过程的生理机制是：由多个复杂行为组合成的超复杂行为所对应的大脑皮层中的兴奋灶群具有最大的兴奋强度。
3、实施细则的制定（即弹性意志的计算或简单行为的确定）。整体规划制定后，需要制定一个实施细则来安排各个阶段、各个环节的工作任务。任何一个复杂行为通常又是由若干个简单行为按一定的逻辑顺序组合起来的，大脑对各种不同的简单行为和不同的组合进行试探，找到具有最大价值率的组合方式，这一过程也往往会反复进行多次，从而形成多个实施细则进行选择。这一过程的生理机制是：由多个简单行为组合成的复杂行为所对应的大脑皮层中兴奋灶群具有最大的兴奋强度。
4、具体动作的落实（即本能意志的计算或本能行为的落实）。实施细则制定后，需要落实各个阶段、各个环节工作的动作要领。任何一个简单行为通常又是由若干个本能行为按一定的逻辑顺序组合起来的，大脑对各种不同的本能行为和不同的组合进行试探，找到具有最大价值率的组合方式，这一过程也往往会反复进行多次，从而形成多个具体动作（或简单行为）进行选择。这一过程的生理机制是：由多个本能行为组合成的简单行为所对应的大脑皮层中兴奋灶群具有最大的兴奋强度。
5、经验教训的吸取。人在意志的运行过程之中，总是不断地对价值目标、整体规划、实施细则、具体动作的价值率进行事前预测、事中试探和事后比较，然后不断地对认知计算系统、情感计算系统和意志计算系统进行修正，以达到总结经验、吸取教训的目的。
归纳起来，意志计算的逻辑程序是：使机器人以既定的“价值目标”为行为方向，以内设的“知情意系统”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，再根据自然环境和人文环境确定边界条件，选定情感和意志的动力特性参数，就可以主动地、创造性地确定和调整“价值目标、整体规划、实施细则和具体动作”，然后对行为的最终结果进行价值评价，以便及时地修正原有的“知情意系统”，达到总结经验和吸取教训的目的。
第十节 情感机器人所产生的社会影响
机器人一旦赋予了类人式的情感，其性质就发生了根本性变化，它从此就具有了独立的人格、自控的行为、自主的决策、创新的思维和自由的意志，这将必然会对人类社会的各个方面产生深刻的影响，主要体现在：
1、经济结构的调整。情感机器人能够参与社会事务和人际交往以后，就会在越来越多的社会管理领域、生产领域和生活服务领域取代人，机器人将会成了一支越来越庞大的“劳动大军”，那么机器人的机体制造厂、软件开发公司、程序调整中心、医院、美容店、餐馆、俱乐部、学校、托儿所、职介所等行业将会迅速发展起来，社会的生产结构和经济结构将会出现重大调整。
2、社会关系的调整。机器人的行为效应（如违法犯罪后果、社会与经济收益等）应该由谁来承担，是研制者、制造者、控制者还是所有者？机器人如果杀了人，应该如何处理？是全部拆卸或分解，还是重新调整程序？如果机器人被人所“杀”，人应该如何承担法律和经济责任？一方面应该如何使机器人“遵纪守法”，另一方面应该如何维护机器人的“合法权益”？机器人是否具有继承权？人与机器人、机器人与机器人之间的经济与法律纠纷应该如何处理？机器人是否具有选择权和被选举权，是否可以“竞选”市长？
3、伦理观念的变迁。由于情感与意志的赋予，机器人与人之间的界线就会越来模糊，机器人具有了“人性”，参与了社会事务与人际交往，人应该如何对待机器人，如何处理人与机器人以及机器人之间的关系，如何评价机器人所取得的成绩，如何看待机器人的缺点和错误。机器人作为“二等公民”，应该如何确立其“社会地位”，如何看待和处理人与机器人以及机器人之间的“亲情”、“友情”与“爱情”。
4、生活方式的变更。随着机器人越来越多地替代了人类从事简单重复性工作、恶劣环境和高强度的工作，人类将会主要从事自由性、自主性、创造性和复杂性较强的工作，其工作时间的随意性、工作地点的游动性、工作内容的自主性、工作报酬的随机性和工作方式的选择性不断提高，必须会使人们的生活内容和生活方式发生着深刻的变化，包括个人消费、人际交往和家庭结构等方面的变化。此外，人将会越来越多地与机器人打交道，机器人家庭保姆将会大规模地进入家庭，并具有了越来越强的心理功能和精神功能，打电话时的第一句话可能是“请问，你是人吗？”或“请你的主人接电话”。
5、社会隐患的增多。机器人具有了情感以后，能够进行独立思考和自主行为，由于其信息的处理速度快，信息的贮存量大，运转的准确性高，在许多方面具有比人类更多的优势，他们一旦“哗变”，其后果不堪设想，其灾难性不会亚于核武器的大规模引爆。机器人参与社会生活以后，社会矛盾日趋复杂化，将会大大提高社会的不稳定性；机器人进入家庭（如家庭保姆、健康顾问、精神陪护等）以后，由于赋予了机器人以心理功能和精神功能，家庭矛盾也日趋复杂化，将会大大提高家庭的不稳定性。
6、人机一体化的发展。情感在人的思维活动中占据极为重要的地位，决定和制约着人的行为活动和其它思维活动的基本框架与总体方向，人工情感的全面实现不仅可以使计算机具有友好的、人性化的人机界面，更重要的是能够使机器人或计算机具有更高的信息处理速度与效率，具有独立的决策能力和行为控制能力，具有创造性和开拓性的思维能力。到了那个时候，从纯逻辑的角度来看，人与机器人之间已经没有任何区别了，只有机器体与肉体之间的区别了，人与机器人之间就可以实现全面的融合：一方面，机器人的一些“部件”（包括思维“部件”），可以实现“肉体化”；另一方面，人身上的一些“部件”（包括思维“部件”），可以实现“非肉体化”；第三方面，机器人与人可以进行相互转化。例如，一个人的肉体老化后，可以将其大脑中所有的认知、情感与意志方面的信息提取出来，输入机器人的大脑中暂时“贮存”下来，并由该机器人代为本人继续行使有关的社会职责，等本人的“克隆”体制作完成后，再把机器人的大脑中的有关信息移植到过来。总之，将来的情感机器人与人类可能并没有明显的界限和本质的区别，它们各有所长，各有所短，分别适合于不同的社会生产与社会生活的环境条件，彼此可以相互转换、相互渗透、相互促进。人与机器之间的矛盾与冲突，并不是“你死我活”的、“你争我斗”，而是“和谐同存”、“肝胆相照”、“荣辱与共”、“互利互惠”、“相互尊重”的关系。
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仇德辉
2008年元月
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