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关于您的计算机程序显示出较低的情商的评论,您可能会发现Eliza(您可以在这里尝试)很有趣。这在AI历史上是经典的,并假装模仿分析师(心理学)。
但是,我认为您的问题如今更适合于“ 人机交互 ”领域,该领域主要依靠视觉来识别手势和跟随动作,以及柔和自然的动作作为响应。请注意,脸部和手部的运动属于最复杂的任务,一次涉及许多肌肉。
我强烈建议影片“ 即插即用”了解人们在这一领域的研究情况。
在纯粹的人的规模结束时,我有时想,我们(我的)情绪智力自己。我是否想在人工代理中实现这种智能?
我记得为什么会想到Eliza:不是因为它的情绪智力,而是因为它显然受到了几个人的重视。可以将其视为一种(批准的)图灵测试吗?它遇见的人类怎么说?
情绪不是您可以实现的东西-它们非常复杂。但是,您可以尝试模仿它们。人的情感与以强烈的心理活动为特征的意识体验密切相关,这种意识活动基于事件的解释。
最近的大脑研究(包括认知心理学和神经生理学研究)表明,人类对每个动作或事件的情感评估在人类心理过程中起着重要作用。
最近的BICA学会2016年年会汇集了来自世界各地的科学家,他们探讨了人类思想的原理和机制,以创造出受生物启发的AI。
例如,在Samsonovich(MEPhI的控制论系教授)的提议中,该想法是在涉及情感内容的动作的计算机游戏中测试AI,其中AI可以与不同类型的社会关系中的玩家互动(例如信任) ,从属或领导)。
ICT的乔纳森·格兰奇(Jonathan Gratch)发明了虚拟人物,他们能够根据例如AI欺骗人类来达到预期效果的情况,通过与人类以自然语言进行交流来识别和表达情感。显然,不是通过重新创建人类意识来实现这种效果,而是通过实现统计调整参数来实现。
来自MEPhI的网络情报系统研究所的研究人员希望能够在不久的将来创建能够规划,设定目标并与人类建立社会关系的虚拟人,同时拥有情感和叙事情报,这些情报可以解释事件的上下文。
资料来源:研究人员提出了人工智能的社会情感测试
因此,您可能熟悉Word2Vec(W2V),正如Wikipedia所述,它使用矢量算法描述了1 “捕获单词的语言环境”。例如,从“法国”中减去“巴黎”,然后添加“意大利”,则得到“罗马”。
您需要的是Sentiment2Vec(S2V)之类的东西,它可以捕捉情感转变之间的相似之处。诸如此类:从“悲伤”中减去“恐惧”,添加“欢乐”,您就会得到“希望”。或者:从“剪纸”中减去“撒布”,添加“捣碎”,您就会“'动”。
要注意的是,您没有像单词一样容易训练的情感语料库。如果您拥有一百万小时的功能磁共振成像(fMRI)-绘制了数百个对象之间的情感变化图-那么您可以使用该数据构建S2V。您可能没有该数据。
同时,您可以构建专门研究情感的W2V。您甚至可以尝试使用当前的情绪分析引擎来引导它。也许,如果您阅读了足够多的文字,说“我剪纸了,会刺痛”,“我砸了手指,它在跳动”,那么您最终可以生产S2V。儿童读物经常使用与情感环境有关的露骨语言(“这使男孩感到难过”)。
但是,话语仍然与连接组图谱提供的经验背景相去甚远。为了测试您是否有有用的东西,您可能想在鼠标觅食模拟中实现S2V-查看它是否产生典型行为,以及是否有任何合作或竞争动力可以从S2V中自然地发展出来。
有关此主题的更多信息:
2014年,格拉斯哥大学宣称2有四种主要情绪:幸福,悲伤,恐惧和愤怒。
该网站3在主要情绪下提供了良好的(如果有些短的话)次要和三次情绪的分级细分。
参考文献
1:en.wikipedia.org/wiki/Word2vec
2:www.bbc.com/news/uk-scotland-glasgow-west-26019586
3:changingminds.org/explanations/emotions/basic%20emotions.htm
我在AGI系统中做情绪的方式是由一堆小部件,代理,在系统状态状态寄存器中投票。如果代理商联合会正常合作。这是潜意识的一部分。
计划环境中的运动的有意识部分在所有计划的运动中都包括这些系统状态状态寄存器。
所有情绪都可以从这些寄存器中得出:
https://groups.google.com/forum/#!topic/artificial-general-intelligence/pxWmHClAAdA
https://groups.google.com/forum/#!topic/artificial-general-intelligence/jWdzPaxYHmU
https://groups.google.com/forum/#!forum/artificial-general-intelligence