仇德辉
在21世纪,机器人将会如20世纪计算机的普及一样,深入地应用到各个领域。尽管机器人的发展非常迅速,但远远没有达到它应有的水平,其中一个重要原因就是现有机器人的“情商”为零。由于没有情感的引导,机器人本身没有任何自主性和灵活性,只能按照固定的程序完成非常固定的任务,因此其应用范围受到了极大的限制。
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。让计算机和机器人拥有人类式的情感,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无法逾越的鸿沟。
为什么要对机器人注入情感
虽然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。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。目前,计算机的应用扩展迫切需要解决三个方面的问题:一是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。二是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,其运算速度、记忆容量和计算准确率等是任何人都无法相比的;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忽视的作用,那就是提高计算机自身资源的效率和速度。三是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具有与人类完全一样的行为灵活性、决策自主性和思维创造性。
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,情感机器人的出现将把这次伟大浪潮推向一个全新的发展阶段。
情感机器人——应时而生
机器人技术的形成,归功于在第二次世界大战中各国加强了经济的投入。由于人力的缺乏,战后的汽车工业、机械制造业等迫切需要一种机器人来从事繁重的体力劳动,以提高生产效率,降低人的劳动强度。
机器人技术的发展可以分为4个发展阶段:
第一代机器人:示教再现型机器人。1947年,为了搬运和处理核燃料,美国橡树岭国家实验室研发了世界上第一台遥控的机器人。1962年美国又研制成功PUMA通用示教再现型机器人,这种机器人通过一个计算机,来控制一个多自由度的机械,通过示教存储程序和信息,工作时把信息读取出来,然后发出指令,这样机器人可以根据人当时示教的结果重复地再现出这种动作。比方说汽车的点焊机器人,只要把这个点焊的过程示教完以后,机器人就重复这个工作。
第二代机器人:感觉型机器人。示教再现型机器人对于外界的环境没有感知,这个操作力的大小、这个工件存在不存在、焊接的好与坏,它并不知道。因此,在20世纪70年代后期,人们开始研究第二代机器人,叫感觉型机器人,这种机器人拥有类似人的感觉,如力觉、触觉、滑觉、视觉、听觉等,它能够通过感觉来感受和识别工件的形状、大小、颜色。
第三代机器人:情感识别与表达型机器人。20世纪90年代各国纷纷提出了“情感计算”、“感性工学”、“人工情感”与“人工心理”等理论,为情感识别与表达型机器人的产生奠定了理论基础。主要的技术成果有:基于图像或视频的人脸表情识别技术,基于情景的情感手势、动作识别与理解技术,表情合成和情感表达方法和理论,情感手势、动作生成算法和模型,基于概率图模型的情感状态理解技术,情感测量和表示技术,情感交互设计和模型等。这种机器人能够比较逼真地模拟人的许多种情感表达方式,能够较为准确地识别几种基本的情感模式。但是,这种机器人没有内在的情感逻辑系统,不能真正地进行情感思维与情感计算。
第四代机器人:情感理解型机器人。情感机器人就是赋予了人类式情感的机器人,使之具有表达、识别和理解喜乐哀怒的能力。关于情感机器人的理论就是“人工情感”理论,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)。目前,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数学模型。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不可能的。
各国情感机器人争先亮相
日本已经形成举国研究“感性工学”的高潮。1996年日本文部省就以国家重点基金的方式开始支持“情感信息的信息学、心理学研究”的重大研究课题,参加该项目的有十几个大学和研究单位,主要目的是把情感信息的研究从心理学角度过渡到心理学、信息科学等相关学科的交叉融合。每年都有日本感性工学全国大会召开。与此同时,一向注重经济效益的日本,在感性工学产业化方面取得了很大成功。日本各大公司竞相开发、研究、生产了所谓的个人机器人(Personal Robot)产品系列。其中,以SONY公司的AIBO机器狗(已经生产6万只,获益近10亿美元)和QRIO型以及SDR-4x型情感机器人为典型代表。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”:2008年4月美国麻省理工学院的科学家们展示了他们最新开发出的情感机器人“Nexi”,该机器人不仅能理解人的语言、对不同
语言做出相应的喜怒哀乐反应,还能够通过转动和睁闭眼睛、皱眉、张嘴、打手势等形式表达其丰富的情感。这款机器人完全可以根据人面部表情的变化来做出相应的反应。它的眼睛中装备有CCD(电荷耦合器件)摄像机,这使得机器人在看到与它交流的人之后就会立即确定房间的亮度并观察与其交流者的表情变化。
欧洲国家也在积极地对情感信息处理技术(表情识别、情感信息测量、可穿戴计算等)进行研究。欧洲许多大学成立了情感与智能关系的研究小组。其中比较著名的有:日内瓦大学克劳斯·舍尔(Klaus Soberer)领导的情绪研究实验室,布鲁塞尔自由大学的D.卡纳梅洛(D.Canamero)领导的情绪机器人研究小组以及英国伯明翰大学的A.斯洛曼(A.Sloman)领导的认知与情感工程。在市场应用方面,德国Mehrdad Jaladi-Soli等人在2001年提出了基于EMBASSI系统的多模型购物助手。EMBASS I是由德国教育及研究部(BMBF)资助并由20多个大学和公司共同参与、以考虑消费者心理和环境需求为研究目标的网络型电子商务系统。英国科学家已研发出名为“灵犀机器人”(HeartRobot)的新型机器人,这是一种弹性塑胶玩偶,其左侧可以看到一个红色的“心”,而它的心脏跳动频率可以变化,通过程式设计的方式,让机器人可对声音、碰触与附近的移动产生反应。
在国内成如火如荼之势
我国机器人的研究始于20世纪70年代后期,863计划就将机器人技术作为一个重要的发展主题,国家投入几个亿的资金开始了机器人研究。目前,中科院沈阳自动化所、原机械部的北京自动化所、哈尔滨工业大学、北京航空航天大学、清华大学、中科院北京自动化所、北京科技大学等单位都做了非常重要的研究工作,代表性产品有工业机器人、水下机器人、空间机器人、核工业机器人。
我国对人工情感和认知的理论和技术的研究始于20世纪90年代,大部分研究工作是针对人工情感单元理论与技术的实现。哈尔滨工业大学研究多功能感知机,主要包括表情识别、人脸识别、人脸检测与跟踪、手语识别、手语合成、表情合成、唇读等内容,并与海尔公司合作研究服务机器人。清华大学进行了基于人工情感的机器人控制体系结构的研究。北京交通大学进行多功能感知机和情感计算的融合研究。中国科学院自动化研究所主要研究基于生物特征的身份验证。中科院心理学所、生物所主要注重情绪心理学与生理学关系的研究。中国科技大学开展了基于内容的交互式感性图像检索的研究。中国科学院软件所主要研究智能用户界面。浙江大学研究虚拟人物及情绪系统构造等。
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-4V2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。
由于情感的赋予,机器人就拥有了与人完全一样的智能效率性、行为灵活性、决策自主性和思维创造性,这样一来,从纯逻辑的角度来看,机器人与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几乎所有工作,包括生产劳动、企业经营、社会管理、人际交往和技术创新等,可以在更大的程度上和更深的层次上取代人,从而大大扩展它的应用范围,圆满完成主人交给的各种复杂的工作,其社会需求量必将大大增加,研发真正意义的情感机器人无疑会产生数以万亿计的经济效益。(文章代码:1608)
(作者是A3-情感、价值理论方面的专业研究人员。)
责任编辑尹莹莹