机器人的“情感”从何而来

　　日本软银公司开发的全球首款可以与人交流的情感机器人“珮珀”近期在网上开售，售价19.8万日元（约合1.1万元人民币），首批1000台一分钟内即告售罄。像人一样拥有丰富情感的机器人，受到了人们的热烈追捧。

　　情感是指对外界刺激做出的肯定或否定的心理反应，比如说喜欢、愤怒、悲伤、恐惧等。一般来说，人类的情感很难用指标去量化，情感机器人则恰恰相反。把一堆冷冰冰的零部件组装起来，把看不见摸不着的“情感”，量化成机器可理解、可表达的数据产物，机器人的“情感”即由此而来。

　　上个世纪末，美国麻省理工学院教授罗莎琳德·皮卡德提出了“情感计算”概念，先从生理学角度，检测人体的各种心理参数，如心跳、脉搏、脑电波等，据此计算人的情感状态；再从心理学角度，通过各种传感器接收并处理环境信息，并据此计算机器人所处的情感状态。

　　与人类间的情感交流过程类似，情感机器人的运作过程包括情感信息的获取、识别分析和情感的表达。首先，机器人需通过视觉系统、听觉系统和各类传感器等来获取外界信息。与一般智能机器人不同的是，情感机器人会更有目的地获取与情感相关的有效信息，如人脸的表情和动作，语音的高低、强弱等。情感信息的识别与分析是这个过程的重头戏。生活中，脸部表情是人们常用的较自然的情感表达方式，比如，眉头紧皱可能表示愤怒等。20世纪70年代，美国心理学家保罗·艾克曼提出了脸部情感的表达方法，即脸部运动编码系统FACS，通过不同编码和运动单元的组合，可以让机器人自动识别与合成复杂的表情变化，如幸福、愤怒、悲伤等表情。类似的还有动作分析模型和声学模型。

　　除了情感分析模型外，还需要建立知识库，让机器人“掌握”人们熟知的常识和惯用表达，比如“买买买”这类潮流用语。这样，机器人跟人类的交互体验将更加流畅有趣。通过情感识别与分析的反过程，即给定一种情感状态，再通过语音合成、面部表情合成和动作合成后，一个相对完美的情感机器人就呈现在你的面前。

　　情感机器人的互动和陪伴功能使其具有广泛的潜在商业价值，有望在医疗、公共服务、研究和智能家庭等方面大有作为。新推出的“珮珀”企业版，雀巢公司用它来推销咖啡机，日本瑞穗银行让它担任银行柜员的职位，今年它还将在山田电机卖场里卖电器……跟“珮珀”类似的，还有工作型机器人Nao、家庭管家式机器人“吉波”等。

　　人类情感的美妙之处在于它的不可知性，而情感机器人目前还只是人类编写出来的一个程序。从这个意义上来说，情感机器人将促使我们更了解自己的情感，在未来真正地成为人类生活和工作的好帮手。