认知情感行为(认知情感行为三维目标)

情感计算研究

随着危害力极强的黑客工具的广泛传播使用，分布式拒绝。

健全的机器智能不仅要具备智商，更要拥有情商。正如人工智能之父马文·明斯基所言：关于机器情感问题的核心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。随着新一代人工智能技术持续发展，基于情感计算的赋能领域日益广泛。例如，教育培训领域的智慧课堂师生情感交互介入与教学质量评价，生命健康领域的情感障碍类疾病筛查与老年人情感陪护，社会安全领域的网络群体情绪引导与嫌疑人微表情评估，商业服务领域的虚拟客服类人情感互动与精准偏好营销等。然而，面向情景化实际应用场景，现阶段情感计算仍然面临着诸多挑战。

原文 ：《情感计算正面临诸多挑战》

作者 |西北工业大学网络空间安全学院 彭大天 王震

图片 |网络

复杂情感的能观性

人类情感是一种认知、生理、体验、行为的心理状态反应，支撑人类高级思维活动的重要载体。当前研究普遍采用快乐、悲伤、愤怒、厌恶、惊讶、恐惧和蔑视等七种类型以及愉悦度、激活度和优势度或两极性、相似性和强度等三个维度量化人类情感特征，从而获得文本、语音、视觉、生理信号等模态观测数据。由大脑皮层和皮下组织等神经通路协同参与、理性思维和感性情绪共同作用的情感心智呈现出高度复杂性。事实上，复杂情感所表征的全部心理状态能否被完全观测仍然是一个亟待探索的问题。这些情感表观度量方法观测到的情感数据难以全面刻画复杂的人类情感和准确感知受主体强力抑制的喜怒不形于色，好恶不言于表,悲欢不溢于面 隐式情感。面向多成分组成、多要素耦合、多维量结构、多模态交互的情感表观度量方法将是未来重要的研究方向。

抽象情感识别的准确性

在弥合抽象情感与机器表征的鸿沟愿景下，情感计算已经从文本、语音、视觉、生理信号等单模态研究发展到多尺度信息互补与高维度语义消歧的多模态融合阶段。最新的研究主要基于神经网络构建情感计算模型，其识别准确性高度依赖于海量多模态情感数据、适配多模态情感特征的模型结构和大规模的模型参数训练调优策略。

然而，关于抽象情感特征精确基础定义尚未达成学界共识，致使情感数据标注不够精细准确，非情感数据掺杂又可能造成关键情感数据的深度污染，难以获得大规模高质量的多模态数据集；基于神经网络的深度学习模型结构很难充分刻画情感数据时空耦合特性并表征隐式情感要素，融合心理学和认知神经学等领域知识不足，基于数据和知识双驱动的多模态情感模型泛化性不强，难以胜任通用场景化情感识别任务；面向情感计算的多模态数据集成、多模型联合推理、多模态信息互补、情感理解与表达增强策略等基础理论研究不足；大规模参数训练过程仍需依靠高性能集群计算平台，且费时耗电，碳排放能耗与参数优化效率之间的能效量化指标以及轻量化低能耗的参数调优策略将成为未来重要的研究课题。

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多变情感的能控性

情感赋能的机器在感知和理解人类情感的同时，试图生成情感控制策略，并通过独特人格化情感交互影响人类情感动态变化，进而实现想定的情感控制目标。例如引导网络舆论和诱导社会情绪、调整最佳课堂教学互动、介入精神疾病治疗、推荐特定情感偏好产品等。在人机交互过程中，情感控制质量评估需要建立在充分理解人类多变情感内在产生机理和多种心理状态反应机制的基础上。然而，人类情感心智在意识形成、进化、交互过程中生理层面的作用机理依然蒙着一层神秘面纱；情感影响人类自主神经系统背后的生物学基础及进化演变机制尚未完全解开；针对跨文化与特殊群体的差异化情感表观和多民族与区域性社会群体性情绪偏好研究还不够充分，这会导致情感控制策略严重偏差，难以发挥想定控制作用，甚至引发新的文化冲突和民族矛盾。这些都充分说明了生成的情感控制策略并不能完全控制多变情感要素。

数据驱动模型的安全性

最新的单模态情感计算模型和多模态情感计算模型，都是数据驱动AI模型，在情感识别决策过程中，数据、模型、承载系统都不可避免地面临着安全性挑战。

情感数据采集和存储过程中可能泄露个人隐私信息，或被未经授权人员窃取、篡改和使用，破坏了情感数据的隐私性、机密性和一致性；面对复杂不确定性任务和蓄意对抗样本攻击、后门攻击、模型窃取攻击、成员推断攻击等实际应用场景，情感计算模型难以高效精确执行，导致输出准确性、功能完整性、决策鲁棒性（在实际应用场景下模型决策过程中抵御外部风险的抗干扰能力）受到严重威胁；基于情感计算的承载应用系统容易遭受软件框架泄露、计算机通信网络拒绝服务攻击、操作系统资源恶意占用、物理硬件设备失效失控等潜在风险。安全可信的情感计算赋能应用亟需研究出能够一体化处理功能安全和网络安全的广义安全范式。

文章为社会科学报思想工坊融媒体原创出品，原载于社会科学报第1841期第4版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。

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