机器人情感调动方法的探索（上）

1.0  前言

熟悉AI的人听到“情感机器人”这个概念，可能首先会想到机器人Pepper，2014年由日本软银公司与法国Aldebran Robotics公司合作打造的一款机器人，号称能够根据人们的语调和面部表情，感知人类的情绪，并进行反馈。其实市面上还有很多其它贴着“有情绪”标签的机器人，然而，这些标榜着“有情绪”的机器人真的拥有自己的“情绪”吗？事实上，所谓的“有情绪”，说的其实是“情绪识别”，也就是AI领域中的情感计算系统，英文叫做Sentiment Analysis，是通过对话语中所包含情感的分析，来推断出说话人的态度，从而获得用户对某事件的情感倾向。这样的技术被用在电商中，大大提高了获取用户反馈的效率和准确率，而在情感机器人这个概念上，能够识别出用户的情感，并不意味着机器人因此拥有了自己的情感，更不要说情感反馈了。

我们在这里想要探索的AI情感系统，是机器人在和人类交互的过程中调动情感的方法，让机器人有逻辑地被赋予拟人化的人工情感（Artifacial Emotion），在交互中给人类带来更逼真的情感体验。

2.0 设计范畴

我们所探索的情感系统，是从对话这个角度出发，找到话语中调动机器人情绪的主要元素，从而推理出机器人在反馈时最适当的情感，并把这种情感通过动作表情、回复语以及TTS表现并反馈给用户。这样就可以通过聊天互动，给用户更逼真的情感互动的体验。

简单来说，我们所探索的是一套机器人在对话中具有情感逻辑的反应体系，是一种具有拟人逻辑的情感调动方法。

3.0 探索一：找到方向

情绪究竟是怎么产生的？

关于情绪是什么，如何产生的，至今也没有在学术界有一个统一的解释。生理学理论表明，身体内部的物理反应是情绪产生的根本原因。而神经学理论认为，是大脑内的神经活动导致了情绪反应。认知理论也指出，思想和其他精神活动在情绪的形成中起着至关重要的作用。从心理学的角度看，情绪和一系列心理现象有关，包括气质、性格、心情和动机。[1]

从各家理论中不难看出，情绪既是人类在进化中已被编码到基因中的与生俱来的反应，是本能的；也是心理上的反应，受到了各种不同认知和环境因素的影响。[2]

虽然情绪产生的过程很复杂，但也可以简单看成三个步骤：一、受到外部刺激；二、对刺激产生反应并进行评估；三、产生情绪。学术界通常是对认知评估过程中涉及到的因素、评估的先后顺序进行争论，但不可否认的一点是，情绪在人类身上是一种自然存在的认知能力。[1]

从何着手?

从这个情感产生的框架去思考不难发现，在对话场景中，造成一方情感产生的外部刺激无非就是交互对象说话的内容、语气、肢体语言等等。我们在这里要研究的核心内容，就是单针对话语这一项，要如何进行分析理解，从而推断出机器人应有的情感反馈。

机器人的情感并不能和用户的情感直接对应

从用户的话语中，我们从不同的角度能够看出很多不同的内涵。在最初，大家直觉性地认为，只要能分析出用户话语中所包含的情感，就能由此推断出机器人的情感反馈，所以对用户话语内容的分析重点放在了情感计算上。我们把这个推断逻辑变成一个简单的公式进行尝试：

当尝试在第一个空白填上情感时会发现，我们无法根据情感去定义句子到底说了什么，同一种情感能够覆盖到的句子是多种多样的。例如，“你真棒”和“我好喜欢下雨天”这两个句子中都含有「喜爱」这个情绪，当机器人回应“你真棒”这个句子时，表现出「感谢」或「自豪」的情绪是符合常理的，而在回应“我好喜欢下雨天”时，「感谢」或「自豪」就不再是合理的情感反馈了。

影响到机器人情感的因素除了用户话语中的情感，还可能是句子中提到的和机器人有关的某个事件，或机器人对所提及的某个客观事实的态度，这些影响因素可以受到机器人的人设、性格以及所处场景等因素的影响。所以，仅从情感的角度来分析话语是行不通的。[1]

找到分析用户话语的新角度

经过以上的思考，我们尝试不把话语的分析重点放在情感上，而是从其它层面进行推导。在现代汉语的研究中，胡裕树先生对句子的分析分为三个层面：语法层面、语义层面和语用层面。[5] 从语用学来看，一句话并非只有字面上的意思，也具有交际功能。

从举例中可以看出，我们通常可以用一个简单的动词来描述一句话的交际功能，如问好、辱骂、赞美等。这样的词汇不仅描述了一个人说这句话的行为目的，还带有一定的感情色彩。针对这样的描述，通常可以很直观地判断出在回答时所调动的情感。如：当一个人得到别人的“赞美”时，回复时大概率调用的情感是“喜悦”、“感激”；当一个人受到别人的“辱骂”时，回复时通常带有的情感是“气愤”、“委屈”。所以，更加能够帮助我们对机器人回复中的情感做出判断的，是这句话所带有的交际行为。而一句话中的交际行为，被称为句子的言语行为。

假设

从句子交际功能的角度，我们尝试了新的情感推导公式，并找到了一些可以很直观推断出机器人情感反馈的言语行为。

从假设的公式中可以很明显看出，我们可以根据机器人不同的性格设定，对像“辱骂”、“夸奖”、“赞美”、“表白”这样的言语行为，很直观地作出有逻辑并有心理学依据的情感反应推断。例如，一个成熟稳重类型的人在应对别人的辱骂时会偏向于保持冷静，而一个张扬易怒的人在应对别人的辱骂时会更容易表现出气愤。那么，像“辱骂”、“夸奖”、“赞美”这种表达情感的行为，被统称为言语行为中的表达行为。顾名思义，就是通过一个行为来表达出某种情感。如：“你真是个蠢货”这句话，在不考虑语气的情况下，从言语行为角度看，是一个辱骂行为，它表达了说话人对听话人厌恶的情感；“你真聪明”这句话，是一个赞美行为，它表达了说话人对听话人喜爱或崇拜的情感。当机器人在回应这句话时，是对这个行为进行反应，而不是对这句话中的情绪做出反应。

表达行为话语分析

在表达行为中，我们除了关注话语中所表达的情感，还从语义的角度去关注了所表达情感的对象。例如：“你真是个聪明的机器人”和“我真是个聪明的孩子”都是夸奖行为，但夸奖的对象前者是听话人，后者是说话人自己，也就是自夸。当机器人对这两个句子进行情感反馈时，针对前者适合作出“感谢”或“得意”的反应，针对后者更适合作出“赞同”或“为之开心”的反应。所以针对实施表达行为的句子，我们就可以使用表达行为(语用学角度)+情感对象(语义学角度)的组合来对话语进行更精准的区分。用简单的公式表达如下：

从表达行为的例子可以看出，当结合句子语用和语义不同角度的双重分析时，可以更好地对句子进行话语行为和意义上的区分，也就能更准确的推导出多样的机器人情感反馈。那么除了表达行为，还有哪些其它类型的言语行为呢？是否也可以结合语义的分析来找到特定的规律去推断机器人的情感呢？

探索的过程进行到这里为设计方案提供了全新角度的思路，下一篇会继续本篇话题，对进一步探索的结果进行介绍。

未完待续

探索的过程进行到这里为设计方案提供了全新角度的思路，下一篇会继续本篇话题，对进一步探索的结果进行介绍。