25、赋予机器人情感与个性：从模拟到应用

赋予机器人情感与个性：从模拟到应用

在当今科技飞速发展的时代，赋予机器人情感和个性成为了一个备受关注的领域。本文将深入探讨如何为机器人开发情感引擎、创建人工个性，以及相关的技术细节和实际应用。

1. 机器人情感引擎的开发

首先，我们要将机器人的情感放入上下文记忆中，这样脚本处理程序就能访问这些情感信息。我们把情感视为对话上下文的一部分，每个情感在上下文记忆字典中都有一个标签或名称。例如，如果机器人的主要情感是快乐，它会在上下文记忆中设置快乐的上下文。规则库会根据这个上下文标签来确定如何回答“你感觉怎么样？”这样的问题。

机器人的情感模型是其人工个性的核心，它能够计算、更新和记忆机器人的情感状态。机器人通常从一个中立状态开始，基于八种情感特征的组合进行更新，包括快乐/悲伤、欢迎/疏远、友好/陌生、好奇/沮丧以及精力充沛/疲惫。当机器人经历某些事件时，它会收到导致情感状态改变的提示。比如，如果用户对机器人说的话回应“那很愚蠢”，机器人的悲伤情感轴就会增加。

我们使用极坐标来计算机器人的整体情感状态，就像之前章节中的图所示。当前情感状态是通过计算其他情感的质心来确定的。如果情感大致平衡，情感的质心在极坐标图上会靠近中心；如果机器人主要是快乐和友好的，质心会向图的那一侧移动。我们选择最接近质心的单一情感状态，以此为基础为机器人创建复杂的情感特征。其中，精力充沛/疲惫这一属性比较特殊，其情感值基于机器人的运行时间。

机器人表达情感的主要方式包括机器人手臂的位置（更快乐的机器人会将手臂抬得更高、更向前）以及对话中词汇的选择。

以下是创建机器人情感引擎数据条目的Python代码：