1、应用情感计算：从理论到现实的跨越

应用情感计算：从理论到现实的跨越

1. 情感计算概述

情感计算是人工智能与社会行为科学交叉的新兴领域，它研究人类情感的感知和表达，旨在设计能模仿人类情感或利用情感知识与人类有效沟通的智能系统。

1.1 情感计算的起源与定义

情感计算的概念由Prof. Rosalind Picard在二十多年前提出，她将其定义为“与情感相关、源于情感或影响情感的计算”。情感计算研究有理论和应用两个视角：
- 理论视角 ：致力于理解人们如何感知和表达情感，例如通过计算模型测试认知科学理论、在智能体中实现人工情感或建立人类与智能体交互的心理模型。
- 应用视角 ：专注于设计能够理解和影响人们行为及心理状态的智能系统，如采用机器学习进行自动情感识别、通过工程方法合成情感表达以及开展涉及社会交流的人机/机器人交互研究。

1.2 情感计算的发展与突破

近年来，情感计算取得了显著进展，数据驱动的自动情感识别模型在一些任务中已达到人类水平，特别是基于面部表情的分析。例如，Beard等人在对愤怒、平静、厌恶、恐惧、快乐、中性、悲伤和惊讶这八种情感类别进行分类的实验中，使用CREMA - D、RAVDESS和CMU - MOSEI三个数据集，在CREMA - D数据集上，自动情感识别器在音频和视听情感分类方面的准确率高于人类。具体数据如下表所示：
| 模态 | 人类准确率 | 机器准确率 |
| — | — | — |
| 音频 | 40.9% | 41.5% |
| 视觉 | 58.2% | 52.5% |
| 音频 -