Поиск
№ | Поиск | Скачиваний | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
1 | В течение последних десятилетий существенно возросло число исследований эмоций, появились новые теории и модели эмоциональной системы. Исследователям стало ясно, что феномен эмоций может быть понят, использован и смоделирован с помощью двух фундаментальных процессов: генерации эмоций и эффектов эмоций, а также связанных с ними задач моделирования. Эти задачи служат строительными блоками для аффективных моделей и включают для обоих процессов следующие составляющие: определение набора областей; определение соотношений между этими областями (от триггеров эмоций к генерации эмоций и от эмоций к их эффектам); вычисление интенсивности и магнитуды для расчета интенсивностей эмоций в процессе генерации и магнитуд эффектов в процессе возникновения этих эффектов; определение функций, которые соединяют и интегрируют сложные эмоции. Интерес к проблеме эмоций возрастает вместе с развитием исследований искуственного интеллекта. Все чаще возникает потребность в человекоподобном поведении, воспроизвести которое очень сложно без попыток моделирования эмоционального аппарата. Особенно важным становится моделирование эмоций в контексте создания агентов, функциональность которых связана с коммуникацией с человеком. Для многих практических задач и проблем (например, распознавание эмоций, реализация эффектов или последствий эмоций) перспективным кажется развитие технологий машинного обучения. Однако решение отдельных задач (таких как распознание эмоций по фото/тексту и т. д.) пока не привело к качественному прорыву в моделировании эмоциональных систем. Более того, исследователи все чаще отказываются от создания отдельной эмоциональной системы, апеллируя к тому, что эффекты эмоций реализуются в поведении агента автоматически, если они были включены в данные, использованные для обучения агента. Примером практической реализации задачи является разработанный компанией Microsoft чатбот Тэй в Твиттере, который быстро научился писать эмоциональные тексты, но при этом очевидно, что такое поведение не является следствием работы его собственной эмоциональной системы. Но многие исследователи в области робототехники, ИИ, интерфейсов человек-компьютер и когнитивных наук все-таки создают вычислительные модели с учетом разработанных ранее теорий и природы эмоций. Целью появления таких моделей является создание более достоверных и эффективных искусственных персонажей (в том числе NPC – non-personal character) и роботов и, кроме того, повышение качества взаимодействия человек-компьютер. В статье проанализированы методологические трудности моделирования эффектов эмоций. Этот анализ представляет собой шаг в направлении формализации моделирования эмоций и предлагает основания для разработки более систематического, общего подхода к моделированию, а также отдельных подходов для создания моделей эффектов эмоций и эмоций в целом. В качестве результата анализа выделен ряд принципов, которые необходимо учитывать при моделировании эмоций. Данные принципы, положенные в основу моделируемой эмоциональной системы агента, могут помочь исследователям продвинуться на пути создания человекоподобного ИИ, использующего эмоциональную систему в качестве визуального языка при коммуникации. Ключевые слова: моделирование эмоций, визуальный язык, эффекты эмоций, архитектура искусственного агента, ИИ – искусственный интеллект | 703 |