情感計算研究
隨著危害力極強的黑客工具的廣泛傳播使用，分布式拒絕 。
【認知情感行為三維目標 認知情感行為】健全的機器智能不僅要具備智商，更要擁有情商 。正如人工智能之父馬文·明斯基所言：關于機器情感問題的核心不在于智能機器能否有情感 ， 而在于沒有情感的機器能否實現智能 。隨著新一代人工智能技術持續發展，基于情感計算的賦能領域日益廣泛 。例如，教育培訓領域的智慧課堂師生情感交互介入與教學質量評價 ， 生命健康領域的情感障礙類疾病篩查與老年人情感陪護，社會安全領域的網絡群體情緒引導與嫌疑人微表情評估，商業服務領域的虛擬客服類人情感互動與精準偏好營銷等 。然而，面向情景化實際應用場景 ， 現階段情感計算仍然面臨著諸多挑戰 。
原文 ：《情感計算正面臨諸多挑戰》
作者 |西北工業大學網絡空間安全學院 彭大天 王震
圖片 |網絡
復雜情感的能觀性
人類情感是一種認知、生理、體驗、行為的心理狀態反應，支撐人類高級思維活動的重要載體 。當前研究普遍采用快樂、悲傷、憤怒、厭惡、驚訝、恐懼和蔑視等七種類型以及愉悅度、激活度和優勢度或兩極性、相似性和強度等三個維度量化人類情感特征 ， 從而獲得文本、語音、視覺、生理信號等模態觀測數據 。由大腦皮層和皮下組織等神經通路協同參與、理性思維和感性情緒共同作用的情感心智呈現出高度復雜性 。事實上，復雜情感所表征的全部心理狀態能否被完全觀測仍然是一個亟待探索的問題 。這些情感表觀度量方法觀測到的情感數據難以全面刻畫復雜的人類情感和準確感知受主體強力抑制的喜怒不形于色，好惡不言于表,悲歡不溢于面 隱式情感 。面向多成分組成、多要素耦合、多維量結構、多模態交互的情感表觀度量方法將是未來重要的研究方向 。
抽象情感識別的準確性
在彌合抽象情感與機器表征的鴻溝愿景下 ， 情感計算已經從文本、語音、視覺、生理信號等單模態研究發展到多尺度信息互補與高維度語義消歧的多模態融合階段 。最新的研究主要基于神經網絡構建情感計算模型，其識別準確性高度依賴于海量多模態情感數據、適配多模態情感特征的模型結構和大規模的模型參數訓練調優策略 。
然而 ， 關于抽象情感特征精確基礎定義尚未達成學界共識，致使情感數據標注不夠精細準確，非情感數據摻雜又可能造成關鍵情感數據的深度污染，難以獲得大規模高質量的多模態數據集；基于神經網絡的深度學習模型結構很難充分刻畫情感數據時空耦合特性并表征隱式情感要素 ， 融合心理學和認知神經學等領域知識不足 ， 基于數據和知識雙驅動的多模態情感模型泛化性不強，難以勝任通用場景化情感識別任務；面向情感計算的多模態數據集成、多模型聯合推理、多模態信息互補、情感理解與表達增強策略等基礎理論研究不足；大規模參數訓練過程仍需依靠高性能集群計算平臺，且費時耗電，碳排放能耗與參數優化效率之間的能效量化指標以及輕量化低能耗的參數調優策略將成為未來重要的研究課題 。
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多變情感的能控性
情感賦能的機器在感知和理解人類情感的同時，試圖生成情感控制策略 ， 并通過獨特人格化情感交互影響人類情感動態變化，進而實現想定的情感控制目標 。例如引導網絡輿論和誘導社會情緒、調整最佳課堂教學互動、介入精神疾病治療、推薦特定情感偏好產品等 。在人機交互過程中，情感控制質量評估需要建立在充分理解人類多變情感內在產生機理和多種心理狀態反應機制的基礎上 。然而，人類情感心智在意識形成、進化、交互過程中生理層面的作用機理依然蒙著一層神秘面紗；情感影響人類自主神經系統背后的生物學基礎及進化演變機制尚未完全解開；針對跨文化與特殊群體的差異化情感表觀和多民族與區域性社會群體性情緒偏好研究還不夠充分，這會導致情感控制策略嚴重偏差，難以發揮想定控制作用，甚至引發新的文化沖突和民族矛盾 。這些都充分說明了生成的情感控制策略并不能完全控制多變情感要素 。
數據驅動模型的安全性
最新的單模態情感計算模型和多模態情感計算模型，都是數據驅動AI模型，在情感識別決策過程中 ， 數據、模型、承載系統都不可避免地面臨著安全性挑戰 。
情感數據采集和存儲過程中可能泄露個人隱私信息，或被未經授權人員竊取、篡改和使用，破壞了情感數據的隱私性、機密性和一致性；面對復雜不確定性任務和蓄意對抗樣本攻擊、后門攻擊、模型竊取攻擊、成員推斷攻擊等實際應用場景，情感計算模型難以高效精確執行，導致輸出準確性、功能完整性、決策魯棒性（在實際應用場景下模型決策過程中抵御外部風險的抗干擾能力）受到嚴重威脅；基于情感計算的承載應用系統容易遭受軟件框架泄露、計算機通信網絡拒絕服務攻擊、操作系統資源惡意占用、物理硬件設備失效失控等潛在風險 。安全可信的情感計算賦能應用亟需研究出能夠一體化處理功能安全和網絡安全的廣義安全范式 。
文章為社會科學報思想工坊融媒體原創出品，原載于社會科學報第1841期第4版 ， 未經允許禁止轉載，文中內容僅代表作者觀點，不代表本報立場 。
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