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机器的感情?用于计算机意识的情感计算模型已经出现

2017-01-04 12:16:01         
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人类对于意识本质的探索一直在不断发展的过程中,随着近年来人工智能的进步,此类研究的进展正在加快。理解和建模意识不仅能够使人了解自身,更能为构建先进的机器系统提供帮助。最近,Software Foundation的一项研究提出了用于机器意识的情感模型。


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摘要


在过去,有几种意识模型已经变得流行,并且已被用于机器意识的模型的开发,在模拟和实现中,一些研究成果已经出现。涉及情绪,行为和个性的情感计算属性并不是这些意识模型的重点,因为它们缺乏在软件应用程序和机器人中部署的动机。但情感属性是机器意识在未来的重要组成部分,情感属性或许可以帮助人工智能助理技术兴起。


人格和感情可以给予机器人除计算模型以外的额外意识成分。机器学习领域的最近的发展集中于深度学习,它可以帮助我们在能够更好地复制人类感觉知觉(例如语音识别和视觉)的方面进一步开发机器意识。随着这些技术的进步,在开发同步情感计算的不同方面的模型中,我们必将遇到更多的挑战。在本文中,我们回顾了一些现有的意识模型,并展示了一个情感计算模型,可以在机器人系统上实现人类的触摸和感受。


导语


如何定义意识一直是对人类意识模拟或建模的主要挑战。


无论如何,意识的广义定义是意识的状态或质量,其特征在于感知,主体性,通过感觉知觉体验的能力,觉醒状态,自我意识,以及心理的控制,同时意识到思维过程。


意识的定义和模型中的挑战会影响意识的实现或模拟研究。在过去,人们已经针对某些意识模型进行了模拟研究,例如来自全局工作空间理论的信息流模型。


Shanahan 进行了一项研究,通过与环境的相互作用的内部模拟来实现预期和规划的认知功能。一种基于失重神经元的实现也被用于控制模拟机器人。人们也进一步尝试通过暴力搜索启发式来模拟特定形式的智力,以再现人类感知和认知的特征,包括情感。


此外,小规模的实现可以考虑基于动物的意识的模型,意识是动物生存所需。虽然在任务解决的过程中表现的智力不同,但限制人类的意识的定义并不严谨,因为所有生物都倾向于具有与人类意识重叠的某些属性。一些未被驯化的动物,如啮齿动物,可以生存在具有挑战性和广泛变化的气候和环境中。有一些研究表明,如老鼠这类的动物似乎会表达意识的某些方面,这不仅仅是为了生存。它们具有社会属性,例如与人类相似的认同感。高度的好奇心和创造力是意识的主要属性,这可能是区分人类和其余动物的因素。虽然智力也是意识的一个基础方面,但一些研究已经表明,智力是必要的,但不是创造力的充分条件。然而,除了人类,其他动物也显示出了一定的创造力水平。人们已经在尝试通过研究近死亡经验,通过吸纳意识的非物质主义方面,以非常规方式增强现有模型。此外,心理学和量子力学的思路也被纳入一项物质意识的研究。


为了通过实证研究意识,Tononi 提出了意识信息整合理论,它可以量化实体拥有的决定其意识水平的综合信息量。


该理论完全取决于系统集成信息的能力,无论被观测者是否具有强烈的自我意识,语言、情感、身体或身处环境如何。


此外,它试图解释为什么意识在例如睡眠状态的情况下既不需要感觉输入也不需要行为输出。在此基础上,进一步的研究是令其作为动力学和因果结构的函数,将集成信息应用于离散网络。


信息综合理论 3.0(Information integrated theory 3.0)通过现象学公理和假设进一步细化了意识的性质,以便设计出满足这些公理的机制系统,从而产生意识。有人建议,具有纯前馈结构的系统不能产生意识,而某些性质的反馈或递归可能是意识的一个重要组成部分。这是基于以前的研究的结论,其中确定反馈的存在与否可以直接等价于存在或不存在意识。


David Chalmers 强调了在定义意识方面的「解释鸿沟」,并指出问题难处来自于尝试以纯物理术语解释「意识」。综合信息理论是基于现象学公理。它从意识开始,表明具有一些反馈状态的复杂系统可能具有不同的意识水平。然而,这并不完全支持 Chalmers 所定义的意识经验的动机。Chalmers 从第一和第三人的视角和他们之间的关系来看待「意识经验」和「感觉」。


情感计算领域,致力于发展处可以模拟、识别和处理人类情感的系统——这本质上就是创造感觉或情感的体验。情感计算可以让人和人工系统更好的交流,能够促进人与人工系统的情感信任,增强两者联系。让人工意识拥有情感模型,是在未来的人类日常活动中引入移动技术和机器人的一大目标。例如,家庭厨房机器人利用情感计算的特性,能进一步从建立连接和通信。在不久的将来,性机器人、治疗和护理机器人的需求量也将越来越大,这类机器人都需要情感计算功能。此外,智能玩具和机器人宠物的出现可能有助于养育孩子和赡养老人。尽管基于移动应用的支持和学习系统已成功被部署,但是他们常常因缺乏实体交互性而被批评。在如压力管理和咨询等些领域,机器人的情感可以进一步地帮助人类。


个性是潜意识的一个独立部分。但是过去提出的关于潜意识的模型,并没有很好的处理」个性「的特性。先前的一项研究提出了不同个性在工作绩效的选择、培训和发展、以及工作表现方面的影响。Nazir 等人进一步提出了基于文化个性的情感模型,包括人格的五个维度。Carver 和 Scheier 使用控制理论作为个性的概念框架,从社会、临床和健康心理学三方面进行解读。虽然这些研究在心理学领域非常受欢迎,但是在机器意识模型中,关于如何整融合对个性的理解,却并没有被广泛地研究。


我们注意到,饥饿与疼痛,作为最重要的生存方面的生物元素,帮助人们形成了性格及情感。Starzyk 等人提出了动机学习模型,以研发某种自动系统,使之能够在动态改变的疼痛信号之间做出响应。这些信号,能够反映出外在的驱动力及内在的控制信号的相互作用。将疼痛作为一种对某种目标(如食物)的抽象符号,也许会成为机器意识情感模型中的某种特性。尽管已经有不少著名的机器意识的模型被提出,但他们在处理人类情感的特性方面仍面临着局限性,而这些特性很有可能在机器人系统及其他相关的即将出现的科技中(为它们)带来情感与意识。这些拥有人类情感的系统将会带来广泛的社会影响力,包括社会认同、信任及可靠性方面的内容。同时,人类本身的局限也将会成为威胁。我们将自己的发展目标局限于发展「机器情感」,这也许会导致人造意识所产生的个性,并不会注重逻辑或是社会认同等积极因素。


本文将回顾一些现有的潜意识模型,并提出了一个高效的机器意识计算模型,它意图融合人的个性及情感。随后,本文将进一步讨论如何使用最新的科技及机器学习中的进展来研发这个高效的计算模型。


本文的余下部分按照如下内容组织:第二节给出了关于潜意识的背景知识及现有的模型;第三节展示了新提出的模型;第四节对新提出模型的进一步研究方向进行了讨论;第五节总结了全文。


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物理层面(硬件层面)及超物理层面(软件层面)的差异对比图



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图 2 机器意识与动物之间在处理如「疼痛」、「饥饿」、「疲倦」等情感元素的示意



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图 7 在机器意识领域使用的机器学习及人工智能概念

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