基于Agent的人机情感交互系统研究

该文在软件Agent技术基础上,提出具有识别真实人情感,同时又能够表达虚拟人个性情感的Multi-AgentSystem体系结构。在系统的感知Agent中,采用隐马尔可夫(HMM)数学模型通过表情(视觉)和语言(声音)对六种基本情感状态进行识别。实验结果说明基于视觉和听觉的多模态识别算法能提高计算机对人的情感识别率。文章最后指出面向Agent技术实现人机情感交互系统的开发是一种行之有效的方法。

论和谐人机情感交互的网络远程教育系统构建的理论依据

针对网络远程教育因教学行为上的时空分离,存在师生双向交互困难及情感交流缺失,严重影响学习者的认知学习能力的发展,甚至对心理健康产生危害等难题,根据建构主义和自主学习理论以及元认知理论的基本内容,针对网络远程学习者的有效学习方法、学习环节及学习策略等三方面,设计与构建"和谐人机情感交互的网络远程教育系统"的理论依据,并从系统开发与应用实际,给出了这些理论如何科学地指导"和谐人机情感交互的网络远程教育系统"研发的具体思路。

数字社会治理中情感计算的风险及其规避

情感计算是以算法为核心,以人的情感特征为学习对象,旨在感知、识别、理解、模仿以及影响人的情感状态,是强人工智能的彰显。情感计算为数字社会治理的价值重塑创设了互动环境,表现为场景可视化、问题精准化、工具智慧化和治理动态化。冷冰冰的技术文明难以介入复杂的情感世界,这种矛盾带来的张力使数字社会治理面临一系列风险,如模糊道德标准判断、公众隐私泄露、治理目标偏差以及智能官僚主义。推动情感计算“向上向善”发展,要求厘清人机情感交互的伦理逻辑,完善情感信息运用的法律法规,聚焦情感计算应用的技术定位,积极培育情感计算的技术素养,以“技术善治”引领数字社会治理体系和治理能力现代化。