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“人工情感”教材建设与教学实践 　　摘要：人工情感(Artificial Emotion)是人工智能领域的扩展研究，是北京科技大学智能科学与技术专业的特色课程。本文介绍了“人工情感”课程教材的教学内容、组织形式、辅助教材建设及与该教材配套的情感机器人实验平台等内容，并对智能科学与技术专业的相关教材建设作了思考。 　　关键词：智能科学；情感计算；感性工学；机器人；教材 　　中途分类号：G642　文献标识码：B 　　 　　1　引言 　　 　　人工情感(Artificial Emotion)是利用信息科学的手段对人类情感过程进行模拟、识别和理解，使机器能够产生类人情感，并与人类进行自然和谐人机交互的研究领域。1981年就有人开始研究人工情感问题，但是直到1990年以后它才开始逐渐引起人们的关注，特别是近几年，对人工情感的研究越来越受到人们的重视。1995年，美国MIT媒体实验室的R，Picard教授提出了“情感计算(Affective Computing)”的概念，并于1997年正式出版了专著《Affective Computing》。情感计算研究就是试图创建一种能感知、识别和理解人的情感，并能针对人的情感做出智能、灵敏、友好反应的计算机系统。日本学者Nagamachi提出了“感性工学(Kansei Engineering)”的新术语，并展开了以消费者为导向的新产品开发研究。2000年，北京科技大学的王志良教授提出了“人工心理(Artificial Psychology)”的理论，并于2007年出版了《人工心理》专著。 　　心理学家认为，人工情感是在人工智能理论框架下的一个质的进步，这充分表明了新世纪人工科学的多学科交叉研究，彼此互为影响的特点。人工情感必将为计算机的未来应用展现一种全新的方向。 　　 　　2　学术科研背景 　　 　　人工情感作为人工智能的扩展研究，已经在应用方面取得了许多进展(主要是在美国、日本和欧盟国家)。但是，由于情绪心理学理论方法的多样性，导致人工情感理论与研究方法都不十分成熟，使得应用技术受到了很大影响。 　　综合国际上关于人工情感专题研讨与论述，我们将人工情感研究领域面临的主要挑战归纳如下： 　　(1)情绪心理学理论的多样性，导致人工情感理论方法的不一致，以至于很难找到适用于信息科学的人工情感的统一理论方法。 　　(2)目前几乎还没有符合人类情感规律并适于机器实现的人工情感自动生成模型； 　　(3)在智能推理过程中，如何考虑情感影响的因素，实现真正意义上的拟人推理过程。 　　(4)目前还没有为人工情感研究者提供完善服务的计算机仿真平台及情感计算库。 　　(5)语音情感信息处理技术和表情识别技术的不成熟，成为制约人工情感与和谐人机交互技术发展的瓶颈。 　　 　　(6)如何实现多模态情感信息融合、识别与理解，实现自然和谐的人机交互平台环境。 　　(7)人工情感的研究成果如何与成熟的人机交互平台相结合。 　　(8)如何验证机器情感的正确性是人工情感研究面临的图灵测试问题。 　　(9)如何从人工情绪(Artificial Emotion)走向仿真情绪(simulating Emotion)、工程情绪(Engineering Emotion)，进而找到重大应用突破点，这将是一个亟待解决的问题。 　　针对这一学科前沿的源头问题，进行创新性研究，解决普遍认为是人工情感的几个困难问题，是我们未来研究面临的主要挑战，也是我们的机遇。 　　 　　3　现实面临的问题 　　 　　2003年，北京大学智能科学系率先提出成立“智能科学与技术”本科专业，主要从事机器感知、智能机器人、智能信息处理等交叉学科的研究和教学。并于2004年在国内开始招生。随后的几年里，全国多所重点院校都成立了自己的“智能科学与技术”专业，并拥有了相关的硕士点、博士点以及博士后流动站。 　　随着本科生、硕士生和博士生以及从事智能科学研究人员队伍的不断壮大，使得教材建设的问题逐渐凸显。“智能科学与技术”专业作为最年轻也最有发展潜力的学科，还没有自己专业系列教材，许多高校的教材大都采用计算机类、通讯类的课程，而这些教材大都处在“知识结构老化，更新缓慢”的状态，已经不能适应该学科的发展，成为制约学科建设和教学水平提高的重要因素。教材是基本教学内容的载体，好的教材可以在教学方法上提供相应的参考，不仅为教学提供依据，还会助推本学科不断完善，学生培养体系的逐渐规范。因此，建设新教材，使之尽快与国际接轨，已成为亟待解决的重大问题。 　　2007年开始，北京科技大学招收智能科学与技术专业本科生，该专业的本科生将在2009年下半年进入专业课阶段学习，专业教材的建设问题已迫在眉睫。我们通过跟踪调查北京科技大学智能科学与技