Formella modeller av känslor

Formella känslomodeller inom forskning om artificiell intelligens syftar till att definiera känslor i en form som kan användas för att konstruera robotar . De huvudsakliga metoderna för närvarande är KARO [1] [2] [3] , EMA [4] , CogAff [5] , Affective Computing [6] och Fominykh-Leontiev-modellen [7] [8] [9] .

OCC

KARO [1] [2] [3] ("Kunskap, handlingar, resultat och möjligheter") är baserad på OSS-modellen (Ortony, Clore, Collins) [10] , som beskriver den kvalitativa och kvantitativa sidan av 22 sorters känslor. Kvalitativt beskriver GSS förutsättningarna för varje känslas uppkomst, anger kvantitativt hur intensiteten av känslan bestäms av förutsättningarna för dess förekomst och vilka variabler som bestämmer intensiteten. Till exempel är tacksamhetskänslan kvalitativt definierad som resultatet av "någons förtjänstfulla handlingar och trevliga tillhörande önskvärda händelser." Tacksamhetens intensitet bestäms av 1) ett omdöme om en handlings förtjänst, 2) det oväntade i denna händelse, 3) önskvärdheten av denna händelse.

Nedan följer en beskrivning av den kognitiva strukturen hos de 22 känslorna i OSS.

De enklaste känslorna

I OSS är de enklaste känslorna glädje, som reduceras till njutning, och sorg, som reduceras till missnöje.

De enklaste känslorna
Glädje Nöje
Ve Missnöje

The Luck of Another group

Förutom tecknet på njutning - missnöje, som W. Wundt kallade känslans tecken, använder OSS tecknet på en önskvärd - oönskad händelse. I dessa termer kommer den grupp av känslor som kallas "en annans tur" att se ut så här.

Framgång-misslyckande för den andre?
glädje för andra Nöje av en händelse som en annan önskar
Glo Nöje av en händelse som är oönskad för en annan
Indignation Missnöje över en händelse önskad av en annan
En skam Missnöje vid en händelse som är oönskad för en annan

Grupp "Antagande - bekräftelse"

Ett annat tecken är en förmodad, bekräftad händelse. Med hjälp av detta tecken erhålls ytterligare 6 känslor i OSS.

Antagande - bekräftelse
Hoppas glädje av en förmodad trevlig tillställning.
Tillfredsställelse nöjet av en trevlig bekräftad händelse.
Lättnad glädje av en obekräftad obehaglig händelse.
Rädsla missnöje över en obehaglig förväntad händelse.
Bekräftad rädsla missnöje från en bekräftad obehaglig händelse.
Besvikelse missnöje från en obekräftad trevlig händelse.

Action Evaluation Group

Åtgärdsutvärdering
stolthet en positiv bedömning av deras handlingar
Glädje positiv bedömning av någon annans handlingar
Skam negativ bedömning av sina handlingar
Förebrå negativ bedömning av någon annans handlingar

Gruppen "Utvärdering av objektet"

Objektsvärdering
Kärlek trevlig attraktion till föremålet.
Hat obehagligt avvisande av föremålet.

Komplexa känslor

Dessutom beaktas 4 komplexa känslor i OSS.

Komplicerade känslor
Tacksamhet glädje + beundran
Ilska förebråelse + sorg
Pris glädje + stolthet
Ånger skam + sorg.

KARO

KARO är en formalisering av OSS-modellen baserad på formell logik.

EMA

EMA [4] går också tillbaka till OSS-modellen. Flera variabler används för att beskriva känslor: nytta, önskvärdhet (D), sannolikhet för en händelse (p), etc. Med dessa variabler definieras flera känslor enligt följande.

EMA
Glädje D > 0, p = 1
Hoppas D > 0, p < 1
Rädsla D < 0, p < 1
Nöd (sorg) D < 0, p = 1

Cogaff

CogAff [5] beskriver den allmänna arkitekturen för action control. [elva]

Affective Computing

Affective computing [6] förklarar möjligheten att känna igen mänskliga känslor av en robot genom ansiktsuttryck och karakteristiskt beteende. Det förklarar också möjligheten av externa uttryck av känslor av en robot. Övergången från ett emotionellt tillstånd till ett annat beskrivs med hjälp av en Markov-kedja .

Fominykh-Leontiev-modellen

I Fominykh-Leontiev-modellen [7] [8] [9] definieras känsla som en numerisk funktion (som har betydelsen av emotionell styrka) av någon uppsättning parametrar som beskriver situationen. Varje typ av känslor har sin egen uppsättning parametrar. För varje agent (människor, djur, robot) och för varje känsla är en egen funktion F möjlig, som avgör känslans styrka beroende på argumentens värde. E = F(…)

Sådana allmänna idéer ligger nära OSS. Skillnaden ligger i valet av parametrar och den uppsättning parametrar som motsvarar varje känsla. Huvudparametern för utilitaristiska känslor är mängden av den mottagna (förlorade) resursen R eller nivån på prestationer. Om situationen endast beskrivs av denna parameter, när

För glädje och sorg, E = F(R).

Detta innebär att situationen redan har upphört och värdet på R är känt exakt. Känslor som uppstår efter situationens slut kallas konstaterande. Om situationen ännu inte har avslutats, så kan i agentens situationsmodell en uppskattning eller prognos av värdet R, som betecknas med PR, bildas. PR-parametern bildar de tidigare känslorna

För hopp och rädsla, E = F(p, PR).

I synnerhet om vi betraktar parametern R som en funktion av tiden (t.ex. bankkonto) R(t), så kan prognosen göras med hjälp av derivatan dR(t)/dt.

I [7] konstrueras en nedbrytning av ytterligare flera dussin känslor i form av en konvex kombination av åtta grundläggande känslor. Till exempel,

skuld = a*sorg + b*tillfredsställelse,

där a och b är numeriska positiva koefficienter a + b = 1.

I [12] [13] , baserat på analys av ansiktsuttryck av känslor, erhölls värdena a = 0,7, b = 0,3.

Anteckningar

  1. 1 2 Steunebrink, BR, Dastani, MM & Meyer, JJ. Ch. (2008). En formell modell av känslor: Integrering av kvalitativa och kvantitativa aspekter. I G. Mali, CD Spyropoulos, N. Fakotakis & N. Avouris (Eds.), Proc. 18:e Europeiska konferensen om artificiell intelligens (ECAI'08) (s. 256-260). Grekland/Amsterdam: Patras/IOS Press . Hämtad 27 april 2009. Arkiverad från originalet 24 december 2013.
  2. 1 2 J.-J. Ch. Meyer, "Resonemang om emotionella agenter", i Proceedings of ECAI'04, s. 129-133. iOS Press, (2004).
  3. 1 2 J.-J. Ch. Meyer, W. vd Hoek och B. v. Linder, "En logisk inställning till dynamiken i åtaganden," Artificiell intelligens, 113, 1-40, (1999).
  4. 1 2 J. Gratch och S. Marsella, "A domänoberoende ramverk för modellering av känslor", J. från Cognitive Systems Research, 5(4), 269-306, (2004) . Hämtad 27 april 2009. Arkiverad från originalet 26 februari 2009.
  5. 1 2 A. Sloman, "Bortom grunda modeller av känslor", Cognitive Processing, 2(1), 177-198, (2001) . Hämtad 27 april 2009. Arkiverad från originalet 16 mars 2009.
  6. 1 2 R. W. Picard, Affective Computing, MIT Technical Report, 1995 . Hämtad 27 april 2009. Arkiverad från originalet 13 maj 2011.
  7. 1 2 3 Leontiev V. O. Klassificering av känslor. Odessa, 2002 Arkiverad 26 februari 2009.
  8. 1 2 Fominykh I. B. Känslor som en apparat för att utvärdera beteendet hos intelligenta system. Tionde nationella konferensen om artificiell intelligens med internationellt deltagande KII-2006. Konferensens handlingar. . Hämtad 27 april 2009. Arkiverad från originalet 12 december 2007.
  9. 1 2 Leontiev V. O. Formler för känslor. Elfte nationella konferensen om artificiell intelligens med internationellt deltagande KII-2008. Konferensens handlingar. T. 1 . Hämtad 27 april 2009. Arkiverad från originalet 28 september 2010.
  10. Ortony, A.; Clore, G.L.; och Collins, A. 1988. The Cognitive Structure of Emotions. Cambridge, Storbritannien: Cambridge University Press.
  11. BIRMINGHAM COGNITION AND AFFECT PROJEKTET . Hämtad 27 april 2009. Arkiverad från originalet 16 mars 2009.
  12. Yu. G. Krivonos, Yu. V. Krak, O. V. Barmak, G. M. Efimov Modellering och analys av ansiktsuttryck av känslor. Rapporter från National Academy of Sciences of Ukraine, 2008, 12
  13. Yu. V. Krak, O. V. Barmak, G. M. Efimov Informationsteknologi för att känna igen känslomässiga ansiktsuttryck i en persons ansikte. Bulletin of Kyiv University, Cybernetics-serien, 2008, nummer 8