人工智能是指用人工的方法和技術(shù)，模仿、延伸和擴(kuò)展人的智能，實(shí)現(xiàn)機(jī)器的智能化，人工情感指用人工的方法和技術(shù)，模仿、延伸和擴(kuò)展人的情感，使機(jī)器具有識(shí)別、理解和表達(dá)情感的能力。由于情感是一種特殊的、更深刻的認(rèn)知，具有更高的復(fù)雜性和多變性，因此人工情感必須建立在一定程度的人工智能的基礎(chǔ)上。人工情感的發(fā)展歷程可分為算術(shù)運(yùn)算、數(shù)學(xué)運(yùn)算、邏輯推理、專家系統(tǒng)、模式識(shí)別、情感計(jì)算、情感理解等七個(gè)基本階段，其中前五個(gè)基本階段實(shí)際上是人工智能的發(fā)展歷程。從廣義的角度來看，情感是一種特殊的認(rèn)知，意志又是一種特殊的情感，廣義的人工智能包括人工智能、人工情感與人工意志三個(gè)方面，因此上述的人工情感的發(fā)展歷程實(shí)際上又是廣義的人工智能的發(fā)展歷程。

一、算術(shù)運(yùn)算階段

1614年蘇格蘭人John Napier發(fā)表了一篇論文 ，其中提到他發(fā)明了一種可以進(jìn)行四則運(yùn)算和方根運(yùn)算的精巧裝置；1623年Wilhelm Schickard制作了一個(gè)能進(jìn)行6 位數(shù)以內(nèi)加減法運(yùn)算，并能通過鈴聲輸出答案的“計(jì)算鐘”，該裝置通過轉(zhuǎn)動(dòng)齒輪來進(jìn)行操作；1625年William Oughtred發(fā)明計(jì)算尺；1642年，法國(guó)哲學(xué)家兼數(shù)學(xué)家Blaise Pascal發(fā)明了第一臺(tái)真正的機(jī)械計(jì)算器——滾輪式加法器，其外觀上有6個(gè)輪子，分別代表著個(gè)、十、百、千、萬、十萬等，只需要順時(shí)針撥動(dòng)輪子，就可以進(jìn)行加法，而逆時(shí)針則進(jìn)行減法，原理和手表很像，算是計(jì)算機(jī)的開山鼻祖了；1668年英國(guó)人Samuel Morl制作了一個(gè)非十進(jìn)制的加法裝置，適宜計(jì)算錢幣；1671年德國(guó)數(shù)學(xué)家Gottfried Leibniz 設(shè)計(jì)了一架可以進(jìn)行乘法運(yùn)算，最終答案長(zhǎng)度可達(dá)16位的計(jì)算工具；1822年英國(guó)人Charles Babbage設(shè)計(jì)了差分機(jī)和分析機(jī)，其設(shè)計(jì)理論非常超前，類似于百年后的電子計(jì)算機(jī)，特別是利用卡片輸入程序和數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)被后人所采用；1834年Babbage 設(shè)想制造一臺(tái)通用分析機(jī)，能夠完成所有的算術(shù)運(yùn)算，該分析機(jī)由四個(gè)基本部件構(gòu)成：存儲(chǔ)庫、運(yùn)算室、傳送機(jī)構(gòu)和送人取出機(jī)構(gòu)，類似于現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的五大裝置：輸入、控制、運(yùn)算、存儲(chǔ)和輸出裝置，因此他被公認(rèn)為計(jì)算機(jī)之父；1848年英國(guó)數(shù)學(xué)家George Boole創(chuàng)立二進(jìn)制代數(shù)學(xué)，提前近一個(gè)世紀(jì)為現(xiàn)代二進(jìn)制計(jì)算機(jī)的發(fā)展鋪平了道路；1890年美國(guó)人口普查部門希望能得到一臺(tái)機(jī)器幫助提高普查效率，Herman Hollerith (后來他的公司發(fā)展成了IBM 公司)借鑒Babbage的發(fā)明，用穿孔卡片存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并設(shè)計(jì)了機(jī)器，結(jié)果僅用6 周就得出了準(zhǔn)確的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(如果用人工方法，大概要花10 年時(shí)間)。

算術(shù)運(yùn)算主要是以機(jī)械方式來實(shí)施的。

二、數(shù)學(xué)運(yùn)算階段

在以機(jī)械方式運(yùn)行的計(jì)算器誕生百年之后，隨著電子技術(shù)的突飛猛進(jìn)，計(jì)算機(jī)開始了真正意義上的由機(jī)械向電子時(shí)代的過渡，電磁學(xué)、電工學(xué)、電子學(xué)不斷取得重大進(jìn)展，在元件、器件方面接連發(fā)明了真空二極管和真空三極管，電子器件逐漸演變成為計(jì)算機(jī)的主體，而機(jī)械部件則漸漸處于從屬位置。1906年美國(guó)人Lee De Forest發(fā)明電子管，為電子計(jì)算機(jī)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)；1924年2月IBM公司成立，從此一個(gè)具有劃時(shí)代意義的公司誕生；1935年IBM推出IBM601機(jī)，這是一臺(tái)能在一秒鐘內(nèi)算出乘法的穿孔卡片計(jì)算機(jī)；1937年英國(guó)劍橋大學(xué)的Alan M.Turing出版了他的論文，并提出了被后人稱之為“圖靈機(jī)”的數(shù)學(xué)模型；1937 年Bell試驗(yàn)室的George Stibitz展示了用繼電器表示二進(jìn)制的裝置，盡管僅僅是個(gè)展示品，但卻是第一臺(tái)二進(jìn)制電子計(jì)算機(jī)；1940年Bell實(shí)驗(yàn)室的Samuel Williams 和Stibitz 制造成功了一個(gè)能進(jìn)行復(fù)雜運(yùn)算的計(jì)算機(jī)，該機(jī)器大量使用了繼電器，并借鑒了一些電話技術(shù)，采用了先進(jìn)的編碼技術(shù)；1941年Atanasoff 和學(xué)生Berry 完成了能解線性代數(shù)方程的計(jì)算機(jī)，取名叫“ABC ”，用電容作存儲(chǔ)器 ，用穿孔卡片作輔助存儲(chǔ)器，那些孔實(shí)際上是“燒”上去的，時(shí)鐘頻率是60Hz，完成一次加法運(yùn)算用時(shí)一秒；1946年美國(guó)賓夕法尼亞大學(xué)莫爾學(xué)院制成的大型電子數(shù)字積分計(jì)算機(jī)(ENIAC)，最初也專門用于火炮彈道計(jì)算，后經(jīng)多次改進(jìn)而成為能進(jìn)行各種科學(xué)計(jì)算的通用計(jì)算機(jī)，這臺(tái)完全采用電子線路執(zhí)行算術(shù)運(yùn)算、邏輯運(yùn)算和信息存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)，運(yùn)算速度比繼電器計(jì)算機(jī)快1000倍，這就是人們常常提到的世界上第一臺(tái)電子計(jì)算機(jī)；1945年數(shù)學(xué)家馮·諾伊曼發(fā)表了電子離散變量自動(dòng)計(jì)算機(jī)(EDVAC) 方案；1949年英國(guó)劍橋大學(xué)數(shù)學(xué)實(shí)驗(yàn)室率先制成電子離散時(shí)序自動(dòng)計(jì)算機(jī)(EDSAC)；美國(guó)則于1950年制成了東部標(biāo)準(zhǔn)自動(dòng)計(jì)算機(jī)(SFAC)等。

與此同時(shí)，數(shù)學(xué)、物理也相應(yīng)地蓬勃發(fā)展，到了20世紀(jì)30年代，物理學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域經(jīng)歷著定量化的階段，描述各種物理過程的數(shù)學(xué)方程，其中有的用經(jīng)典的分析方法已根難解決。于是數(shù)值分析受到了重視，研究出各種數(shù)值積分、數(shù)值微分以及微分方程數(shù)值解法，把計(jì)算過程歸結(jié)為巨量的基本運(yùn)算，從而奠定了現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的數(shù)值算法基礎(chǔ)。

    社會(huì)上對(duì)先進(jìn)計(jì)算工具多方面迫切的需要，是促使現(xiàn)代計(jì)算機(jī)誕生的根本動(dòng)力，20世紀(jì)以后，各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域和技術(shù)部門的計(jì)算困難堆積如山，已經(jīng)阻礙了學(xué)科的繼續(xù)發(fā)展，特別是第二次世界大戰(zhàn)爆發(fā)前后，軍事科學(xué)技術(shù)對(duì)高速計(jì)算工具的需要尤為迫切。

此階段的數(shù)學(xué)運(yùn)算主要是以機(jī)電方式或電子管方式來實(shí)施的。

三、邏輯推理階段

1950年圖林發(fā)表了一篇?jiǎng)潟r(shí)代論文《計(jì)算機(jī)與智能》（后來改名為《機(jī)器能思維嗎？》），引起了巨大的震動(dòng)，他認(rèn)為，與人腦的活動(dòng)方式極為相似的機(jī)器是可以制造出來的。1956年美國(guó)達(dá)特莫斯大學(xué)（Dartmouth）召開了一次影響深遠(yuǎn)的歷史性會(huì)議，參加這次聚會(huì)的青年學(xué)者的研究專業(yè)包括數(shù)學(xué)、心理學(xué)、神經(jīng)生理學(xué)、信息論和電腦科學(xué)等，他們分別從不同的角度共同探討人工智能的可能性，正是這次會(huì)議首次提出了“人工智能”（AI）這一術(shù)語，標(biāo)志著人工智能作為一門新興學(xué)科正式誕生。人工智能科學(xué)想要解決的問題，是讓電腦也具有人類那種聽、說、讀、寫、思考、學(xué)習(xí)、適應(yīng)環(huán)境變化和解決各種實(shí)際問題的能力。

邏輯推理是人類思維的重要方面，包括歸納推理、演繹推理和模糊推理等多種形式。人工智能的核心內(nèi)容就是要模擬這些推理形式，實(shí)現(xiàn)諸如故障診斷、數(shù)學(xué)定理證明、問題判斷與求解、博弈等功能，因此邏輯推理是人工智能的核心內(nèi)容之一。當(dāng)機(jī)器有了邏輯推理能力以后，就能夠比普通機(jī)器更加靈活地分析問題和處理問題，從而適用于更加復(fù)雜多變的應(yīng)用場(chǎng)合。

1956年紐厄爾、赫伯特·西蒙 等人合作編制的《邏輯理論機(jī)》數(shù)學(xué)定理證明程序（簡(jiǎn)稱LT），從而使機(jī)器邁出了邏輯推理的第一步。在卡內(nèi)基—梅隆大學(xué)的計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)室，紐厄爾和西蒙通過大量的觀察實(shí)例，發(fā)現(xiàn)人們求解數(shù)學(xué)題通常是用試湊的辦法進(jìn)行的，試湊時(shí)不一定列出了所有的可能性，而是用邏輯推理來迅速縮小搜索范圍，人類證明數(shù)學(xué)定理也有類似的思維規(guī)律，通過“分解”（把一個(gè)復(fù)雜問題分解為幾個(gè)簡(jiǎn)單的子問題）和“代入”（利用已知常量代入未知的變量）等方法，用已知的定理、公理或解題規(guī)則進(jìn)行試探性推理，直到所有的子問題最終都變成已知的定理或公理，從而解決整個(gè)問題。人類求證數(shù)學(xué)定理也是一種啟發(fā)式搜索，與電腦下棋的原理異曲同工，因此他們利用這個(gè)LT程序向數(shù)學(xué)定理發(fā)起了激動(dòng)人心的沖擊。電腦果然不孚眾望，一舉證明了數(shù)學(xué)家羅素的數(shù)學(xué)名著《數(shù)學(xué)原理》第二章中的38個(gè)定理。1963年，經(jīng)過改進(jìn)的LT程序在一部更大的電腦上，最終完成了第二章全部52條數(shù)學(xué)定理的證明。之后，洛克菲勒大學(xué)教授王浩用他首創(chuàng)的“王氏算法”，在一臺(tái)速度不高的IBM704電腦上再次向《數(shù)學(xué)原理》發(fā)起挑戰(zhàn)，不到9 分鐘，就把這本數(shù)學(xué)史上視為里程碑的著作中全部（350條以上） 的定理統(tǒng)統(tǒng)證明了一遍，他因此被國(guó)際上公認(rèn)為機(jī)器定理證明的開拓者之一。

此階段的邏輯推理主要是以晶體管方式或集成電路方式來實(shí)施的。

 四、專家系統(tǒng)階段

　　費(fèi)根鮑姆（E.Feigenbaum）在1977年第五屆國(guó)際人工智能大會(huì)上提出了“知識(shí)工程”的概念，標(biāo)志著AI研究從傳統(tǒng)的以推理為中心，進(jìn)入到以知識(shí)為中心的新階段。他具體介紹了他們所開發(fā)的第一個(gè)“專家系統(tǒng)”，并指出，專家系統(tǒng)“是一個(gè)已被賦予知識(shí)和才能的計(jì)算機(jī)程序，從而使這種程序所起到的作用達(dá)到專家的水平”，這種“專家水平”意味著醫(yī)學(xué)教授作出診斷和治療的水平，高級(jí)工程師從事工程技術(shù)研究和開發(fā)的水平，特級(jí)教師在課堂上傳授知識(shí)的水平。專家系統(tǒng)的客觀目的就是要在機(jī)器智能與人類智慧集大成者──專家的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)之間建造一座橋梁，它是人類專家可以信賴的高水平智力助手。人類專家的知識(shí)通常包括書本知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)兩大類，前者可能是專家在學(xué)校讀書求學(xué)時(shí)所獲，也可能是從雜志和書籍中自學(xué)而來，然而，僅僅掌握了書本知識(shí)的學(xué)者還不配稱為專家，專家最為寶貴的知識(shí)是他憑借多年的實(shí)踐積累的經(jīng)驗(yàn)，這是他頭腦中最具魅力的知識(shí)瑰寶。

　　費(fèi)根鮑姆研制的第一個(gè)專家系統(tǒng)DENDRAL是化學(xué)領(lǐng)域的“專家”。在輸入化學(xué)分子式和質(zhì)譜圖等信息后，它能通過分析推理決定有機(jī)化合物的分子結(jié)構(gòu)，其分析能力已經(jīng)接近、甚至超過了有關(guān)化學(xué)專家的水平。該專家系統(tǒng)為AI的發(fā)展樹立了典范，其意義遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了系統(tǒng)本身在實(shí)用上創(chuàng)造的價(jià)值。在費(fèi)根鮑姆發(fā)表演講后，專家系統(tǒng)如同雨后春筍迅速遍及世界各地。此外，在極其廣泛的領(lǐng)域，人工智能研究者構(gòu)建了不計(jì)其數(shù)的“電腦專家”，如數(shù)學(xué)專家MACSYMA，農(nóng)業(yè)專家PLANT，生物專家MOLGEN，地質(zhì)探礦專家PROSPECTOR，教育專家GUIDON，法律專家LDS，軍事專家ACES、ADEPT、ANALYST等系統(tǒng)。

　　80年代以后的專家系統(tǒng)逐步朝著大型化、集成化發(fā)展，從狹窄的專業(yè)領(lǐng)域走向?qū)拸V的多科領(lǐng)域，知識(shí)工程開始具備了方法學(xué)的性質(zhì)。美國(guó)斯坦福大學(xué)肖特列夫（Shortliff）開發(fā)的醫(yī)學(xué)專家系統(tǒng)MYCIN，后來被研究者抽掉其具體醫(yī)學(xué)知識(shí)內(nèi)容而構(gòu)成一個(gè)框架系統(tǒng)EMYCIN， 如果向其中充實(shí)其他學(xué)科的具體知識(shí)，它就能變成不同學(xué)科領(lǐng)域的專家，因而被知識(shí)工程師視為“專家系統(tǒng)的設(shè)計(jì)規(guī)范”和“建造專家系統(tǒng)的專家系統(tǒng)”。

人如果要靈活地分析問題和處理問題，并且適用于復(fù)雜多變的應(yīng)用場(chǎng)合，就必須不斷地吸收新知識(shí)和新信息，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)，變更計(jì)劃與步驟，這就需要不斷地進(jìn)行學(xué)習(xí)，在人工智能中，“學(xué)習(xí)”具有重要的意義。顯然，專家系統(tǒng)已經(jīng)開始具備了“學(xué)習(xí)”的功能，專家系統(tǒng)的“學(xué)習(xí)”過程就是知識(shí)的自動(dòng)積累過程。在數(shù)學(xué)推理系統(tǒng)中，“學(xué)習(xí)”過程就是根據(jù)一些簡(jiǎn)單的概念推理形成較復(fù)雜的概念，并作出數(shù)學(xué)猜想等，根據(jù)一些簡(jiǎn)單的公理推理形成較復(fù)雜的公理，并作出理論假說等；在問題判斷與求解中，“學(xué)習(xí)”過程就是根據(jù)執(zhí)行情況修改計(jì)劃。

此階段的專家系統(tǒng)主要是以大規(guī)模集成電路方式來實(shí)施的。

五、模式識(shí)別階段

模式識(shí)別是近30年來得到迅速發(fā)展的人工智能分支學(xué)科。但是，對(duì)于什么是“模式”，或者什么是機(jī)器（也包括人）能夠辨認(rèn)的模式，迄今尚無確切的定義。電腦模式識(shí)別技術(shù)最初起源于圖象識(shí)別的需要，比如協(xié)助警方根據(jù)照片從茫茫人海里搜尋某個(gè)罪犯，或者幫助醫(yī)生把顯微鏡下觀察的細(xì)菌形態(tài)進(jìn)行分類，確認(rèn)它是球菌、桿菌還是弧菌。嚴(yán)格地說，模式識(shí)別又不是簡(jiǎn)單的分類學(xué)，它的目標(biāo)包括對(duì)于識(shí)別對(duì)象的描述、理解與綜合。

在1973年召開的模式識(shí)別第一次國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議基礎(chǔ)上，成立了國(guó)際模式識(shí)別協(xié)會(huì)（IAPP）。一位專家曾經(jīng)指出：“模式識(shí)別是本世紀(jì)雄心最大的學(xué)科，需要電腦科學(xué)家、數(shù)學(xué)家、生物學(xué)家、心理學(xué)家、哲學(xué)家和社會(huì)學(xué)家的通力合作。”

如果不是電腦，而是人腦接受到視覺器官（如眼睛和視網(wǎng)膜）傳遞來的信息，它究竟是怎樣識(shí)別和區(qū)分大千世界的萬物呢？一種可能的解決方案是：圖象上的每一點(diǎn)都用一個(gè)神經(jīng)細(xì)胞與之對(duì)應(yīng)并逐一判別，最后綜合為整體，但是，既使只描述圖象局部的大致輪廓，神經(jīng)元的數(shù)目仍不敷使用；另一種可能的方案更符合實(shí)際：大腦感知的不是圖象上所有的點(diǎn)，而是其輪廓中最典型的特征，如線段、角度、弧度、反差、顏色等等，把它們從圖象中抽取出來，然后結(jié)合頭腦中過去的記憶和有關(guān)經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)分析判斷，即“特征抽取”，它是電腦圖象識(shí)別的基礎(chǔ)。

圖象模式識(shí)別技術(shù)比較成功的運(yùn)用領(lǐng)域是文字識(shí)別。如果把每一個(gè)中文漢字或西文字母都視為一個(gè)小圖形，模板匹配的方法自然可以移植到文字識(shí)別過程中。目前，印刷體文字識(shí)別軟件早已經(jīng)進(jìn)入商品化階段，被稱為OCR光學(xué)字符識(shí)別軟件。通?？蓪?、報(bào)紙等印刷品上的文字用掃描儀輸入，首先經(jīng)過特征抽取處理，例如，某字的筆畫有幾筆，收尾端點(diǎn)有幾個(gè)，拐角有多少等等。在電腦里已經(jīng)預(yù)先保存了各種字的圖形和它們的特征，也稱為“模板”，全部模板就構(gòu)成一部“模板字典庫”。由于要考慮字體、字號(hào)、紙張、油墨等因素影響，每一個(gè)字都有若干套不同的模板。接下來就是將抽取到的文字特征與模板字典逐一匹配，直到在字典庫中尋找到最接近的模板為止。運(yùn)用這種方法，對(duì)于印刷體文字，電腦能夠以“一目十行”的速度進(jìn)行閱讀。此外，實(shí)時(shí)跟蹤人手寫字的筆畫順序來識(shí)別手寫文字的模式識(shí)別技術(shù)，也已經(jīng)達(dá)到實(shí)用化程度，諸如常見的漢字筆輸入軟件。

人類相互之間交流思想，除“讀寫”之外的重要途徑是“聽說”，電腦語音識(shí)別理所當(dāng)然被列為與圖象識(shí)別同等重要的人工智能技術(shù)，它包括用口令控制電腦的動(dòng)作、或者根據(jù)口述聲音錄入文字、設(shè)計(jì)出“會(huì)聽話”的電腦等內(nèi)容。語音識(shí)別的基礎(chǔ)技術(shù)也是模式識(shí)別，通常每個(gè)人說話的音色和音調(diào)都有一定的差異，發(fā)聲頻率各不相同，人腦對(duì)語音似乎有一種自適應(yīng)的能力，既能區(qū)分不同性別不同年齡的語音差異，又能調(diào)整為能夠理解的基本音素，從而聽懂各色人等說出的話語。采用模板匹配方式的電腦不可能具備這種本領(lǐng)，它通常只能“聽懂”特定某人的聲音，而且是經(jīng)過了一段時(shí)間“學(xué)習(xí)”的結(jié)果。學(xué)習(xí)過程稱為“訓(xùn)練”，即對(duì)著電腦大聲重復(fù)地講述某些字詞，直到它把這些字詞的聲音頻譜特征“記住”，存放在參考樣本庫作為識(shí)別這個(gè)字詞的模板。如果換了另一人說話，電腦就不能正確地識(shí)別，這就是對(duì)說話者的依賴性，也叫“認(rèn)人”的識(shí)別系統(tǒng)。

“會(huì)說話”的電腦可分為“真人發(fā)聲”和語音合成兩種類型。中國(guó)科技大學(xué)人機(jī)語音通信實(shí)驗(yàn)室獨(dú)創(chuàng)了以“人聲道模擬技術(shù)”為基礎(chǔ)的KD—863系統(tǒng)，一舉突破了語音合成清晰度和自然度的制約瓶頸，將語音合成技術(shù)推進(jìn)到應(yīng)用的水平。1998年初，以國(guó)家智能計(jì)算機(jī)中心等單位組建的天音軟件公司，迅速完成了中文語音合成技術(shù)產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化，推出的“天音話王”軟件，具有語音校對(duì)、文稿朗讀、標(biāo)準(zhǔn)普通話學(xué)習(xí)等功能，率先讓電腦開口說出了中國(guó)話，1999年該公司與IBM合作，又推出了代表中文語音識(shí)別和合成技術(shù)最高水平的產(chǎn)品——“中國(guó)話王”，向著全方位應(yīng)用大踏步地邁進(jìn)。

語音識(shí)別技術(shù)在近年獲得了令人驚異的進(jìn)展?，F(xiàn)有的產(chǎn)品如IBM的ViaVoice已經(jīng)可以對(duì)連續(xù)的語言進(jìn)行比較可靠的識(shí)別；微軟研究院的語音技術(shù)組希望增強(qiáng)PC產(chǎn)生和識(shí)別自然語言的能力，并支持所有類型的自然語言輸入（包括文字輸入和語音輸入），并且可以將輸入的語言進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理。

　　人工智能模式識(shí)別的進(jìn)展，已經(jīng)在一定程度上使電腦具備了“聽”、“說”、“讀”的能力，但距離理想的目標(biāo)還有較長(zhǎng)的路程。對(duì)于人類來說，哪怕你把字寫得龍飛鳳舞，哪怕你把話說得含糊不清，我們也能根據(jù)對(duì)上下文的理解做出正確的識(shí)別，它表明人腦模式識(shí)別的方法，不是或者不完全是什么“模板匹配”。對(duì)與模糊信息的識(shí)別處理，人腦比電腦要擅長(zhǎng)得多。

此階段的模式識(shí)別主要是以超大規(guī)模集成電路方式來實(shí)施的。

六、情感計(jì)算階段

人們一直期盼著能擁有并使用更為人性化和智能化的計(jì)算機(jī)，只有這樣，才能實(shí)現(xiàn)從人操作計(jì)算機(jī)轉(zhuǎn)變?yōu)橛?jì)算機(jī)輔助人，才能實(shí)現(xiàn)從人圍著計(jì)算機(jī)轉(zhuǎn)變?yōu)橛?jì)算機(jī)圍著人轉(zhuǎn)，才能實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)由認(rèn)知型轉(zhuǎn)變?yōu)橹庇X型?！扒楦杏?jì)算”研究就是試圖創(chuàng)建一種能感知、識(shí)別和理解人的情感，并能針對(duì)人的情感做出智能、靈敏、友好反應(yīng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。

1985年，美國(guó)MIT(麻省理工學(xué)院)Minsky教授在《腦智社會(huì)》專著中指出 “問題不在于智能機(jī)器能否有情感，而在于沒有情感的機(jī)器能否實(shí)現(xiàn)智能。在這之后，有關(guān)賦予計(jì)算機(jī)情感能力的探討引起了一些計(jì)算機(jī)科學(xué)家的興趣。美國(guó)MIT大學(xué)媒體實(shí)驗(yàn)室Picard教授在其專著“Affective Computing (情感計(jì)算)”中做出定義：“情感計(jì)算是關(guān)于、產(chǎn)生于、或故意影響情感方面的計(jì)算”。

情感具有三種生理學(xué)成分：⑴主觀體驗(yàn)，即個(gè)體對(duì)于不同情感狀態(tài)的自我感受；⑵外部表現(xiàn)，即表情，在情感狀態(tài)發(fā)生時(shí)身體各部分的動(dòng)作量化形式，表情包括面部表情（面部肌肉變化所組成的模式）、姿態(tài)表情（身體其他部分的表情動(dòng)作）和語調(diào)表情（言語的聲調(diào)、節(jié)奏、速度等方面的變化）；⑶生理喚醒，即情感產(chǎn)生的生理反應(yīng)強(qiáng)度（如心率、血壓、呼吸、皮膚電活動(dòng)、瞳孔直徑、腦電EEG等），是一種生理組織的激活水平。情感計(jì)算就是對(duì)情感的三種生理學(xué)成分進(jìn)行測(cè)量與計(jì)算，它包括對(duì)情感感受強(qiáng)度、情感表情強(qiáng)度和生理激活指標(biāo)的測(cè)量。例如，一個(gè)人的焦慮水平可以通過腦電圖來分析其情感感受強(qiáng)度，通過記錄和分析面部肌肉活動(dòng)來測(cè)量其面部表情，通過測(cè)量血壓、化驗(yàn)血液樣本、檢測(cè)血液中腎上腺素等來測(cè)量其生理激活指標(biāo)。情感還有兩個(gè)基本維度：愉悅度與激活度。研究發(fā)現(xiàn)，驚反射可用做測(cè)量愉悅度的生理指標(biāo)，而皮膚電反應(yīng)可用做測(cè)量激活度的生理指標(biāo)。

面部表情、姿態(tài)表情、語調(diào)表情三種表情被稱之為體語，構(gòu)成了人類的非言語交往方式。面部表情是指通過眼部、顏面和口部肌肉的變化來表現(xiàn)各種情感狀態(tài)，臉部運(yùn)動(dòng)編碼系統(tǒng)FACS通過不同編碼和運(yùn)動(dòng)單元的組合，可以在臉部形成復(fù)雜的表情變化，其成果已經(jīng)被應(yīng)用于人臉表情的自動(dòng)識(shí)別與合成；MPEG-4 V2視覺標(biāo)準(zhǔn)，定義了3個(gè)重要的參數(shù)集，即人臉定義參數(shù)、人臉內(nèi)插變換參數(shù)和人臉動(dòng)畫參數(shù)，其表情參數(shù)具體數(shù)值的大小代表人激動(dòng)的程度，可以組合多種表情以模擬混合表情；人的姿態(tài)即身體表情一般伴隨著交互過程而發(fā)生變化，并表達(dá)著一些信息；語調(diào)表情是通過語音的高低、強(qiáng)弱、抑揚(yáng)頓挫來表達(dá)說話人的情感，同樣的一句話“你真行!”既可以表示贊賞，也可以表示諷刺或妒忌；語音中的情感特征往往通過語音韻律（如速率、音量和音調(diào)）的變化表現(xiàn)出來，也可同時(shí)通過一些音素特征（如共振峰、聲道截面函數(shù)等）表現(xiàn)出來。

情感計(jì)算的主要內(nèi)容包括：三維空間中動(dòng)態(tài)情感信息的實(shí)時(shí)獲取與建模，基于多模態(tài)和動(dòng)態(tài)時(shí)序特征的情感識(shí)別與理解及其信息融合的理論與方法，情感的自動(dòng)生成理論及面向多模態(tài)的情感表達(dá)，以及基于生理和行為特征的大規(guī)模動(dòng)態(tài)情感數(shù)據(jù)資源庫的建立等。

歐洲和美國(guó)的各大信息技術(shù)實(shí)驗(yàn)室正加緊進(jìn)行情感計(jì)算系統(tǒng)的研究，劍橋大學(xué)、麻省理工學(xué)院、飛利浦公司等通過實(shí)施“環(huán)境智能”、“環(huán)境識(shí)別”、“智能家庭”、“氧工程”、“情感鼠標(biāo)”和“瑞士軍刀”等科研項(xiàng)目來開辟這一領(lǐng)域，其中，麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室通過記錄人面部表情的攝像機(jī)和連接在人身體上的生物傳感器來收集數(shù)據(jù)，然后由一個(gè)“情感助理”來調(diào)節(jié)程序以識(shí)別人的情感。目前，國(guó)內(nèi)的情感計(jì)算研究重點(diǎn)在于，通過各種傳感器獲取由人的情感所引起的生理及行為特征信號(hào)，建立“情感模型”，從而創(chuàng)建個(gè)人情感計(jì)算系統(tǒng)，研究?jī)?nèi)容主要包括臉部表情處理、情感計(jì)算建模方法、情感語音處理、姿態(tài)處理、情感分析、自然人機(jī)界面等。例如，東南大學(xué)的學(xué)者對(duì)含有歡快、憤怒、驚奇和悲傷四種情感的語音信號(hào)的時(shí)間構(gòu)造、振幅構(gòu)造、基頻構(gòu)造和共振峰構(gòu)造等特征和不含感情的平靜語音信號(hào)進(jìn)行比較，尋找不同情感信號(hào)特征的構(gòu)造特點(diǎn)和分布規(guī)律，并提出了基于MMD進(jìn)行情感特征識(shí)別的方法；此外，他們還開發(fā)了“表情識(shí)別系統(tǒng)”，它由多個(gè)攝像頭和處理相關(guān)數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)組成，計(jì)算機(jī)中已存入了喜、怒、哀、樂、厭惡、害怕等6種表情的有關(guān)數(shù)據(jù)和相關(guān)圖片，測(cè)試者在該系統(tǒng)中做出任何一個(gè)表情，計(jì)算機(jī)將根據(jù)這個(gè)表情的特征在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行檢索，核對(duì)數(shù)據(jù)庫有關(guān)數(shù)據(jù)后確認(rèn)是何種表情。

情感計(jì)算的本質(zhì)就是對(duì)人的情感表達(dá)的生理學(xué)成分的測(cè)量與計(jì)算，以及對(duì)人的情感表達(dá)模式的識(shí)別，它不是真正意義上的對(duì)于人的情感內(nèi)部邏輯關(guān)系的計(jì)算，其主要目的在于建立友好的、人性化的人機(jī)界面，幫助使用者獲得高效而又親切的感覺，并有效減輕使用電腦的挫敗感，構(gòu)筑更貼近人們生活的智能空間或虛擬場(chǎng)景。

七、情感理解階段

對(duì)于目前情感計(jì)算的理論基礎(chǔ)，孫堯教授認(rèn)為是一種具有明顯缺陷的智能化理論體系，理論的發(fā)展往往決定著技術(shù)的最終高度，智能化技術(shù)想要只依靠現(xiàn)有的傳統(tǒng)理論達(dá)到比其他技術(shù)更高的地步，顯然是不現(xiàn)實(shí)的，經(jīng)典的思維根本不能處理智能化的問題，即使是部分解決，也要付出極其高昂的代價(jià)，他說：“重要的不是開發(fā)多少算法或是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，而是深入開發(fā)真正適合智能技術(shù)的數(shù)學(xué)與物理基礎(chǔ)，否則一切都是空談”。到此為止，人工智能已經(jīng)接近了它的技術(shù)頂點(diǎn)，如果不解決深層次的理論問題，不發(fā)生人工智能的基礎(chǔ)理論體系上的重大突破，要使計(jì)算機(jī)具有人類式的情感是永遠(yuǎn)不可能的。

深層次的理論問題包括：情感的哲學(xué)本質(zhì)是什么？人類擁有情感的客觀目的是什么？人的情感與認(rèn)知、意志之間是如何交互作用的？情感的層次結(jié)構(gòu)及其各層次之間的邏輯關(guān)系如何？情感的基本分類是怎樣的，有何客觀依據(jù)？情感的動(dòng)力特性及其決定因素是什么？能否建立情感的數(shù)學(xué)模型，以及怎樣對(duì)情感進(jìn)行邏輯分析與數(shù)學(xué)運(yùn)算？情感運(yùn)行的基本程序是怎樣的？情感的基本規(guī)律有那些？等等。顯然，不解決這些理論問題，要真正實(shí)現(xiàn)情感的內(nèi)部邏輯關(guān)系的計(jì)算是絕對(duì)不可能的。

筆者經(jīng)過長(zhǎng)達(dá)八年的研究，在物理學(xué)“耗散結(jié)構(gòu)論”的基礎(chǔ)上，創(chuàng)立了“統(tǒng)一價(jià)值論”，實(shí)現(xiàn)了不同學(xué)科價(jià)值理論的統(tǒng)一化、數(shù)學(xué)化和自然科學(xué)化，并完成了對(duì)于所有不同形式和不同層次的價(jià)值的統(tǒng)一計(jì)算。緊接著又花了六年時(shí)間，把該理論推廣應(yīng)用于人的精神領(lǐng)域，創(chuàng)立了一個(gè)新型的情感理論——數(shù)理情感學(xué)，實(shí)現(xiàn)了情感理論的統(tǒng)一化、數(shù)學(xué)化和自然科學(xué)化。筆者認(rèn)為，情感的哲學(xué)本質(zhì)就是人對(duì)于事物的價(jià)值關(guān)系的一種主觀反映，情感與價(jià)值的關(guān)系實(shí)際上就是主觀與客觀的關(guān)系，人的三種基本的心理活動(dòng)形式（知、情、意）分別是對(duì)于事物的事實(shí)關(guān)系、價(jià)值關(guān)系和行為關(guān)系的主觀反映，情感是一種特殊的、含有主體目的性的認(rèn)知，意志是一種特殊的、含有更高層次主體目的性的情感（即能夠控制情感的情感），情感層次結(jié)構(gòu)取決于價(jià)值的層次結(jié)構(gòu)，情感的基本分類取決于價(jià)值關(guān)系的變化時(shí)態(tài)、方向以及主體之間的利益相關(guān)性，情感的動(dòng)力特性取決于價(jià)值的變化特性，情感的強(qiáng)度與事物的“價(jià)值率高差”的對(duì)數(shù)成正比，人的情感可以采用一個(gè)數(shù)學(xué)矩陣來進(jìn)行描述，并可以實(shí)施合成運(yùn)算與合并運(yùn)算；等等?？傊敖y(tǒng)一價(jià)值論”與“數(shù)理情感學(xué)”，從深層次上解決了情感與智能的理論問題，真正揭開了情感神秘的面紗，真正了解了情感的內(nèi)部邏輯關(guān)系，使變幻莫測(cè)的“情感計(jì)算”立即轉(zhuǎn)化為切實(shí)可行的“價(jià)值計(jì)算”，使計(jì)算機(jī)不僅能夠準(zhǔn)確地識(shí)別他人的情感，而且能夠從其內(nèi)部邏輯關(guān)系上理解他人的情感，并準(zhǔn)確地向他人表達(dá)自己的真實(shí)情感，從而為實(shí)現(xiàn)真正意義上的人工情感奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，鋪平了前進(jìn)的道路。

解決了情感在深層次上的理論問題以后，全面實(shí)現(xiàn)真正意義上的人工情感就已經(jīng)為期不遠(yuǎn)了。如果要將電腦植入人腦，用微型芯片配合腦神經(jīng)細(xì)胞工作，就只要求解決兩者之間的接口問題，目前人們對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究將會(huì)有助于解決這個(gè)問題。

八、人工情感的最終歸宿

1988年，美國(guó)哈佛大學(xué)出版社出版了一本《思維兒童》的專著，作者是卡內(nèi)基—梅隆大學(xué)活動(dòng)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室主任漢斯·莫拉維克，書中生動(dòng)地描述了人怎樣在清醒的狀態(tài)下，由機(jī)器人打開頭蓋骨，然后用某種讀出裝置將大腦存儲(chǔ)的信息，就象CT斷層掃描那樣，一層一層地讀出來，人還可以直接看到屏幕顯示其記憶，并親自指揮機(jī)器人校正錯(cuò)誤，直到思維、記憶和意識(shí)統(tǒng)統(tǒng)儲(chǔ)存到電腦里。這樣，既使人的大腦（原件）受到損傷或者衰老，仍然可以把它拷貝到新克隆出的大腦中，人不就可以永生不死嗎？如果能把社會(huì)所積累的先進(jìn)知識(shí)和偉大思想都直接復(fù)制下來，那么人類的文化、教育、醫(yī)學(xué)等等都將從根本上發(fā)生嬗變。

人類進(jìn)入知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代后，下一次生產(chǎn)力飛躍的突破口將在哪里？越來越多的科學(xué)家把希望寄托于人工智能或人工情感上，他們認(rèn)為人工智能將會(huì)帶來又一次史無前例的技術(shù)革命。2001年好萊塢推出了大片《人工智能》，其票房?jī)r(jià)值直逼《泰坦尼克號(hào)》，在影片中，“AI兒童”大衛(wèi)不但擁有可以亂真的人類外表，而且還像人類一樣有思想和感情，能感知自己的存在，他希望自己有一天能脫胎換骨成為真正的人類。這個(gè)影片的上演，無異于給新世紀(jì)的人工智能科學(xué)作了一次絕妙的宣傳廣告，使億萬公眾的目光聚焦在這一前沿科學(xué)領(lǐng)域上。

情感在人的思維活動(dòng)中占據(jù)極為重要的地位，決定和制約著人的行為活動(dòng)和其它思維活動(dòng)的基本框架與總體方向，人工情感的全面實(shí)現(xiàn)不僅可以使計(jì)算機(jī)具有友好的、人性化的人機(jī)界面，更重要的是能夠使計(jì)算機(jī)具有更高的信息處理速度與效率，具有獨(dú)立的決策能力和行為]控制能力，具有創(chuàng)造性和開拓性的思維能力。到了那個(gè)時(shí)候，從純邏輯的角度來看，人與機(jī)器人之間已經(jīng)沒有任何區(qū)別了，只有機(jī)器體與肉體之間的區(qū)別了，人與機(jī)器人之間就可以實(shí)現(xiàn)全面的融合，沒有明顯的界限和本質(zhì)的區(qū)別，彼此可以相互轉(zhuǎn)換、相互滲透、相互促進(jìn)，也無所謂人與機(jī)器之間存在什么矛盾與沖突，這就是人工情感的最終歸宿。