Формальные модели эмоций

Формальные модели эмоций в исследованиях по искусственному интеллекту ставят целью определение эмоций в форме, применимой для конструирования роботов. Основными подходами в настоящее время являются KARO^[1][2][3], EMA^[4], CogAff^[5], Affective Computing^[6] и модель Фоминых—Леонтьева^[7][8][9].

KARO^[1][2][3] («Knowledge, Actions, Results and Opportunities» = «Знание, действие, результат и возможности») основано на модели ОСС (Ortony, Clore, Collins)^[10], описывающей качественную и количественную сторону 22 видов эмоций. Качественно ОСС описывает условия возникновения каждой эмоции, количественно указывает, как интенсивность эмоции определяется условиями её возникновения и какие переменные определяют интенсивность. Например, эмоция благодарности качественно определяется как результат «чьих-то похвальных действий и приятных связанных желательных событий». Интенсивность благодарности определяется 1) суждением о похвальности действия, 2) неожиданностью этого события, 3) желательностью этого события.

Ниже приводится описание когнитивной структуры 22 эмоций в ОСС.

В ОСС простейшими эмоциями считаются радость, сводящаяся к удовольствию, и горе, сводящееся к неудовольствию.

Кроме признака удовольствие — неудовольствие, которое В. Вундт называл знаком эмоции, в ОСС используется признак желательное — нежелательное событие. В этих терминах группа эмоций, которую называют «удача другого» будет выглядеть следующим образом.

Ещё один признак это предполагаемое — подтвердившееся событие. С помощью этого признака в ОСС получается ещё 6 эмоций.

Кроме того, в ОСС рассматриваются 4 сложных эмоции.

KARO является формализацией модели ОСС на основе формальной логики.

EMA^[4] также восходит к модели ОСС. Для описания эмоций используется несколько переменных: полезность, желательность (D), вероятность события (p) и т. п. С помощью этих переменных несколько эмоций определяются следующим образом.

CogAff^[5] описывает общую архитектуру управления действием.^[11]

Affective computing^{[англ.][6]} декларирует возможность распознавания эмоций человека роботом по лицевому выражению и характерному поведению. Также декларируется возможность внешнего выражения эмоций роботом. Переход из одного эмоционального состояния в другое описывается с помощью цепи Маркова.

В модели Фоминых-Леонтьева^[7][8][9] эмоция определяется как числовая функция (имеющая смысл силы эмоции) от некоторого набора параметров, описывающих ситуацию. Для каждого вида эмоций описан свой набор параметров. Для каждого агента (человека, животного, робота) и для каждой эмоции возможна своя функция F, определяющая силу эмоции в зависимости от величины аргументов. Е = F(…)

Такие общие представления близки к ОСС. Различие заключается в выборе параметров и наборе параметров, соответствующих каждой эмоции. Основным параметром для утилитарных эмоций является количество полученного (потерянного) ресурса R или уровень достижений. Если ситуация описывается только этим параметром, то при

• R > 0 возникает эмоция радости,

• R < 0 возникает горе.

Для радости и горя Е = F(R).

При этом подразумевается, что ситуация уже завершилась и величина R точно известна. Эмоции, возникающие после завершения ситуации, называются констатирующими. Если ситуация ещё не завершилась, то в модели ситуации агента может быть сформирована оценка или прогноз величины R, которая обозначается РR. Параметр РR формирует предшествующие эмоции

• РR > 0 надежда,

• РR < 0 страх.

Для надежды и страха Е = F(р,РR).

В частности, если рассмотреть параметр R как функцию от времени (банковский счет, например) R(t), то прогноз можно делать с помощью производной dR(t)/dt.

• R(t) > 0 радость,

• R(t) < 0 горе,

• dR(t)/dt > 0 надежда,

• dR(t)/dt < 0 страх.

В^[7] производится построение разложения ещё нескольких десятков эмоций в виде выпуклой комбинации восьмерки базовых эмоций. Например,

вина = a*горе + b*удовлетворение,

где a и b числовые положительные коэффициенты а + b = 1.

В^[12][13] на основе анализа мимических выражений эмоций получены значения а =0.7, b = 0.3.