华为让机器变的感性起来！

随着人工智能的不断发展，新一代人工智能系统的首要任务就是需要具备“感性”的情感连接能力，这样才能以更像真实人类的方式满足人们普遍心理和情感需求，从而逐步建立信任和依赖感。

文｜王梦洁

校对｜Aki

图源｜网络

集微网消息，随着人工智能的不断发展，新一代人工智能系统的首要任务就是需要具备“感性”的情感连接能力，这样才能以更像真实人类的方式满足人们普遍心理和情感需求，从而逐步建立信任和依赖感。

目前，人工智能设备判断用户情感的方式是将获取到的用于监测用户生理信息的传感器参数与预设的情感阈值比较。

例如，若获取到的传感器参数大于该情感阈值，则可以确定该用户的情感状态发生改变；若获取到的传感器参数不大于该情感阈值，则可以确定该用户的情感状态未发生改变。

上述方案中的情感阈值是预设在该人工智能设备中的。但是存在不同的用户的情感阈值可能是不同的情况，同样的也存在用户在不同场景中的情感阈值也可能是不同的情况。因此，如何确定情感阈值以适用于不同的用户是一个亟待解决的问题。

华为于2017年4月20日提交了名为“确定情感阈值的方法和人工智能设备”的专利申请（申请号：CN201710262505.9），并要求了PCT申请（申请号：WO2018192567A1）。

该技术包括以下步骤：

具体各个步骤的介绍如下：

步骤101，人工智能设备确定初始化参数，该初始化参数包括Q值表和预设阈值。此处的Q值表中的每个Q值对应于一个情感状态和一个动作。例如，请参见表1：

表1

表1是一个四行五列的Q值表。行表示情感状态，如表1中的情感状态分别为S1、S2、S3和S4。列表示动作，如表1中的动作分别为A1、A2、A3、A4和A5。该Q值表中的每个Q值对应于一个动作和一个情感状态。

步骤102，该人工智能设备根据获取到的监测信息确定第一用户的情感状态为第一情感状态。

具体地，该人工智能设备可以获取监测信息。该监测信息可以是由监测设备通过监测该第一用户的生理、动作等数据得到的。该监测信息可以是能够用于确定用户的情感状态的一个或者多个信息。

步骤103，该人工智能设备获取第二用户的N个动作，其中该第二用户为与该第一用户进行交流的用户，N为大于或等于1的正整数。

需要了解的是，在该篇专利文件中的动作，是指该第二用户发出的一切可以被第一用户感知的动作，包括但不限于语音数据、肢体动作、面部表情动作等。

步骤104，该人工智能设备根据Q值表，确定第一动作，其中该Q值表中的每个Q值对应于一个情感状态和一个动作，对应于该第一情感状态和该第一动作的Q值为该Q值表中的N个Q值中的最大值，其中该N个Q值中的第n个Q值对应于该第一情感状态和该N个动作中的第n个动作，n＝1,…,N。

例如，该人工智能设备确定的该第一用户的第一情感状态为S1，该人工智能设备确定的该第二用户的N个动作包括A1、A2、和A5，Q11小于Q12，Q12小于Q15，则该人工智能设备确定的该第一动作为A5。

步骤105，该人工智能设备更新该Q值表中该对应于该第一情感状态和该第一动作的Q值。

该更新该Q值表中该对应于该第一情感状态和该第一动作的Q值，包括：根据第一回报率，更新该Q值表中该对应于该第一情感状态和该第一动作的Q值该对应于该第一情感状态和该第一动作的Q值该对应于该第一情感状态和该第一动作的Q值。

步骤106，该人工智能设备确定更新的Q值是否大于预设阈值，若是，则执行步骤107，若否，则重复执行步骤102至步骤106，直到步骤106的确定结果为是。

步骤107，根据该监测信息确定情感阈值。

具体而言，不同的人对于外界事物的刺激以及不同人在每个情感状态的停留时间，不同情感状态之间的自发迁移都会有一定的差异。

因此，第一用户的个性化因子可以是根据基本个性模板库对该第一用户的个性信息进行训练，得到该第一用户的个性化因子信息。

个性化因子库可以基于现有学术界研究的成熟的基本个性模板库训练学习得到的不同用户的个性化因子，个性化因子库可以模拟出不同类型的人的情感状态变化规律，进而提高预测的准确度。

通过该技术，人工智能设备可以根据确用户的情感阈值，从而具备“感性”的情感连接能力，这样才能模拟真实人类的方式满足人们普遍心理和情感需求，从而逐步建立信任和依赖感。

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