3.4　情感计算

试图建造一个完全仿人的机器人来复制人类护理人员的行为不是一个明智的方法。因此，研究人员正在分别研究各种家庭任务，包括识别和欢迎来访者、在家中的各个房间里行走以及寻找和取回个人物品。与用户的互动绝对是至关重要的：良好的人际关系和流畅的交流对于接纳来说是必不可少的，这显然是一个需要社交机器人的领域。

在研究人机交互的专门领域，许多工作正在进行中。这包括对自然语言、对话和交谈、手势和其他形式的非语言交流、情感行为以及含义和意图的表达的理解。这是一个非常活跃的研究领域，目前正在产生有价值的成果。例如，相对于人类护理人员，自闭症儿童对机器人玩具表现出反应性偏好，而这种来自机器人的刺激和支持促进了他们的发展（Wainer，Dautenhahn，Robins和Amirabdollahian，2010）。

一个特殊的主题是对共鸣和人类情感状态的研究。这被称为情感计算，或情感人工智能，涉及人类情感反应的产生和情感的识别。通过检测面部肌肉的变化，视觉面部表情软件可以相当准确地估计人的情绪（McColl，Hong，Hatakeyama，Nejat和Benhabib，2016）。心理学家对一系列的情绪进行了分类，但这些系统很容易识别出七大类情绪：悲伤、快乐、愤怒、恐惧、惊讶、蔑视和厌恶[11]。情绪也可以从演讲段落甚至文本材料中检测出来。研究用的机器人已经被制造出来，可以产生这些常见的人类情感的表达，以此作为交流的辅助工具。显然，共鸣对社交机器人非常重要，但我们将在后面（第14章）考虑情感在多大程度上是必要的。