SensAI+Expanse 结合认知与记忆整合的情绪效价预测研究
计算机与社会
2020-03-11 v3 人机交互
机器学习
摘要
人类是兼具情感与认知的存在，依赖记忆构建个体与社会身份。此外，人类的二元纽带需要诸如共情行为等共同信念以实现更好的互动。就此而言，涉及人机交互的研究应依托情感、认知与记忆的整合。所开发的人工代理系统（SensAI+Expanse）包含机器学习算法、启发式方法与记忆，作为认知辅助以对交互中的人类进行情绪效价预测。此外，始终存在自适应共情分数，以使人类参与到可识别的互动结果中。[...] 该代理在收集数据方面具有弹性，并在尽力学习中使其认知过程适应每个个体人类，以实现恰当的情境化预测。本研究利用了已实现的自适应过程。同时，使用了带有特定学习算法选项与评估指标的个体预测模型，这些选项与指标来自先前的一项研究。所达成的方案包括高性能预测能力、高效的能源利用，以及对预测概率的特征重要性解释。本研究的结果显示了某些年龄区间与性别组合之间显著的情绪效价行为差异的证据。因此，本工作贡献了一个能够辅助认知科学研究的人工智能代理。该能力通过预测在空间与时间上情境化的人类情绪效价，来处理情感障碍。此外，贡献还包括适用于该任务的学习过程与启发式方法，涵盖认知与记忆经济性以应对环境。最后，这些贡献还包括在情境化情绪效价状态预测中实现的年龄与性别中立性，且对每位个体均具有非常好的性能。
引用
@article{arxiv.2001.09746,
title = {SensAI+Expanse Emotional Valence Prediction Studies with Cognition and Memory Integration},
author = {Nuno A. C. Henriques and Helder Coelho and Leonel Garcia-Marques},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.09746},
year = {2020}
}
备注
Accepted as regular paper in COGNITIVE 2020