情緒認(rèn)知虛擬角色評(píng)價(jià)模型

【摘要】虛擬角色在很多產(chǎn)業(yè)之中得到了十分廣泛的應(yīng)用，而目前我們常用來(lái)建立虛擬角色的手段依舊以手工操作的方式為主，需要使用相對(duì)復(fù)雜的和龐大的人力資源所制造出來(lái)的虛擬人物卻只能完成一些簡(jiǎn)單的動(dòng)作，并不能做到獲得與付出成正比的回報(bào)。本文將一些心理學(xué)知識(shí)作為基礎(chǔ)，建立一個(gè)構(gòu)建虛擬角色定義，給出關(guān)于虛擬角色的具象化描述。虛擬角色所表現(xiàn)出來(lái)的內(nèi)心情緒可以通過(guò)程序的運(yùn)行來(lái)表現(xiàn)，而情緒表現(xiàn)的劇烈程度則可以使用虛擬結(jié)構(gòu)的運(yùn)算來(lái)進(jìn)行表達(dá)。通過(guò)多次試驗(yàn)我們發(fā)現(xiàn)這種虛擬情緒模型可以再教育網(wǎng)絡(luò)上面增強(qiáng)界面親和力，從而可以使得虛擬角色在外在表現(xiàn)上面更佳充實(shí)靈動(dòng)。

【關(guān)鍵詞】情緒模型；動(dòng)機(jī)；虛擬角色；模糊推理

本文旨在講述如何為虛擬角色設(shè)置一些較為人性化的行為以及想要完成這一設(shè)計(jì)所需要的計(jì)算，虛擬角色具備著與真人無(wú)異的感情系統(tǒng)。虛擬角色通過(guò)從外界或的信息以及數(shù)據(jù)來(lái)改變自身的外在表現(xiàn)。虛擬角色自身的外在表現(xiàn)包括動(dòng)作以及行為程度強(qiáng)弱等信息。外在感官模塊系統(tǒng)將虛擬角色受到的刺激傳輸?shù)街袠蟹磻?yīng)系統(tǒng)，而后再由行為系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行外在表現(xiàn)。動(dòng)機(jī)模塊更新虛擬角色的生理需求和安全需求強(qiáng)度。

一、情緒認(rèn)知中虛擬角色評(píng)價(jià)模式

情緒的感覺與判定主要來(lái)源于虛擬角色當(dāng)前時(shí)刻的對(duì)象，并且去判定虛擬角色想要達(dá)成目的所具備的難度。而在同一時(shí)間節(jié)點(diǎn)同一虛擬角色可以具備很多種行為目的，而難度評(píng)定系統(tǒng)依據(jù)這些動(dòng)作進(jìn)行篩選主要目標(biāo)，而評(píng)定系統(tǒng)選取目標(biāo)的優(yōu)先級(jí)如下。

（1）當(dāng)虛擬角色行為存在危險(xiǎn)可能的情況下，任務(wù)的自我保護(hù)行為是第一位的，主要目標(biāo)是幫助虛擬角色脫離對(duì)自身有危險(xiǎn)的環(huán)境。

（2）當(dāng)虛擬角色行為不存在危險(xiǎn)可能的情況下，對(duì)于事物的需求以及對(duì)水的需求這兩者的地位則是行為首位。若是虛擬角色的需求強(qiáng)度低于其生理需求等級(jí)的時(shí)候，虛擬角色則暫時(shí)不存在目標(biāo)； 而與之相反的，那么虛擬角色則有進(jìn)食以及攝入飲用水的需求。可能性的大小也是會(huì)影響虛擬角色情緒變化的因素之一。而可能性的大小主要會(huì)受到兩個(gè)方面因素的影響： 一個(gè)是虛擬角色會(huì)被現(xiàn)在處于的狀況受到影響； 而另一方面則是會(huì)受到虛擬角色歷史交互信息影響[1]。比如，如果角色在路途之中被他人跟蹤，則用戶可以將主角的行為設(shè)定為如下過(guò)程。

二、情緒認(rèn)知中虛擬角色的模糊推理模型

（1）表示愉悅以及內(nèi)心悲傷的情緒。依據(jù)OCC所建立的模型，在某一個(gè)突發(fā)事件的全過(guò)程之中，若是該事件所產(chǎn)生的結(jié)果是有利于角色的，那么角色產(chǎn)生的就是高興地情緒，而興奮的劇烈程度主要受到該事件的重要程度影響； 若是該事件產(chǎn)生的結(jié)果并不利于角色，那么虛擬角色就會(huì)產(chǎn)生悲傷的情緒，悲傷的強(qiáng)度也會(huì)受到該事件重要程度的影響。

（2）佩服以及責(zé)怪的情緒。依據(jù)其系統(tǒng)內(nèi)所包含的行為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于其他的虛擬角色行為進(jìn)行自己的評(píng)定，而由此虛擬角色就會(huì)產(chǎn)生上述兩種情緒，因此這兩種情緒具備著自身的指向性。比如，虛擬角色會(huì)對(duì)傷害了自身的其他角色產(chǎn)生某種程度上的責(zé)備，而對(duì)于對(duì)自己產(chǎn)生幫助的其他虛擬角色會(huì)產(chǎn)生欽佩感激的情緒。

（3）感激和憤怒情緒。感激之情以及憤怒兩種情緒都是由多種情緒復(fù)合而來(lái)。我們將這兩者的情緒等級(jí)分成 I11，I12，在這之中 I11，I12∈[0，1]。依據(jù)這兩種感情在OCC中進(jìn)行模擬的結(jié)果表示，將它們的強(qiáng)度用如下方法表示：

I11= min（ I7+ I9，1） ， I12= min（ I8+ I10，1） ，

I7、I8、I9、I10分別表示幾種感情的劇烈程度，其取值范圍均在零一之間。而在相同的時(shí)間點(diǎn)，兒童可能會(huì)將多個(gè)虛擬人物的行為產(chǎn)生自身的評(píng)價(jià)，從而產(chǎn)生相應(yīng)的情緒。比如，虛擬角色會(huì)對(duì)對(duì)自己產(chǎn)生幫助的角色產(chǎn)生喜愛的情緒，而面對(duì)傷害自身的虛擬人物的時(shí)候則會(huì)產(chǎn)生憤怒的情緒[2]。

（4）喜歡與討厭情緒。在OCC的模型之中，這兩種感情所表達(dá)的是對(duì)于某一目標(biāo)的看法，或者是虛擬人物對(duì)某事物的看法。這兩種感情表達(dá)了虛擬角色之間的關(guān)系情況。伴隨著虛擬角色交流的深入以及數(shù)量上的增加，其間的關(guān)系會(huì)不斷產(chǎn)生變化。比如，虛擬角色對(duì)于傷害了自身的角色的討厭程度上升，而對(duì)與對(duì)其有幫助的角色的喜愛程度上升。而在每次產(chǎn)生交流的過(guò)程之中，這兩種感情增加幅度的大小取決于事物對(duì)于任務(wù)的重要程度。在虛擬角色所需要確認(rèn)的情況結(jié)果尚未確定的時(shí)候，虛擬角色則會(huì)產(chǎn)生一些附屬情緒，他們的強(qiáng)度需要通過(guò)模擬系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行估算。在事件得出結(jié)論之后，希望和擔(dān)心兩種情緒的劇烈程度會(huì)清零。喜歡與討厭可以提現(xiàn)的僅僅只有虛擬角色之間產(chǎn)生的交互關(guān)系，只會(huì)伴隨著交互的深入而產(chǎn)生變化，感激與憤怒兩者是由多種情緒所構(gòu)成的因素，而他們的劇烈程度受到（ 高興、悲傷、欽佩、責(zé)備） 等幾種情緒的比例變化而變化[3]。

三、結(jié)束語(yǔ)

伴隨著信息技術(shù)的快速普及，人們?cè)絹?lái)越希望可以讓計(jì)算機(jī)對(duì)一些事情進(jìn)行，而具備著情緒表現(xiàn)能力的虛擬人物則可以更好為人們服務(wù)，進(jìn)行建立不同模型的虛擬人物的工作有著很高的必要性。

筆者結(jié)合兒童使用的教育軟件的開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，提出了依據(jù)自身觀點(diǎn)的虛擬人物構(gòu)建方式，而后依據(jù)情緒模型進(jìn)行了OCC建模，并將處理結(jié)果歸結(jié)如下。

（1）給予虛擬人物簡(jiǎn)化的認(rèn)知功能，虛擬角色具備很多人類的基礎(chǔ)技能，這樣的虛擬人物不僅僅更加鮮活靈動(dòng)，還可以在感官上讓人覺得十分人性化。

（2）以馬斯洛所提出的需求層次理論作為基礎(chǔ)，給出動(dòng)機(jī)的具象化表現(xiàn)，按照自身需求來(lái)定制虛擬人物的各種動(dòng)機(jī)。

（3）筆者所提出的情緒模型將14種OCC模型考慮之中，這種程度完全可以滿足教育軟件所需要的虛擬人物建模。使用多種不同的方法進(jìn)行情緒強(qiáng)度的計(jì)算。因?yàn)榍榫w并不能夠數(shù)據(jù)化表示，所以提出了情緒的模擬表示方法，列出大致可以表達(dá)情緒變化情況的表達(dá)公式。

（4）虛擬人物的情緒產(chǎn)生變化的外在體現(xiàn)主要是通過(guò)建模手段來(lái)完成的。

（5）筆者所提出的想法也可以應(yīng)用于其他的設(shè)計(jì)軟件當(dāng)中。

因?yàn)槿祟惥邆渲喾N多樣的情緒變化，而筆者僅僅在建立虛擬人物的過(guò)程中使用了其中很小的一部分，而下一步我們的研究方向以及研究任務(wù)則是怎樣去填充角色的情緒，從而使角色可以通過(guò)體表膚色等信息來(lái)表達(dá)自身的情緒劇烈程度。

【參考文獻(xiàn)】

[1]楊春鵬，閆偉.單向與雙向情緒下風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的認(rèn)知價(jià)格及其投資策略[J].管理科學(xué)，2012（3）：78～90.

[2]劉箴，何少華，柴艷杰等.一種虛擬角色的情緒認(rèn)知評(píng)價(jià)模型[J].模式識(shí)別與人工智能，2011（2）：160～167.

[3]趙涓涓，楊建峰，陳俊杰等.基于情緒認(rèn)知評(píng)價(jià)理論和Q-learning的人機(jī)交互中情感決策[J].太原理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2012（6）：710～714.