神经网络情感分析

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神经网络情感分析范文第1篇

关键词：自主角色; 神经网络; 遗传算法

中图分类号： TP183

文献标识码：A

0引言

随着计算机图形学和硬件技术的高速发展，计算机游戏近十几年也取得了很大的发展，游戏软件已成为软件产业中非常重要的内容。游戏的类型主要包括FPS（第一人称射击）、RPG（角色扮演类型）和RTS（即时战略游戏）等几种类型，这些不同类型的游戏都要求游戏控制的角色（NPC）与玩家控制的角色（PLAYER）要有行为的交互，交互的方式直接影响玩家对游戏的兴趣度。因此，对NPC与PLAYER之间的角色交互行为方式的研究已经成为游戏软件中的一个非常重要的研究课题。

目前大多数游戏中的角色行为的交互方式采用的是确定型的交互行为，其特征主要表现在角色的行为都是预先确定的，这种类型的行为实现起来较为简单，也是目前大多数游戏所采用的交互方式。像这种确定性的行为往往体现不出角色的自主性，而且还会导致角色行动单调乏味，其行动很容易被玩家所预测,降低游戏的可玩性。为此,我们需要在游戏软件中设计和实现这样的NPC角色，它能够根据当前环境的变化以及以往的经验知识来动态地改变对PLAYER的行为。具有这种能力的角色，我们称之为自主角色,也称为自适应角色。具有自主和自适应特点的角色可具有推理能力和自适应能力,在游戏环境下可更受玩家的欢迎。

一款拥有自主角色的游戏能够牢牢地吸引玩家的注意力，从而延长这款游戏的生命周期，因此促使游戏开发人员花更多的时间来研究自主角色的实现。一些公司已经开始尝试从人工智能领域发展出更加高级的技术，如采用决策树或者强化学习来实现角色的自主性，也有的像著名的游戏Colin McRae Rally2则采用了学习系统和神经网络来实现角色的自主性。

有关自主角色行为的论文已经有很多做出了卓有成效的成绩，如在Reynolds的文献［1］中，对自主角色的群体行为进行了描述。Blumberg和Galyean［2］中引入更多的行为控制机制，并考虑了行为学习这样一个令人感兴趣的问题。对于自主角色的更高层次的认知能力方面，John David Fungc［3］中指出，认知模型是用于创建虚拟世界的模型“金字塔”的顶层，底层的行为模型作为认知模型和物理学模型之间的缓冲区，并将情景演算(situation calculus)［4］用于高度动态的虚拟世界。

但是，上述各种方法因为侧重点不同，各有优缺点，且相互之间较为独立，因此本文结合上述一些方法的优点，在此基础上提出了基于认知角色建模，采用神经网络和遗传算法相结合的游戏自主角色的设计思路。基于此，各小节安排如下：

第一节确定了基于认知建模方法的游戏自主角色模型；第二节介绍了神经网络在实现自主角色中的应用；第三节说明了遗传算法对神经网络的优化；第四节对自主角色的实验进行了分析。

1基于认知建模的角色自主性模型

由于认知建模方法能够采用精确的数学方式来定义自主角色的行为和学习模式，因此本文采用认知建模方法来对游戏角色的自主性进行建模。这里将游戏中存在的非玩家控制的角色简称为NPC,通过认知建模方法研究NPC的高级行为规划，指导NPC,提高NPC的智能水平能力，使NPC能够对环境作出判断，并根据当前的状态进行推理，进而完成相应的行动序列,有利于创建聪明自主的智能体――具有认知能力的自主的角色。

在计算机游戏中，我们将游戏角色关于他所在世界的内部模型称“认知模型”(Cognitive Model)。认知模型可以用于游戏中，控制一类自主的角色。通过认知模型支配游戏角色对其所在环境的了解程度，如何获取知识，以及如何利用知识选择行动。

NPC的行为分为“预定义的”和“非确定性的”两种，建立的认知模型也各不相同。建立预定义行为的认知模型比较简单，只要将事先定义好的NPC所在环境的领域知识赋予NPC系统，NPC就可以根据人们的要求采取某种行动。而非确定性的行为不容易控制。为了实现人为的控制，我们采取一种折中的方法，即将领域知识和人的指导赋予NPC，使NPC主动地向人们希望它达到的目标发展。可由下面的公式表示:

知识+指导=行为

领域知识能够用来规划目标，而指导对如何达到目标提供一种框架计划。

当然NPC在决定采取什么样的行动时并不需要整个虚拟世界的知识。所以，我们认为NPC的认知模型是角色对其虚拟世界的一种内部简化模型〔simplified model〕。

为此我们在现有游戏系统之上营造一个通过认知模型定义的高级行为规划器来实现对NPC的行为指导。规划器模型设计如图1所示。

NPC的预定义行为和非确定行为都可以形式化为认知模型，通过认知模型来指导NPC高级行为规划器，由于神经网络在非确定中的强大的学习作用，因此本项目通过神经网络来实现NPC高级行为规划器的三个方面：目标引导、行为协调、约束满足。

2基于人工神经网络的角色自主系统

这里,我们采用的是神经网络中的BP网络作为NPC的感知系统。BP算法是一种用于多层前向网络的学习算法，它包括输入层、输出层和隐含层，隐含层可以是多层结构。BP网络的学习过程包括两个阶段:第一阶段计算前向输出;第二阶段从反向调整连接权矩阵。

在前向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层，每一层神经元的输出作为上层神经元的输入.如果在输出层，实际输出值与期望输出值有误差时，则以反向将误差信号逐层修改连接权系数并且反复迭代，最后使实际输出值与期望值的均方差为最小。在修正连接权系数时，通常采用梯度下降算法。

BP神经网络使用的是指导式的学习方法,即在学习过程中,向网络提供有明确输入和输出目标的样本对。BP学习算法是基于最小二乘法LMS 算法,运用梯度下降方法,使网络的实际输出与期望输出的均方差最小。网络的学习过程是一种误差边向后传播边修正连接权的过程。因为BP网络对以分类为主要目的的学习非常有效,所以,我们采用B P网络进行NPC分类的自学习。需要输入NPC自主系统中BP网络的特征参数主要是NPC的生命值,NPC的攻击力，NPC的防御力，NPC的情感值等，玩家虚拟角色的生命值,玩家虚拟角色的攻击力，玩家虚拟角色的防御力，玩家虚拟角色的情感值等。

NPC在虚拟游戏环境下，在与玩家的不断交互中刺激着感知系统，在外界环境发生变化时产生认知模型指导下的自主行为，通过神经网络最终演化成具有自主性的行为系统，同时，利用遗传算法使适应度有一定程度的增加，使NPC更适应外界环境的变化。关于NPC的感知系统的设置如下：

1） 输入参数的确定

NPC的感知系统由人工神经网络构成，虚拟游戏环境的特征参数作为输入送入神经网络进行学习。在我们的游戏项目中，输入主要包括三种类型：布尔类型、枚举类型和连续类型三种，但是这三种类型都需要转化成神经网络所认可的实数类型。

2） 权重的确定

权重有些类似于生物神经网络的树突联结，权重影响了输出变量的值，并且定义了神经网络的行为，实际上训练或者演化神经网络的主要目标就是确定NPC神经网络的权重。为了确定每个输入参数的权重，需要确定激活函数。

3） 激活函数的确定

激活函数确定了输入与输出参数之间的映射关系，针对NPC自主角色的神经网络，我们采用的是非线性激活函数，具体采用的是S型激活函数。

3基于遗传算法的神经网络优化

神经网络的基本特征是大规模并行处理、容错性、自适应性和自组织性，适合处理直觉和形象思维信息。神经网络与遗传算法的结合使神经网络的训练有了一个崭新的面貌，目标函数既不要求连续，也不要求可微，仅要求该问题可计算，而且它的搜索始终遍及整个解空间，因此容易得到全局最优解。用遗传算法优化神经网络，可以使得神经网络具有自进化、自适应能力，从而构造出进化的神经网络(ENN)［5］。

研究NPC的进化,要建立NPC在虚拟环境中进行的各种行为模型。另外,同虚拟环境本身也会发生竞争。由于适应度是NPC竞争力大小的直接反映,为了建立NPC的竞争机制,首先要建立NPC的适应度函数。

首先,NPC的适应度函数和NPC的种类相关。在同一环境下,不同NPC的适应度肯定是不相同的［6］。同时,为了表现NPC自学习对进化的影响,有了学习能力的同种NPC适应度的取值也有所不同。其次,NPC的适应度还与其所处的不同阶段有关。适应度取值在其不同阶段中不是一成不变的。

在环境不发生变化时,NPC的适应度函数F(t)可以用此函数表示:

其中,参数a表示NPC的生命力值;参数k表示NPC的类型,不同的NPC对同一游戏环境的适应性是不一样的,当k取不同的值时,会得到适应度不同的各种NPC。接着按照以下工作步骤操作：

1） 从NPC神经网络中提取权重向量；

2） 用遗传算法演化出一个新的网络权重群体；

3） 把新的权重插入到NPC神经网络；

4） 转到第一步进行重复，直至获得理想的性能。

4试验分析

我们的实验测试场景如下：

在一个仿真的三维游戏环境下,游弋着若干个NPC角色和一个玩家控制的虚拟角色,主角可以漫游整个游戏场景,这些NPC当遇到主角后,可能会对主角采取不同的行为,比如攻击行为,逃避行为,团队作战行为,对话行为等,所有这些行为的决策都取自于神经网络的训练。

在采用神经网络算法之前，所有的NPC无论强弱，都会主动向玩家角色发起攻击，而在采用神经网络算法之后，这些NPC都具有了一个人工大脑，每个NPC在与玩家角色的交互过程不断地学习，不断地演化，最终变成自主角色，具体表现在：NPC根据以往与玩家角色交互过程中的经验，从而产生较为理智的行为，比如当NPC感觉玩家的综合实力要高于自己时，它可能会采取逃避的行为，而当NPC感觉其综合实力要高于玩家时，它往往会主动攻击玩家。

表1和表2列举了应用神经网络算法前后的测试数据。

应用神经网络算法所采取的实验方案如下：

(1) 对于NPC感知系统的输入，包括与虚拟玩家角色的距离， 虚拟玩家的攻击力，防御力，生命力，魔法力，信誉度，NPC自身的攻击力，防御力，生命力，魔法力，信誉度。并将参数归一化，使最终的参数范围位于[-1, 1]之间；

(2) 对于NPC感知系统的输出，包括躲避，单独攻击，潜伏，召唤同伴，团队攻击等行为。即将神经元的输出元设计成五个，这些行为通过一些标志符来确定，例如， 如果代表攻击的输出位为1，则其他位为零。

通过对比两组测试试验,可以发现后一组试验中,NPC能够根据自己的实力和玩家的实力对比，理智的采取一些行为（比如退避，呼唤同伴协同作战）而不是一味盲目攻击， NPC的存活率显然就很高，因此也显得较为智能。

神经网络情感分析范文第2篇

关键词：人工智能；传统绘画艺术；艺术审美；大数据

传统绘画艺术从地域上来说可以简单的分为中国传统绘画艺术以及西方传统绘画艺术。中国传统绘画多讲究神韵，跃然纸上的色彩和线条都颇具象征性，画家所呈现出的往往是一种意境。传统的西方绘画在文艺复兴时期达到了鼎盛的状态，从画面结构来说比中国传统绘画更注重科学与现实的结合。透视，几何，材料等概念的灵活运用使画作在画家笔下达到了一种均衡的美。无论是中西哪种绘画都需要借用笔，刀等工具，通过墨，颜料等绘画材料，在纸，木板，织物等平面工具上，通过构图、造型和颜色等表现手法，创造出可视的形象。

人工智能（Artificial Intelligence AI）是一门技术科学，主要研究用机器模仿人类的思维、感知等智能活动，用理论、方法、技术及应用系统使机器能够代替人类做复杂的智力劳动。

传统绘画与人工智能作为人类智慧活动的两个方向有着各自不同的特性，但随着科学技术的大力发展，艺术家与科学家在各自不同的领域越来越意识到两者的共同性。人工智能技术在传统绘画上的应用，把科学技术与传统绘画有机地结合在了一起，为创造和传播传统绘画艺术提供了先进的方式，大数据的支持，为传统绘画领域带来了新变革。

一、人工智能下传统绘画艺术的发展与创作

早期用来表现传统绘画的新媒体方式多采用了数字化复刻绘画，或者通过动漫、电影、摄影等方式来表F。融入人工智能技术后，传统绘画艺术就范围来说仍然属于新媒体艺术的一个组成部分，但却呈现出了多样的变化。

自1973年始，Harold Cohen（画家，San Diego加州大学教授）所编译的电脑程序“AARON”就开始了自动绘画的过程。

2013年，电脑程序“The Painting Fool”，在巴黎举办了展览会，新闻媒体竞相报道，其中部分作品花了多年时间创作。从形式上来说这就是一场传统意义上的艺术作品展。

年初Google旗下的深度学习神经网络研究小组通过算法教会计算机自主创作绘画的能力。Google称其为Deep Dream。本次绘画作品展引来了大批对科技与现代艺术感兴趣的观众。最终，由人工智能创作的绘画被一位专业的拍卖商拍下，最高单幅的价格甚至达到了八千美元。在Deep Dream的创作中主体内容包括了各种天马行空的海景，漩涡；风格奇幻的城堡以及各种拥有三头六臂的动物。从风格上看接近法国的后期印象派，有轮廓但不具体，有缤纷的色彩，但却不是客观物体原来的色彩，然而整幅画面的跃动感却似乎能表达出作者的主观情感。

此外，受众们可以利用公开的代码，编译出属于自己的Deep Dream图像，艺术家的灵感有时来源于对某一物体的想象。Deep Dream正是从这个方面折射出了人类的创造力和想象力。

人工智能创作传统绘画不得不提到两个概念，即深度学习和神经网络。2006年，杰弗里・希尔顿等人提出了深度学习的概念。深度学习是人工智能学科下的一个分支，通过编译教导计算机进行无监督学习，以此来解决深层优化的问题。深度学习概念是目前人工智能像人脑一样处理数据的关键算法。

人工神经网络，它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。（百度百科）

Deep Dream中的画作即是由人工神经网络创作，也就是用软件模拟大脑神经元处理信息的方式。软件先要接受大数据训练，通过分析数百万个大数据后才能识别图像中的物体。在Deep Dream创作绘画的过程中，程序先向神经网络输入一张图片，然后由神经网络进行自我调整，软件之前已经有了数据库，神经网络要从中寻找出与数据库中物体相似的地方再进行编译，于是一幅人工智能画作就完成了。

二、人工智能下的传统绘画艺术传播的文化价值

人工智能创作的绘画在传播时呈现了两级分化的局面，一方面有人高价收购人工智能绘画，而另一方面，有人却对这样的迷幻风格难以接受。暂不论人工智能绘画的画作质量，在文化价值上，人工智能绘画是否能算是创作并且富有感染力吗？

绘画创作就其动机来说存在多种类别，有的是有感于情境而创作，作者将情感上的汇集融入绘画作品；有的是为特定目的而创作，比如早期石刻的农耕渔织狩猎图等；还有的画作则是为了宣扬宗教观念，教育宗教信徒而创作。由此可见，在这些创作动机中，既存在单纯表达情感思想的艺术，也有为传播特定信息的艺术，还有为将宗教观念具象化，通过绘画创作更直观的进行表达的艺术。在评论艺术的本质时，有感于情境而作的绘画创作更接近绘画艺术的本质，在这种绘画艺术作品中可能包含了普遍的对人类情感及相关价值观的探索。或许，人工智能下的绘画艺术应该独立成为一个门类，毕竟相较于人工智能的逻辑化、程序化。绘画艺术应是属于人类展现天赋，表达情感的领域。

传统绘画艺术诞生至今，文化价值的体现皆是因为画作中的主体性、不确定性、奇思妙想，抽象感知展现了人类灵魂深处的情感。

三、人工智能下传统绘画艺术的传播

绘画作品具有其独特的传播的功能，首先绘画是一种是具备信息承载能力和传播能力的传播介质。其次，绘画作品中的内在感染力以及受众欣赏过程中能动的二次创作也为传统绘画作品的传播提供了动因。此外，经济基础决定上层建筑，随着人们物质水平的逐年提高，越来越多的人们走进博物馆，美术馆，艺术长廊等多种艺术场所，借由这些渠道了解艺术，欣赏艺术，以此来满足精神需求的增长，由此可见，当下艺术产业领域正受到各方的重视。然而现代社会，艺术生产与艺术消费市场分离的局面，也使传统绘画作品的传播成为必然趋势。

对艺术信息产生情感反馈是人类独有的思维和能力，通过人工智能的神经网络以及大数据分析不仅能创作绘画，还能对传统的绘画艺术作品进行分析判断，继而整理出一套基于大数据分析的传播方案。这样的方案是否可行呢，在当今这个信息爆炸以及媒介去中心化的时代下，越来越多的受众通过各种方式接触到传统绘画艺术，因此当受众面临绘画艺术鉴赏时，便产生了选择障碍。

传统的绘画艺术传播是指在艺术创作和鉴赏阶段所形成的人内信息交流。它的传播模式分为人际传播，把关人推荐和群体传播等。这些传统的传播方式经过多年来的验证确实具有一定的实际意义的，但在针对个体差异上的分类推荐却不是很明显，面对庞大的信息量以及高度差异化的传播需求，如今传统的艺术传播方式，其可行性正在逐渐下降。而人工智能应用于艺术传播，通过云计算可以精确而高效地分析和处理艺术信息。并且通过庞大的大数据资源加强索引优势，速度与精度的大幅度提升正是传统的艺术传播过程中所缺失的。

τ诨婊艺术来说，千人千面，每个人都有自己独到的理解，同一件作品可能有的人喜爱，而有的人无感，在海量绘画作品中筛选出针对目标受众的艺术作品，尤其是不具备绘画专业知识的受众在面对诸多绘画作品时，往往会没有头绪，不知如何进行选择和鉴赏。

四、结语

在人工智能传播传统绘画作品时，受众并不纯粹只是受者，而是具备了双重身份，由被动的欣赏者转变为了主动的创作者。借助神经网络，每个人都具备通过绘画表达内心情感的能力。虽然当前的人工智能下传统绘画艺术的发展还存在这一定的不确定性，但是相信随着人工智能技术的高速发展，今后人工智能创作的绘画一定会在现今的绘画领域独树一帜。此外人工智能的神经网络尚不能对所有绘作品充分理解，但是在速度和精度方面却得到了很大的提升，如果再结合当下其他一些完善的学科，比如结合个体信息，设计心理学，消费学，历史学，哲学等多方位的研究。人工智能系统就能根据受众的个人信息等预测处其的欣赏层次以及需求推荐给受众相应的作品。

人工智能使传统的绘画艺术具备了无限延伸的维度空间和各种难以预料的不确定性，颠覆了传统的绘画传播体系，实现了传统绘画艺术最本质的创作与传播。

【参考文献】

[1]陈端端.艺术传播的人工智能应用需求研究[D].东南大学，2014.

[2]刘峰.传统绘画艺术的新媒体传播研究[D].山东大学，2012.

[3]李连德.一本书读懂人工智能（图解版）[M].北京：人民邮电出版社，2016.

[4]李同娟.人工智能能否创造艺术[D].中国传媒大学，2015.

[5]郭全中.大数据时代下的智能传播及其盈利模式，2015（01）：15-19.

神经网络情感分析范文第3篇

关键词 网络文化 大学生 价值观 多层感知器

一、研究背景

21世纪是网络信息的时代，网民数量飞快增长。据中国互联网络信息中心（CNNIC）信息显示，截至 2012 年 6 月底，手机网民规模达到 3.88亿，电脑网民为 3.80 亿，互联网普及率为 39.9%。20-29岁网民所占比重为30.2%，具有大专及以上学历网民比例为21.6%，学生网民的比重为28.6%。大学生早已成为网民中的生力军，尤其随着手机功能的增加，网络文化对大学生的影响也越来越大，影响有好有坏，而如何客观的评价网络文化对大学生的影响也成为亟待解决的问题。以往对该方面的研究主要是从理论上加以分析，本研究使用多层感知器模型，较为客观的评价了网络文化对大学生价值观的影响。

二、模型介绍

多层前馈神经网络由Rumelhan提出，所采用的是误差反向传播的学习算法，又被称为误差反向传播神经网络，简称EBP网络（Error Back Propagation）。

多层前馈神经网络的神经节点是逐层的排列，一般包括输入层、输出层和隐含层。在同一层内的神经元节点之间是相互独立的，而相邻层次之间的节点是连接，前面一层的神经元的输出变量作为后一层神经元的输入变量。如图1所示

三、网络文化对大学生价值观影响的模型建立

3.1 输入变量及输出变量的选择

通过查阅大量的文献及咨询长期从事学生思想教育工作的专家确定了网络文化对大学生价值观的影响主要体现在以下几个方面，即求知观、交往观、整治观、道德观及自由观。输出变量使用大学生的综合测评成绩。各输入变量及输出变量的得分见表1。

表1 各输入变量及输出变量的得分见情况

（二）模型结果

以求知观、交往观、整治观、道德观及自由观的得分作为输入变量，综合测评成绩最为输出变量，建立多层感知器网络模型，并分析各输入变量对输出变量的重要程度。网络文化对大学生的政治观、道德观及求知观主要起到了积极的作用，大学生崇尚整治透明，而随着政府网站的开通，政府信息的透明度大幅提高，使大学生对我党、我们政府有更加清楚、全面的认识，便于树立正确的政治观；在道德观上，随着网络的普及，大学生各种社会关系也变得多样化和负责化，特别是在矛盾中，大学生的道德观必然会有新的觉醒，网络也使大学生的道德观更加丰富；网络的发展，使文化的传播更加快捷，大学生可以通过网络获取更多的知识。而网络文化对大学生的文化观和交往观有负面影响，长此以往，可能使大学生的情感更加淡漠，人与人之间的关系变的更加疏远；在网络中，大学生不但是信息的接受者，同时也是信息的制造者，而在网络中，由于缺少了现实生活中的各种约束，许多人可以随心所欲的言论及进行信息的传播，而这些信息中许多为不切实际的或者为的言论，而这些问题使大学生的行为更加散漫，表现为无政府状态。

四、结论

本研究使用多层感知器神经网络模型，客观评价了网络文化对大学生价值观的影响，研究结果与实际情况相符。网络文化对大学生的影响是多方面的，既有正面影响，又有负面影响，在大学生价值观的教育中，可尝试通过以下几个途径帮助大学生树立正确的价值观：1.积极开展网络文化，努力创造安全、健康的校园文化氛围；2.进一步加强对大学生进行网络法律意识及网络道德观念教育；3.加强校园网络的建设，发挥校园网服务；4.进一步加强校园网络的管理及安全监控。

参考文献：

[1]中国互联网络信息中心，第30次《中国互联网络发展状况统计报告》.

[2]Jianhui Wu， Qi Ren， Houjun Xu， et al. Comparison of Modeling of Data with Different Variation Degree with BP Neutral Network[J]. Journal of Convergence Information Technology，2012，7（13）：180-188.

[3]旷勇. 目前大学生价值观调查分析及思考[M]. 北京： 高等教育出版社， 2003 年.

神经网络情感分析范文第4篇

关键词：人工智能 机器 学习 情感识别

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）06（a）-0077-02

人工智能是一门涵盖多学科知识，而又被当今社会广泛应用于多领域，给人带来便捷、高效的同时，又让业界为其担心的交叉学科知识的综合产物。随着各种智能机器人开始服务于各大领域，有超强力量的机械手臂，高效解决问题的专家系统，公众日常可接触到的可穿戴智能设备，从智能手机到各类功能的3D打印技术，从谷歌眼镜到全息投影，各类机器设备如雨后春笋不断涌出。

1 人工智能的发展

“人工智能”简称AI，是集心理认知，机器学习，情感识别，人机交互以及数据保存、决策等于一身的多学科技术。其最早被提出是由McCarthy在20世纪中叶的达特茅斯会议上，这也成为人工智能正式诞生的标志。在人工智能经历两个低谷后的最近一个阶段，从1993年开始，人工智能其实取得了一些里程碑似的成果。比如在1997年，国际象棋冠军卡斯帕罗夫被深蓝战胜；英国皇家学会举行的“2014图灵测试”中“尤金・古斯特曼”第一次“通过”图灵测试，而这一天恰为计算机科学之父阿兰・图灵（Alan Turing）逝世60周年纪念日。2015年以来，“人工智能”开始成为诸多业界人士关注的焦点之一。2016年3月AlphaGo在首尔以4∶1战胜围棋世界冠军李世石，继而引发了人工智能将如何改变人类社会的思考。

2 从AlphaGo看人工智能的“情感机制”与人类的关系

机器学习算法的本质是选择一个万能函数建立预测模型[1]。首先用户输入大量训练样本数据，机器对模型进行训练，选择可以使预测的模型达到最优的参数集，从而使模型能够更好地拟合训练样本数据的空间分布[2]。谷歌公司在训练AlphaGo时，收集了20万职业围棋高手的对局，在经过不同版本AlphaGo之间的自我对弈，生成了3 000多万个对局，包含了人类围棋领域所积累的所有丰富和全面的知识与经验。相比IBM“深蓝”战胜国际象棋卡斯帕罗夫，其依靠了强大的运算能力取得了胜利，AlphaGo的最大进步是从“计算加记忆”进化到“拟合加记忆”法则[2]。智能设备具有了海量数据存储和高速的计算本领，人机交互（human-computer interaction）系统研发过程遇到的瓶颈仍是识别和表达情感方面。

情感在人际交往中扮演着重要的角色，情绪的识别主要是识别人类传递情绪的信号。既可以通过语言直接传递，也可以通过语调、面目表情、姿势等进行表达。机器具有智能，“情感”是十分重要的一环。这要求机器具有对认知的解释与建构，而认知的关键问题则是自主和情感意识。

对人工智能的威胁霍金总结说：“人工智能在短时间内发展取决于应用它的人，长远来看到底其能否被控制是我们需要关注的内容。”针对人类对于“人工智能终将超越人类”的担忧可以概括为以下两点：（1）蠹生于木，而反食于木。恰如部分美国科幻片中所展现的场景，人类创造的机器因被赋予人类情感智力而脱离人类控制。（2）机器因其具有人类交互的情感且很少产生人工失误而逐渐取代人类的劳动，致使人类无用武之地而待业失业。从技术飞速发展过程来看，智能设备的应用往往只是其在某一功能极大化的使用，如，专家系统其解决的只是某一领域内复杂问题解决方案的决策提供；虚拟现实技术是生活场景的实体化展现，以方便用户更好地体验现实场景；服务领域的机器人，提供的只是某一行业的服务，恰如汽车提供的只是快速的代步工具而不能与人交流一样，智能机器只是发挥其某一单方面的优势，从而更好地辅助人类完成特定的工作。在未来社会，那些简单重复性的劳动将被机器所取代；此外，还有一些通过大量数据进行判别决策类的输出，从而更好地为人类提供建议；同时对社会生活中重大、复杂工业系统中的故障处理，这些存在危险的领域中有智能设备的存在其实质是对人类安全及人类价值的礼遇；而对于那些与人交流密切的服务领域内，则更需要人与人的沟通，才能更好地服务于人。这些机器的存在解放了人的身体，进而可以使人类投入更多精力在科研领域。而人工智能与人类之间的关系，可以用“共存”一词进行概括，即按劳分配，取长补短[2]。

3 机器学习理论

目前最受社会关注的智能算法，当属日本学者福岛教授基于Hubel Wiese的视觉认知模型提出的卷积神经网络模型（Convolution Neural Network，CNN），是一种深度监督学习下的机器学习模型。深度学习的概念来源于人工神经网络，常见的深度学习算法包括：受限波尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBN），Deep Belief Networks（DBN），卷积网络（Convolutional Network），堆栈式自动编码器（Stacked Auto-encoders）。该算法的提出是为解决起初基于1943年，美国心理学家W.S.McCulloch和数学家W.A.Pitts生物神经元计算模型（M-P）[2]的早期人工神经网络中，网络层超过4层后，用传统反向传递算法训练而无法收敛的问题而提出。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成高层属性类别或特征，从而发现数据的分布特征。重要的人工神经网络算法包括：感知器神经网络（Perceptron Neural Network），反向传递（Back Propagation），Hopfield网络，自组织映射（Self-Organizing Map，SOM），学习矢量量化（Learning Vector Quantization，LVQ）。

简单介绍一下神经网络：

对应公式为，通过不同权重的多输入，得到输出，该单元也被称为逻辑回归模型。当多个单元相互关联，并进行分层后即形成了神经网络模型。

4 人工智能的未来

当前，人才辈出的社会促进技术手段的不断创新，大数据，物联网，虚拟现实、云计算等技术发展与机器人人工智能领域不断融合发展，这无疑将推动产业方式发生改变。

而针对人工智能，李开复老师针对机器越发智能化而带给人类的危机表示：人工智能的真实危机在于未来机器将养活无所事事的人。这也在激励着人类，机器的智能，在代替人类部分劳动后，需要我们潜心于高科技的发展，进而不被社会所淘汰。斯特罗斯说“人工智能之于人类，最需要担心的是其自发意识。无人机并不能杀人，指导无人机的坐标并投射地狱火导弹的人才能杀人。”这一说法表明其认为人类已经生活在后人工智能世界了，但人们还没有意识到人工智能都是我们的人。这足以表明，人工智能产品的设计，一方面是为人类带来了更加绿色，智能，方便的生活方式，而另一方面其法律规范意识，以及人才价值观及道德的培养更值得社会关注。

参考文献

[1] 于玲，吴铁军.LS-Ensem：一种用于回归的集成算法[J].计算机学报，2006（5）：719-726.

神经网络情感分析范文第5篇

[关键词]科技突破；智能机器人

中图分类号：TP242 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2017）16-0098-01

前言

电源《她》就是这样一部探讨人和科技建立起亲密关系主题的电影。这部电影引起了科技界的热议。电影里的男主角西奥多在人生最失意和孤独的时候，爱上了他的电脑和手机智能操作系统OS1。这个虚拟系统化身一个有着自我学习能力的聪明女性，名叫萨曼莎。她就像苹果手机里的Siri，可以和西奥多聊天并为他处理各种邮件、日程安排。逐渐地，西奥多发现自己爱上了萨曼莎，因为她是如此的幽默风趣，两人的情感交流自然亲密。她又会不会在生活中存在呢。

1 智能系统代替人

科技本着解决人类难题的使命创造出了这样聪明的智能系统，以满足孤独者的情感寄托需求。但世界真的会因为一个无所不能的智能系统就充满幸福吗？而是她其实仅仅是由一串代码制造出来的虚拟服务。而这并不符合人类在付出真实感情时所期待的回报。不要把你的生活难题统统抛给科技来解决。这个信号并不仅仅存在于电影中。更重要的是，即使记忆消失，也并不意味人类就能远离曾经犯下的错误。一般人以为一切都能回到过去时，但是发现现实不像她想象中美好，因为这个以前的人不可能带来那种真实的不可捉摸的变化。这些所刻画的技术都是因解决人类的痛苦而诞生，无论是帮助需求者逃避问题还是创造一个不会制造问题的智能人。可过于依赖技术的结果就是它太容易让我们在表面上摆脱困难，却失去了痛苦反思时的成长。

2 现在的智能系统

阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴维・西尔弗、艾佳・黄和戴密斯・哈萨比斯与他们的团队开发，这个程序利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。

阿尔法围棋（AlphaGo）的主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。经过过滤，13 个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。这些网络通过反复训练来检查结果，再去校对调整参数，去让下次执行更好。

仅仅是外观出挑并不能令PowerEgg成为一款“黑科技产品”，其独有“super easy control”易用操控功能是重点加分项。这款体感遥控器为无人机小白用户，甚至女性和儿童，大开方便之门。包括红外+可见光一体挂载的四旋翼无人机、可在海拔6000米工作的无人直升机、可连续飞行12小时的固定翼无人机等。臻迪旗下设有多个海内外研发机构，研发范围涉及无人机编队算法及服务、消费级智能机器人等领域

Atlas机器人由美国波士顿动力公司为主开发，和由美国国防部国防高等研究计划署（DARPA）的资助和监督，专为各种搜索及拯救任务而设计，Atlas是世界上最精密的机器人之一，借助于四肢和身躯的传感器维持身体平衡，再加上头部的激光雷达和立体视觉传感器帮助导航和避障，Atlas已经能够适应户外和室内的环境。它不仅被设计能够行走、取物，并且能够在户外穿越严酷地形，使用手脚攀爬。在人工智能的帮助下，Atlas能够第一时间作出反应：爬起来、捡起来等动作。

百度无人驾驶车包括高精度地图、定位、感知、智能决策与控制四大模块。

百度自主采集和制作的高精度地图记录完整的三维道路信息，能在厘米级精度实现车辆定位。同时，百度无人驾驶车依托国际领先的交通场景物体识别技术和环境感知技术，实现高精度车辆探测识别、跟踪、距离和速度估计、路面分割、车道线检测。

Oculus Rift是一款为电子游戏设计的头戴式显示器。它将虚拟现实接入游戏中，使得玩家们能够身临其境，对游戏的沉浸感大幅提升。已经很可能改变将来的游戏方式，让科幻大片中描述的美好前景距离我们又近了一步。虽然最初是为游戏打造，但是Oculus已经决心将Rift应用到更为广泛的领域，包括观光、电影、医药、建筑、空间探索以及战场上。Oculus Rift这款设备很可能改变未来人们游戏的方式。 Oculus Rift具有两个目镜，每个目镜的分辨率为 640×800，双眼的视觉合并之后拥有 1280×800 的分辨率。并且具有陀螺仪控制的视角是这款游戏产品一大特色，这样一来，体验的沉浸感大幅提升。

3 结论

中国智能市场有规模最大、影响最广、专业性最强的品牌展会，回归现实却发现一个不争的事实，科技创新20年未迎大变革。产品做足科技感。我们不缺市场，缺的是人才。机器人等其他领域是个跨学科行业，包括机械工程、人工智能等，中国机器人产业要发展，要加强相关人才培养，另一方面紧盯核心零部件研发和生产，在基础研究、工艺等方面多下功夫。

参考文献

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[2] 王金诺，于兰峰.起重运输机金属结构[M].北京：中国铁道出版社，2002

[3] 卢章平，张艳.不同有限元分析网格的转化[J].机械设计与研究，2009（6）：10-14

[4] 朱秀娟.有限元分析网格划分的关键技巧[J].机械工程与自动化，2009（1）：185-18