引言
生成式人工智能和机器学习的进步正在开启一个新时代，这个时代将改变人类的情感感知、解读、模拟方式，甚至有时还能激发或缓解人类的情感。虽然情感计算传统上主要关注数字或基于屏幕的界面中的这些过程，但现在一个新的领域正在形成，即这些能力被体现在物理代理中。构建情感机器人仍然是情感计算与机器人技术交叉领域中最具挑战性的目标之一。这需要结合神经科学、心理学、认知科学、发展与行为科学、人工智能以及机器人技术的多种方法。
尽管当前的先进机器人能够识别和模仿简单的情感，但该领域尚未创造出真正具有情感的机器人：这种机器人不仅外部表现出的情感可以被感知，其内部也能体现情感，并且情感能够随时间进行调节，并与感知、行为和社会理解有意义地结合。同时，设计机器人的情感也是一种科学探索：它可以通过迫使理论变得可计算、可体现并在实际环境中进行测试，从而加深我们对人类和其他动物情感产生机制的理解。
本期《IEEE情感计算交易》特刊旨在通过提供一个权威的讨论平台，来探讨情感机器人技术。
特色文章
本期特刊基于2023年在马萨诸塞州波士顿举行的ACII会议上关于情感机器人的专题讨论会，会议期间进行了热烈的跨学科辩论。本期汇集了十九篇文章，从理论视角、计算模型和实证研究等多个方面，共同推动从情感感知交互向情感驱动的机器人技术的发展。
在这些文章中，反复出现的主题反映了构建情感机器人时面临的一些核心挑战，例如具身化的作用、认知机器人技术与情感之间的联系（特别是在心智理论方面）、需要考虑除视觉之外的其他信息来源、结合符号和神经表示的发展方法、使用大型语言模型和丰富的对话系统、对实际应用中部署的情感机器人进行测量和评估的需求，以及在生态学上有效的应用评估。在众多研究中，我们挑选了十九篇进行讨论，试图全面探讨这些方面。
理论基础与具身化的作用
情感机器人的发展深深植根于身体感觉与认知过程之间的相互作用。本期研究探讨了物理形态（“身体”）在情感识别和生成中的核心作用。
《情感机器人中的身体：以表演艺术为框架理解身体表达的情感》一文认为，表演艺术可以为识别和生成人类视为情感的机器人动作提供丰富的框架，并强调了关于情境、意图和表达多样性的开放性问题。
几篇论文探讨了人们为何会选择与机器人进行情感互动，以及这种互动如何影响幸福感、信任感和沟通。文章《与机器人分享我们的情感：我们为什么这样做，这会让我们有何感受？》综合了关于人机交互中情感自我披露和社会分享的证据，强调了情感支持的潜在好处以及当机器人被视为不带评判的倾诉对象时的伦理风险。文章《人机交互中的情感一致性：对沟通风格和说服力的影响》进一步扩展了研究范围，探讨了情感一致性的响应如何影响用户的沟通方式，即使这些响应并不一定具有说服力。
认知架构与心智理论
另一组论文探讨了情感机器人所需的认知架构。有效的人机交互（HRI）的一个核心要求是机器人能够理解人类的需求和心理状态。
《内在语言与达马西奥的情绪建模理论》提出了一种模型，认为机器人的情感是通过身体感觉与认知过程之间的相互作用产生的，这种相互作用通过明显的内在语言表达出来，从而增强用户的理解和信任。在《好奇心与情感驱动的认知》一文中，从动机和驱动的角度探讨了如何创建独特且易于理解的机器人形象，并研究了人类如何在自由形式的互动中适应这些需求。
社会智能越来越被视为与情感密不可分。《马基雅维利式机器人及其心智理论》将社会推理的“阴暗”一面引入机器人建模，实现了心智理论（ToM）和马基雅维利式规划，并测试观察者是否能在机器人行为中感知到这些特征。此外，《心智理论能力预测机器人注视对物体偏好的影响》表明，人类在心智理论上的个体差异会影响机器人注视对物体偏好的形成，暗示用户的认知特征可能会调节人机交互中的社会线索处理。
在情感、心智理论和实际应用决策的交叉点上，《结合神经共情感知行为树与知识图谱以实现情感人机协作》提出了一种架构，将共情感知行为树与知识图谱和神经感知组件相结合，使机器人能够适应用户特征和领域要求（包括伦理约束）。
感知与多模态情感
在感知方面，《使用轻量级点云网络进行面部3D区域结构运动表示以实现微表情识别》通过建模精细的3D面部动态来提升情感感知能力，这有助于机器人实时解读人类微妙的情感。
虽然视觉和听觉线索是标准手段，但本期强调情感机器人还需要利用其他感官。文章《感知机器人与社会气味：关系互动与信任的变化》探讨了利用社会气味（信息素）来影响信任和关系互动的方式，强调了多感官一致性的价值。
两项研究关注触觉的关键作用。《通过触觉界面实现情感触觉：一种顺序压痕方法》设计了一种多执行器触觉界面来引发情感反应，并研究了刺激参数如何影响情感的体现和愉悦感。文章《创造一个能感知触觉和情感的情感机器人》介绍了一种全身触觉感知系统，将触觉识别与实时情感模型相结合，展示了硬件和软件如何共同设计情感循环。
在健康、护理和心理健康中的应用
当情感机器人应用于临床和护理环境时，其影响尤为显著。特别是在医疗保健和针对弱势群体的治疗中，情感机器人的实际应用具有重大意义。几篇文章研究了社交辅助机器人（SARs）在认知刺激疗法（CST）和回忆疗法中的应用。关于老年轻度认知障碍患者接受机器人治疗时前额叶皮层活动的初步研究》使用fNIRS比较了机器人引导与人类引导干预期间前额叶激活的模式，并对比了认知训练与回忆疗法的效果。另一篇论文《分析Pepper机器人在小组认知训练中的情感和互动》分析了在社交辅助机器人支持下的小组认知干预中的互动和情感反应。
除了认知衰退之外，情感机器人还可以支持社会康复和情绪调节。旨在改善精神病患者情绪的机器人中介多方对话描述了一种在医院项目中部署的多方专注倾听系统，报告了机器人中介对话后参与者愉悦感和兴奋度的提升，并提供了关于反馈渠道和提问如何促进表达的见解。
情感机器人的评估
开发有效的测量方法以及准确识别人类反应是区分情感机器人与一般情感计算领域的另一个挑战。在本期中，对于对话系统，《人机交互对话用户愉悦度量表（HRI CUES）》引入了一个外部可观察的量表，用于标注开放领域对话中用户（包括与大型语言模型驱动的伴侣机器人互动）的愉悦度，有助于弥合自我报告与互动动态之间的差距。
然而，具身化还需要研究其他因素。评估分心对老年人护理中机器人监控行为接受度的影响展示了机器人监控行为如何根据任务负荷分散用户的注意力，以及信任、感知有用性和人格特征如何影响接受度，以及如何通过补充指标来衡量这些因素。
通过手部眨眼反射量化人机交互中的控制感提出了一种神经生理学方法，用于量化机器人进入个人空间时用户感知到的控制感和安全感，为评估界面和共享工作空间行为提供了有用的工具。
机器人情感的感知也受到用户特征的影响。年龄与机器：年龄如何影响听众识别机器人无语义话语中情感的能力研究了年龄和其他因素如何影响人们对机器人用于表达情感的非词汇性声音的识别和偏好，这一问题在医疗保健环境中尤为重要，因为老年人是关键群体。
致谢
我们衷心感谢所有作者和审稿人在修订和准备论文最终版本过程中给予的合作。
