Автор — Алиса Годованец
Существует множество психологических теорий эмоций. Каждая из них предлагает свое объяснение того, как и почему мы испытываем определенные чувства. Однако что если попробовать представить эмоции в виде формул? Такой подход особенно полезен для имитации эмоций в системах искусственного интеллекта, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем и сделать виртуальных агентов более "человечными". Одна из самых известных моделей, позволяющих это сделать, — это модель OCC.
Модель OCC названа по первым буквам фамилий её авторов: Эндрю Ортони (Ortony), Джеральд Клор (Clore) и Аллан Коллинз (Collins). В их фундаментальной работе "The Cognitive Structure of Emotions" (1988) представлена комплексная структура для понимания когнитивных основ эмоций. Эта модель фокусируется не на словах, описывающих эмоции, а исследует сами когнитивные структуры, лежащие в основе эмоционального опыта.
Структура модели
В основе модели OCC эмоции определяются как оценочные (valenced) реакции, основанные на интерпретации или оценке (appraisal) человеком окружающей среды. Эти оценки отражают, как люди воспринимают ситуации, значимые для них, подчеркивая, что эмоции не являются прямыми реакциями на события, а опосредованы личными интерпретациями. Валентность оценки в данном случае обозначает, воспринимается ли ситуация как приятная/желательная (положительная валентность) или как неприятная/нежелательная (отрицательная валентность). Такой подход соответствует более широким теориям оценки в психологии (appraisal theories), которые утверждают, что наши эмоциональные реакции формируются на основе того, как мы оцениваем и осмысливаем происходящее вокруг.
Модель OCC выделяет 3 класса эмоций, 6 групп и всего 24 специфических типа эмоций. Три основных класса включают:
1. Эмоции, основанные на последствиях событий (Consequences of events): возникают из оценки последствий событий в контексте личных целей или целей других людей. Эти эмоции подразделяются на:
- Благополучие (Well-being): радость (joy) и страдание (distress) возникают в зависимости от желательности события.
- Удача других (Fortunes-of-others): включает эмоции, связанные с оценкой событий, происходящих с другими людьми. Примеры: радость за другого (happy-for), негодование (resentment), злорадство (gloating), сочувствие (pity).
- Эмоции, связанные с перспективами (Prospect-based emotions): включают ожидания и вероятность событий. Например, надежда (hope) и страх (fear), которые зависят от вероятности наступления события, а также подтверждённые или опровергнутые ожидания: удовлетворение (satisfaction), подтверждённые страхи (fears-confirmed), облегчение (relief), разочарование (disappointment).
2. Эмоции, связанные с действиями агентов (Actions of agents): они зависят от оценки действий в контексте стандартов и норм:
- Атрибуция (Attribution): оценка действий как достойных похвалы или осуждения. Включает гордость (pride), восхищение (admiration), стыд (shame) и порицание (reproach).
3. Эмоции, связанные с аспектами объектов (Aspects of objects): основаны на оценке объектов в зависимости от личных предпочтений и вкусов:
- Привлекательность (Attraction): Оценка объектов как приятных или неприятных. Например, любовь (love) и ненависть (hate).
Когнитивные процессы, переменные и интенсивность эмоций
Ключевая особенность модели OCC состоит в акценте на когнитивно-интерпретативной составляющей эмоций. Это включает оценку мира в контексте личной значимости и построение мысленных представлений, которые лежат в основе эмоциональных реакций. Например, "надежда" (hope) определяется как позитивное ожидание желаемого события, на которое влияет как желательность события, так и его воспринимаемая вероятность.
Модель OCC также выделяет два типа переменных, влияющих на интенсивность эмоций:
1. Глобальные переменные (Global variables): эти факторы влияют на интенсивность всех эмоций и включают:
- Ощущение реальности (sense-of-reality) — степень, в которой событие, агент или объект кажутся реальными для человека, испытывающего эмоцию.
- Психологическая близость (psychological proximity) — чувство сопричастности к событию, агенту или объекту, вызывающему эмоцию.
- Неожиданность (unexpectedness) события.
- Предшествующее возбуждение (pre-existing arousal).
2. Центральные и локальные переменные (Central and local variables): Эти факторы влияют на эмоции определенных классов или групп. Например, вероятность наступления события влияет на интенсивность страха, а степень похвальности действия — на интенсивность восхищения.
Как это работает?
В качестве примера возьмем эмоцию радости (joy). Согласно модели OCC, радость возникает при оценке события как желаемого. Интенсивность радости определяется степенью желательности события и глобальными переменными, такими как неожиданность.
Характеристика эмоций радости (Joy):
- · Типовая спецификация: радость — это положительное чувство по поводу желаемого события.
- · Примеры связанных слов (Tokens): веселый, довольный, восхищённый, восторженный, приподнятый, эйфорический, радостный, ликующий, счастливый, радостный, вне себя от радости, приятно удивлённый, обрадованный, взволнованный и др.
- · Центральные и локальные переменные, влияющие на интенсивность:
o Центральная переменная: степень желательности события.
o Локальные переменные: отсутствуют.
Правило 1 (потенциал) для "радости": если DESIRE(p, e, t) > 0, тогда устанавливается JOY-POTENTIAL(p, e, t) в зависимости от степени желания события и глобальных факторов:
Правило 2 (интенсивность) для "радости": если потенциал радости превышает определённый порог JOY-THRESHOLD(p, t), то радость проявляется с интенсивностью, пропорциональной разнице между потенциалом и порогом:
Пример: Команда чувствовала эйфорию после победы в игре. В этом случае высокая желательность победы (DESIRE) и неожиданность результата (unexpectedness) усилили интенсивность радости.
Сложносоставные эмоции
Модель OCC также включает составные эмоции (сompound emotions), которые возникают из комбинации нескольких базовых оценок событий, действий или объектов. Эти эмоции представляют собой сложные эмоциональные состояния, сформированные из взаимодействия различных когнитивных и оценочных процессов.
Примеры составных эмоций включают:
1. Благодарность (Gratitude): эта эмоция возникает, когда человек оценивает действие другого как достойное похвалы (позитивная оценка действия агента) и одновременно испытывает положительное чувство из-за благоприятных последствий этого действия для себя. Например, человек ощущает благодарность к другу, который помог ему в трудную минуту, сочетая восхищение поступком и радость от полученной поддержки.
2. Удовлетворение собой (Gratification): возникает, когда индивид оценивает собственные действия как успешные и соответствующие внутренним стандартам, что вызывает гордость и радость. Например, завершение сложного проекта вызывает удовлетворение, сочетающее чувство гордости за себя и радость от достигнутого результата.
3. Раскаяние (Remorse): эта эмоция формируется, когда человек осознает, что его действия привели к негативным последствиям, а это, в свою очередь, вызывает чувство вины и стыда. Раскаяние сочетает в себе негативную оценку собственного поступка и страдание от последствий этого поступка.
4. Гнев (Anger): гнев часто возникает как реакция на действия другого человека, которые оцениваются как нарушающие нормы или причиняющие вред. Гнев объединяет в себе осуждение действий агента (негативная атрибуция) и ощущение угрозы или несправедливости, что усиливает эмоциональную реакцию.
Составные эмоции часто зависят от сложных взаимодействий между когнитивными оценками и контекстуальными факторами. Их формирование иллюстрирует, как человеческий мозг интегрирует информацию о событиях, действиях и объектах для создания более сложных и многослойных эмоциональных состояний.
Применение модели OCC в искусственном интеллекте
Интересное применение модели OCC связано с её интеграцией в программную модель убеждений-желаний-намерений (Belief-Desire-Intention, BDI), широко используемую для программирования интеллектуальных агентов. Модель BDI, вдохновленная теорией Майкла Братмана, включает убеждения (beliefs), желания (desires) и намерения (intentions), чтобы направлять поведение агента. В этом контексте модель OCC помогает симулировать реалистичные эмоциональные реакции у искусственных агентов, предоставляя структурированный способ оценки событий, действий и объектов.
Одним из наиболее ярких примеров интеграции OCC и BDI является создание виртуальных помощников и роботов-компаньонов, которые способны не только выполнять команды, но и демонстрировать адекватные эмоциональные реакции. Такие агенты могут выражать сочувствие, поддержку или радость в зависимости от контекста взаимодействия с пользователем, что делает общение более естественным и интуитивно понятным. К примеру, в виртуальной образовательной среде агент может выражать "радость" при успешном выполнении пользователем задания или "беспокойство" (concern), если пользователь испытывает трудности, что повышает интерактивность и вовлеченность в процесс обучения.
Виртуальные агенты также находят применение в сфере психологической поддержки: эмоционально-интеллектуальные системы, способные распознавать и адекватно реагировать на эмоциональное состояние пользователя, помогают создавать более доверительные и комфортные условия для общения при отсутвии доступа к реальному терапевту. Например, такие агенты могут поддерживать человека в стрессовых ситуациях, предлагая советы или просто демонстрируя понимание и сочувствие. Кроме того, более точное распознавание эмоций человека алгоритмами ИИ в каком-то смысле способствует преодолению эффекта зловещей долины во взаимодействии человек-ИИ. Такая интеграция демонстрирует практическую полезность модели OCC за пределами теоретической психологии.
Заключение
Таким образом, модель OCC предлагает детализированную когнитивную структуру для понимания того, как эмоции возникают из оценок событий, действий и объектов. Разделяя эмоции на различные классы и типы и выделяя факторы, влияющие на их интенсивность, модель предоставляет ценные инсайты в сложное взаимодействие между когницией и эмоцией. Её применение в программной модели BDI дополнительно подчеркивает её важность как в теоретической психологии, так и в практических приложениях.
Преимущества модели OCC заключаются в её универсальности и структурированности. Она позволяет не только описывать и анализировать эмоции у людей, но и эффективно внедрять их в системы искусственного интеллекта для создания более реалистичных виртуальных агентов. Возможность формализовать эмоции в виде чётких алгоритмов и формул делает модель удобной для практического применения в различных областях — от робототехники до образовательных платформ.
Однако модель не лишена ограничений. Прежде всего, это упрощённое представление сложных человеческих эмоций. Эмоции в реальной жизни часто многослойны, зависят от культурного контекста, личного опыта и множества других факторов, которые сложно формализовать. OCC стремится свести сложную эмоциональную палитру к когнитивным оценкам, что неизбежно упускает нюансы. Можно сказать, что в некотором смысле это попытка подойти к эмоциям с логической строгостью, что напоминает знаменитую фразу из советского фильма "Формула любви":
"Сердце подвластно разуму. Чувства подвластны сердцу. Разум подвластен чувствам. Круг замкнулся. С разума начали, разумом кончили. Вот и выходит, что всё мироздание — это суть игра моего ума. А если вы со мной согласитесь, то и вашего тоже".
Несмотря на все усилия по формализации и структуризации, реальные человеческие эмоции всё же являются нечто большим, чем просто продуктом когнитивных оценок. Тем не менее, модель OCC остаётся мощным инструментом для понимания и моделирования эмоций в когнитивной психологии и связанных с ней технологиях. Она предоставляет основу для дальнейших исследований, помогая как учёным, так и разработчикам создавать системы, которые не только выполняют задачи, но и могут работать с человеческими эмоциями.
Для тех, кто хочет ещё более подробно разобраться в модели, прикрепляю презентацию одного из её авторов с детальным разбором всех концептов
