7.32 量化计算 建立情感数据库
“从人机交互的历史演进来看，经历了手工作业阶段、作业控制语言及交互命令语言阶段、图形用户界面阶段、多模态人机交互阶段到高级人机交互多个阶段”，任福继在“第七届全国认知科学会议暨第一届中国与世界认知科学国际会议”主题报告中着重强调了高级人机交互的概念，“到这一阶段后，机器才能够达到或无限接近人与人的交互”。
“具有情感的高级人机交互是实现人机和谐、友好共存的有效途径。”但机器是无生命的，人是有生命的，两者之间的区别就在于有无情感。而人的情感多种多样，又是虚空无形，因此在情感的主动采集、高效融合、选择感知和意图理解等环节上的调控是否精确，是提升人机交互效果的关键。
那么，要抓住人类特有的情感要素，首先就是感知多种情感，进行量化分析！任福继想到了情感计算！目前，为让机器人感知人类情感并产生与人类相似的情感，比较流行的研究手段是脑认知，即对人类大脑进行科学计算。
任福继却认为，与其直接剖析复杂脑结构，认知脑功能，不如反向而行，通过外界信息（如语言、语音、面部表情、手势姿态等）的逆向推演，利用情感计算的手段，模拟与情感之间的关系，间接地认识脑功能，认知情感机制。
“高级人机交互要想突破现有技术瓶颈，关键取决于对智能机器人赋予的情感计算与交互能力。而以智能机器为载体、以多元感知为手段、以情感计算为突破是实现高级人机交互的有效途径。”于是，他带领团队设置了“机器人个性化人格库”，在此基础上创建了“人类情感认知与机器情感创生”的工学模型，把人的情感认知与机器的情感创生出来了。
另外，考虑到在外界影响下人的情感类型会不同，他带领团队又提出了令世界瞩目的“心状态转移网络”理论。任福继介绍说，“首先将人的内心情感分为 n 个状态，假设它对应于信息处理过程中的 n 个离散状态，我们称为心状态。当各状态在受到外界刺激时，依据这之前的状态将向另外的状态转移，这就是这个时间点后的情感状态。根据大数据，可以分析得到这个心状态转移网络。
”任福继团队把提出的“人类情感认知与机器情感创生”与“心状态转移网络”的研究成果形成论文，荣获 IEEE、ICAI 国际会议杰出论文奖，技术水平已领先世界。
可是，新问题又来了。心状态转移网络这“情感”大数据的创建与应用，怎么在机器人身上实现呢？于是，任福继带领团队开始筹划起了“丰心工程”项目。
