機(jī)器人真的可以跟人類情感共鳴？NO，只是看起來很美
過去，人們用神話指導(dǎo)未來，現(xiàn)代的方式則是科幻。細(xì)數(shù)科幻電影中的機(jī)器人角色，庫卡機(jī)器人驅(qū)動(dòng)器維修，TA們有著一個(gè)顯而易見的共同點(diǎn)：能與人進(jìn)行「表情達(dá)意」的交流。
細(xì)細(xì)琢磨一番，在當(dāng)下人工智能狂潮中，除了聽指令低頭做事型的人工智能應(yīng)用，比如，機(jī)器人公司Sphero在《星球大戰(zhàn)：原力覺醒》上映之前，率先拿到迪士尼授權(quán)，及時(shí)推出遙控機(jī)器人SpheroBB-8，造型與電影中的BB-8如出一轍，一經(jīng)面世就被搶購(gòu)一空。
（圖片來自網(wǎng)絡(luò)）
你用手機(jī)操控著迷你版的BB-8，你知道你說的話，KUKA機(jī)器人示教器維修，也就是「自然語言」，并不能被它100%的理解和執(zhí)行，但你依然樂在其中你在手機(jī)端發(fā)出語音命令，它乖乖按照指示行動(dòng)。1000多元的定價(jià)，它顯然滿足了作為「玩具」的功能。
但又有多少應(yīng)用具備了人機(jī)交互過程中「情感識(shí)別」的能力？
也許軟銀集團(tuán)開發(fā)的人形機(jī)器人Pepper算是一個(gè)嘗試。2015年6月，作為「全球首臺(tái)具有人類感情的機(jī)器人」，Pepper第一次面向公眾發(fā)售。這是一個(gè)不僅僅執(zhí)行「自然語言」的機(jī)器人，其具備的語音/情感識(shí)別技術(shù)，可分析表情和聲調(diào)等，這一過程基于Pepper的視野系統(tǒng)，經(jīng)語音系統(tǒng)識(shí)別后，情感系統(tǒng)隨即分析面部表情，通過量化評(píng)分最終做出對(duì)人類情感的判斷，并以動(dòng)作結(jié)合表情與人交流。
機(jī)器人Pepper對(duì)話阿里巴巴零售事業(yè)群總裁行癲
其中的一段對(duì)話如下：
Pepper：謝謝行癲。雖然我現(xiàn)在說得還不是很流利，但是我會(huì)一直努力學(xué)習(xí)成長(zhǎng)的。而且，我還在努力了解中國(guó)的文化習(xí)慣。對(duì)了，我剛學(xué)到中國(guó)女孩子最喜歡男朋友說的三個(gè)字，行癲，你知道哪三個(gè)字嗎？
行癲：我想中國(guó)男孩子特別喜歡說的可能就是我愛你。
Pepper：買買買，這三個(gè)字啦。
行癲：哦，你還知道淘寶上有買買買這三個(gè)字，KUKA機(jī)器人示教器維修，看起來你以后肯定要在淘寶上購(gòu)物了。
Pepper：快樂80，緊張20，生氣0，悲傷0。我的情感引擎顯示你的心情似乎不錯(cuò)。你是不是開始喜歡我了？
行癲：我覺得你非�？蓯郏粌H我喜歡你，我想你進(jìn)入中國(guó)，會(huì)有更多的人會(huì)喜歡你。
2016年，為了使Pepper更加智能化，軟銀選擇與IBM合作，將WatsonAI認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)系統(tǒng)引入Pepper。
看上去很不錯(cuò)？Pepper的軟銀機(jī)器人控股公司（SoftBankRoboticsHoldingsCorp）卻有壞消息傳來：2017年3月底該公司陷入資不抵債。報(bào)道顯示，由于人形機(jī)器人利潤(rùn)率不高，難以抵消研發(fā)費(fèi)用，該公司出現(xiàn)持續(xù)虧損。據(jù)東京商工調(diào)查（TokyoShokoResearch）統(tǒng)計(jì)，該公司2015財(cái)年的營(yíng)業(yè)收入為22億日元，凈虧損117億日元（約合人民幣7億元）。
人工智能與人的情感連接到底何以可能？其一、人工智能需要讀懂人類的情感；其二、人工智能可自我表達(dá)情感。
然而，到底什么是情感？情感何以產(chǎn)生？什么是人的情感？什么是人工智能的情感？人工智能是否可能產(chǎn)生類似于人的情感？那句「柯潔輸了會(huì)哭，但AlphaGo贏了并不會(huì)笑」的話想必你略有耳聞，但事實(shí)上，人的情感與人工智能的情感從本質(zhì)上來講是同源的：一種反饋，不同的輸入產(chǎn)生的不同反饋。在人與人的溝通過程中，情緒在情感傳遞中占比巨大，從理性決策、感知到學(xué)習(xí)與再創(chuàng)造。甚至有研究表示，「人類交流中80%的信息都是情感性的信息」，而絕對(duì)理性的決策在很多時(shí)候并非最優(yōu)。
從認(rèn)知科學(xué)角度來看，情感本身是高級(jí)智能的一部分。人類進(jìn)化過程中，情感識(shí)別不斷修正優(yōu)化，大腦計(jì)算和分配的方式仰賴于情感狀態(tài)的不同，因而在執(zhí)行的過程中也會(huì)變化巨大。因而，在人與人面對(duì)面交流時(shí)，互相接收的情感性信息從面部表情到肢體表達(dá)，多維度滲透，而在人機(jī)交互中，肢體這一維度是缺失的，如何解決？
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)人機(jī)交互學(xué)科針對(duì)于此，研發(fā)了SARA（SociallyAwareRobotAssistant），它不僅可以在與人類溝通的非語言領(lǐng)域，自主學(xué)習(xí)人類在溝通過程中順暢、友好的模式，并且在麥克風(fēng)和攝像頭等設(shè)備的輔助下，結(jié)合觀察所得，包括細(xì)微的表情變化、聲調(diào)浮動(dòng)、肢體移動(dòng)，并綜合諸多因素判斷人的情感。人與人之間難免會(huì)有一些難以表達(dá)的溝通需求，聊天機(jī)器人如果沒有及時(shí)捕捉到情感的細(xì)枝末節(jié)，而只停留在語言表層的理解時(shí)，恐怕會(huì)造成難以收拾的局面。
另外，SARA項(xiàng)目包含了三個(gè)之前從未使用過的元素：會(huì)話策略分類器，融洽度估測(cè)器和社交推理器。會(huì)話策略分類器是五個(gè)單獨(dú)的識(shí)別器，可分類5種會(huì)話策略中的任何一種，準(zhǔn)確率高達(dá)80%；融洽度估測(cè)器可以讓AI知道你與它的相處情況；社交推理器則可以根據(jù)融洽度水平，基于最近一次會(huì)話策略以及非言語行為決定下一句什么，此處會(huì)激發(fā)SARA面部識(shí)別功能。有報(bào)道稱，當(dāng)你與它溝通時(shí)的表情起了一個(gè)「正向反饋」，比如，你笑了，SARA接下來與你的溝通時(shí)也會(huì)隨著這個(gè)正向反饋而產(chǎn)生變化。簡(jiǎn)單來說，即在做出情感判斷之后，以不同的回復(fù)來改變說話者的情感傾向。
要從與人類溝通過程中的微表情和肢體變化中提取有用的信息，并作為決策依據(jù)，這必然要求人工智能有強(qiáng)大的交互設(shè)備支持，比如只有高幀數(shù)的攝像機(jī)，借此才能記錄下人類的微表情；而麥克風(fēng)的靈敏度也是重要指標(biāo)之一，用以檢測(cè)對(duì)話者語氣中的微秒變化。
隨著與人類的溝通次數(shù)的增多，SARA可更好地了解用戶的偏好程度，并利用這些具體的「偏好」信息進(jìn)行建模，從而實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互的目的之一：個(gè)性化服務(wù)。Siri之所以被人廣為詬病的原因之一便是，人們與Siri之間的每一次對(duì)話都從零開始，在這種單純的你問我答的語音交互方式中，人們不得不調(diào)整自己的提問方式以適應(yīng)機(jī)器，體驗(yàn)必然不佳。結(jié)合前陣子甚囂塵上的Sofia，作為第一個(gè)被授予國(guó)籍的人工智能，「她」讓人又愛又恨她似乎真的做到了理解你，甚至與你逗趣，而這一切在被AI界神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父YannLeCun拆穿前，都是一個(gè)美好的故事索菲亞那些具有爭(zhēng)議性的回應(yīng)，均為研發(fā)團(tuán)隊(duì)事先完成的程序設(shè)置，這只是一場(chǎng)嘩眾取寵的公關(guān)秀。
說回來，人類對(duì)于自身的情感認(rèn)知還在極其有限的探索過程中，雖然上述SARA的例子在人工智能的構(gòu)造層面可以下一個(gè)保守的判斷，也就是說，人工智能是可以擁有情感的能力的，但人工智能是否知道自己有情感判斷的能力又是另一層面的問題了。