 你对机器人心理治疗师这个想法怎么看?拥有情商的机器或许将在不久之后就可以出现. 在过去的数十年里, 人工智能已经非常擅于读取人类的情绪反应. 但是读取并不意味着理解. 如果AI无法自己经历各种情绪, 他们有可能真的理解我们吗?如果不能, 那当我们不断倚重这些机器时, 是否就将自己置于更大的危险之中呢? 最新一代的AI可以从日益增长的大数据中学习, 同时拥有不断提升的处理能力. 这些机器在处理许多事务时都比人更加有竞争力. 他们现在可以识别面孔, 将人脸涂鸦变为照片, 识别语音和玩围棋. 而他们在处理感情方面, 是否也有同样的提升呢? 识别罪犯 最近, 一些研究者发明了一个可以通过识别面部特征指认罪犯的AI. 这个系统使用中国身份证照片进行了性能评估, 而其结果令人大吃一惊. 总体上, AI成功识别了83%的罪犯, 将6%的无罪者错认为罪犯, 总体准确率逼近90%. 这个系统利用深度学习技术建造, 通过将深度学习和 '脸部旋转模型' 相结合, 使得AI可以在照片角度与亮度都不同的情况下, 仍然认出两张照片中的人脸属于一个人. 深度学习建立了一个神经网络, 由数以万计的分布在不同层面上的神经元组成. 每一层都将输入信息进行转换成为更加抽象的信息, 例如将面部图像变为一系列方向和位置的数据. 这个过程自动突出了需要完成某一项任务最为重要的信息特征. 考虑到深度学习技术的成功, 如果罪犯和普通人之间真的有面部特征的区别的话, 我们或许不应该为AI成功将他们分别开而感到惊奇. 这项研究暗示了分别不同人脸的最重要的信息有三个, 一个是鼻尖和嘴角的弧度(罪犯的弧度平均比普通人小19.6%), 一个是上唇的弧度(罪犯的平均比普通人大23.4%), 最后一个是眼角的距离(罪犯总体比普通人窄5.6%). 第一眼看上去, 这样的分析似乎证实了一个已经过时的论点: 罪犯可以通过他们物理特征被辨认出来. 然而, 这并不完全成立. 应该注意到的是, 两项数据和人类最有表现力的器官, 嘴唇相关. 身份证照一般都是需要照相人不要有任何表情的, 但是很有可能AI还是发现了人们隐藏的情绪. 而人类很可能无法辨别这些情绪. '情感计算' 的魔力 这已经不是计算机第一次识别人类感情了. 一个名为 '情感计算' 的领域早在几年前就火了起来. 其理论认为, 如果我们未来要和机器人和平共处, 那么这些机器就必须可以理解并且对人类感情进行合适的反馈. 这仍是一个新兴领域, 其发展潜力巨大. 举例来说, 研究者们已经利用面部表情分析来找出在计算机课上遇到障碍的学生. AI被训练成可以识别学生不同程度的积极参与或沮丧的系统, 以此方便授课者了解学生在哪里遇到最多困难. 这一项科技可以提高网络授课平台的学习体验. 而另一家名为BeyondVerbal的公司, 则利用我们的声音来评判我们的情绪. 他们已经研发出了可以分析调制声音并且寻找人类对话中固定模式的软件. 他们宣称他们的软件在应用中拥有超过80%的正确率. 未来, 这一项科技或许可以帮助我们识别自闭症人群的情绪变化. 索尼甚至生成正在研发一款可以和人产生情感纽带的机器人. 现在这一项目还未有太多信息公布. 但是, 他们提到他们在努力将硬件与服务相结合, 从而提供让人能够有不同的情绪体验. 一个拥有情商的AI将带来许多益处, 例如可以带给人情感陪伴或是帮助我们解决更多复杂的问题. 但是这也意味着我们需要面对更多伦理问题与风险. 我们真的可以认为以为依靠AI陪伴的老人是真的和机器发生了感情连接吗?你真的可以因为AI说一个人有罪你就给他定罪吗?当然不能. 事实上, 我们只可以建议人们, 在整个系统被不断升级与评估之后, 去更加小心注意一下那些被AI认为 '有嫌疑' 的人. 所以我们可以对AI未来发展有什么期望呢?类似于感情和情绪这样的主观话题仍然是AI学习的一大障碍, 其中一个原因就是高质量的数据的缺乏. 比如说, AI可以理解什么是讽刺吗?很难, 因为在一个语境里是讽刺的话, 在另一个语境可能是真心的称赞. 然而正如前文所说, 供AI学习的数据总量和其处理能力都在不断增长. 所以, 很有可能的是, 在未来的几十年内, AI将可以识别多种不同的情绪. 但是它们能否真的感觉到情绪呢?不同的学派有着不同的看法. 即使他们可以, 也只能是人类情绪中的一部分. 而无法拥有所有人类情绪的AI, 我们还是对他们小心一点好.
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