2016年，具有微表情的仿人外形機器人「佳佳」誕生在中國科學技術大學。隨著技術迭代，她被賦予了更多類人的情感，能讀懂人類的喜怒哀樂，以至於人們在和她進行深入互動的過程中還能產生微妙的「化學反應」。
現在，業界已形成了一種共識，服務機器人的市場空間將遠遠大於工業機器人，其中基於情感交互的服務機器人有著廣泛的市場需求。
未來，無論是面對空巢群體、單身群體，還是以二次元代表的新生代文化群體、需要心理幹預的群體，又或者是接受教育娛樂的少年兒童，情感機器人都更能滿足他們內心的需要，並為其他服務功能提供必要支撐。
中國科學技術大學計算機學院教授、機器人實驗室主任陳小平在2012年開始進行情緒智能的研究，在他看來，很長時期內學術界對於情緒智能的需求及作用是普遍估計不足的。
最近，他在中國人民大學哲學與認知科學明德講壇，分享了人工智慧中的情緒研究方法和挑戰。他特別提到，在相關基礎研究尚未突破之前，情感機器人可能已對人類社會產生了震撼性衝擊和深遠影響。
情緒智能研究關注什麼
陳小平介紹，在人工智慧領域，情緒研究起步相對較晚，至今不過三四十年時間。
當前AI情緒研究的兩個主要內容，首先是對主體的情緒表現加以識別，主要包括人的表情、言語、姿態的基本情緒類型。
說到情緒，人們最容易聯想到的就是表情，要想讓AI認識人類的情緒，首先需要採集表情數據，如一段視頻，然後進行人工標註，比如「高興」「憤怒」「悲傷」等等。只不過，目前這些表情種類還比較有限，大概只有10幾個。
有了大量的表情數據，再通過深度學習加強化學習的方法訓練AI，當它再看到其他視頻時，就能夠識別出視頻中的用戶表情了。這就是現在的人工智慧科學家常用的方法。
「表情只是情緒的一種外在表現，那麼，這種情緒表現對應的真實的心理活動究竟是什麼？人工智慧並不清楚。」 陳小平說。
人類知道「笑」這種表情可以解讀出多種不同的心理活動，它可以代表快樂，也可以代表苦澀或者無奈。但人工智慧距離這樣的解讀還有十萬八千裡。
AI情緒研究的另一個重點是情緒反應。我們關注一個情緒主體，他對外界的刺激到底會產生怎樣的情緒反應。
陳小平認為，在情緒反應方面，人工智慧最需要的是一個情緒反應模型，以便讓AI根據主體的情緒反應模型對他的情緒反應進行預測和推理，從而支撐人-機情緒交互，這也是情緒研究的第三層內容。預測和推理越準確，在與人互動時，AI就能知道如何滿足用戶的情緒需求。
關於情緒交互，他解釋，就是機器人和人之間的情緒互動。簡單說，就是機器人要識別人的情緒，並給予適當的響應。情緒交互的實現涉及情緒識別，基於情緒反應模型，做出情感預測和推理，知道如果機器人做什麼動作、表情，用戶的情緒反應可能是什麼、是否符合情感交互的需要，最後生成自己要做出的表情。
「在這樣一系列情緒智能化研究中，還存在瓶頸和短板。」陳小平坦言。
受限於封閉性
情緒智能化到底面臨怎樣的挑戰？
陳小平認為，研究情緒智能化首先需要回答幾個基本問題：我們如何定義情緒智能化，它的內涵是什麼；實證標準什麼；應用目標又是什麼。
然而，這些問題都沒有確切的答案。
「基於我們的觀察，在當前的AI研究中，所謂的『理性思維智能化』一般是以「戰勝人」為實證標準的，AlphaGo的成功即是如此。但這很難成為情緒智能化的實證標準，它的實證標準很可能是被人接受，受到人的認可。」他表示，這兩種標準差距極大，由此可以看出，它們的科學內涵也截然不同。
在談到技術層面的困難時，陳小平回答，在情緒研究中，情緒反應對科學家來說是最難的，它需要建立一個模型用於預測，在這一模型中有主體表示、環境表示、事件表示。這些表示是作為情緒反應機制的輸入，最後還需要有輸出，就是對某個對象的表示，主體會對該對象有一個情緒反應。
「我們把情緒反應模型看作是一種符號模型。人工智慧理想化觀點下的符號模型是白箱，該模型對預期應用場景的所有預測都成立。」陳小平強調，只有當一個應用場景是封閉的，現有AI技術在該場景中才是有效的，否則不保證應用成功。
他解釋，所謂封閉性是指，該問題存在一個有限、確定的模型，而且該模型與實際問題的對應也是有限、確定的；或者，該問題存在一個有限、確定的元模型，並且該問題的代表性數據集也是有限、確定的。」
「可是，人類的情感機制必然是在非封閉性場景中運行的，因此，情緒智能模型也應該是非封閉的。」在他看來，情緒反模型的所有元素都是複合的，通常不能完全確定它們的所指。也就是說，模型中的所有元素包括主體表示、環境表示、事件表示、對象表示和情緒反應機制，都是黑箱或者灰箱。
因此，只能適應封閉場景的現有AI技術對情緒智能化就產生了很大的限制。
人工智慧在情緒智能化領域遭遇的挑戰，其實是源於人工智慧系統與人的本質不同。陳小平認為，這種本質不同從根本上說，來源於人工智慧系統的「思維」目前就是人工智慧經典思維，是不能有效應對不確定性的，而人的思維可以。
「未來，人工智慧要想實現從經典思維到複雜場景化的轉變，局限於傳統技術路線恐怕很難在二三十年內有突破的希望。」差距之下，陳小平希望探索一些新的辦法，新的技術路線，也期盼與神經科學、認知科學、心理學、哲學等等鄰近學科的合作。
「第三類」存在物
在鄰近學科，學者們如何看待機器的情緒和人類情緒之間的距離？
廈門大學人文學院哲學系教授朱菁指出，人類的情緒和神經系統、生物化學系統及身體具有密不可分的關聯，智能機器的本質和生物體完全不同，那麼智能機器產生的情緒情感不可能和人類等同。它只是在某一個功能層面、計算層面模擬人類的情緒反應模式，但它並不具有真正的情緒。
「這就好比我們可以在計算機系統裡模擬地震、洪水、暴風雨，但是它們並不真的存在於計算機中，真正的地質、氣象災害只會在自然界中產生。」
因此，朱菁認為，心理學家、神經科學家普遍認為，要賦予機器真正的情緒情感，可能是一個無法實現的任務。
對此，陳小平表示認同。「用傳統人工智慧的觀點來看，人類情緒無法脫離生物學基礎，而機器人沒有人的肉身，因此儘管我們希望實現的是人工智慧，可實際上我們做的還只是人造智能。」
不過，隨著能表達豐富的情感，還能精確捕捉人類的開心、驚訝、生氣、悲傷等情緒的佳佳機器人面世，陳小平團隊有了一個「另類」的想法。
他說，中科大在佳佳機器人上的廣泛試驗揭示出一種新的人類經驗：用戶明確感覺到佳佳既不是人也不是物，這與早期部分用戶將AI與人相混淆是本質不同的，那時仍處於人、物的二分法之中，而現在出現了非人、非物的第三種存在物的可能性。
「因此，在情緒智能化基礎研究取得實質性突破之前，它的應用有可能在10年之內或者最多15年取得重大進展，而這些進展甚至可能對人類社會產生震撼性的衝擊和深遠的影響——那就是出現第三類存在物——人-物。」
基於這種觀察，陳小平意識到，人們其實並不在乎兩類情緒在內涵上究竟有何不同，它們之間的界限是模糊的。
「由此，我們需要更加注重從接受的觀點去思考和這些情緒機器人交互的人。如果現有情緒智能技術路線走通了，那麼在商業上會滿足極為廣泛的需求，它們會對這個社會產生廣泛深刻的影響。」
陳小平開始思考，儘管從科學角度我們認為它不是「真正的人工智慧」，但如果社會大眾都接受了該怎麼辦；當它已經成為一個新的社會現象，我們的科學研究是否需要關注這種現象；這是否意味著，除了技術視角，還要從社會學視角出發，我們所開發的情感機器人未必一定要有和人一樣的情感，重要的是怎樣讓人們能夠實實在在地接受它？
朱菁也表示，這是一個很有啟發性的問題。他注意到，在人工智慧產品出現時，人們就存在一種心理傾向，我們把它稱之為公眾對於人工智慧的過度擬人化。
「當機器客觀上還不具備一些能力、功能時，人們就對它進行了擬人化的想像，這對於從事人工智慧研究的專家來說是不存在的。未來，對於這種心理傾向我們到底應該接受、允許，還是矯正它。」
人工智慧科學家是應該告訴人們：你們錯了，機器的情感不同於人類情感，它們只是物？還是坦然接受這一現實，然後以此為出發點，面向人類未知的星辰大海，來解決可能面臨的來自倫理、道德、社會等方方面面的挑戰？
這個答案尚未可知。
版權聲明：凡本網註明「來源：中國科學報、科學網、科學新聞雜誌」的所有作品，網站轉載，請在正文上方註明來源和作者，且不得對內容作實質性改動；微信公眾號、頭條號等新媒體平臺，轉載請聯繫授權。郵箱：shouquan@stimes.cn。