人工智慧「撩人」三步曲

機器人要能撩人，情感識別與計算將發揮至關重要的作用，雖然現在出現越來越多具有「情感」的產品，但這僅僅是一個開始，面對人類情感這個異常複雜且人類自身都沒有完全弄懂的問題，人工智慧還有很長的路要走，但好在發現了一條正確的路徑——我們不需要弄懂人類情感的本質，只需要讓機器對情感表達的各種信號（面部表情、語言、語音等）進行分析並輸出結果就可以了。就像我們目前雖然無法完全破譯大腦，但我們依然能夠從功能出發研發出智能化的機器一樣。目前的主流機器翻譯演算法就是這樣做的，它們的實現原理其實與人類大腦翻譯語言的機理並不完全相同，但效果確實不錯。

要跟人工智慧談談情感，大致來講有可能需要解決三個層面的問題：

人工智慧撩人第一步：情感行為收集

我們現在可能無法弄懂人類情感的本質，但我們可以找到對應各種情感的表現信號，比如寂寞對應的文字，開心對應的表情，憤怒對應的語調，興奮對應的腦電波，等等，機器通過對這些信號的分析就能找出所對應的情感，從而做到了讀懂人類的情感和表達自己的情感，這樣機器就具有了與人類進行情感交互的能力。

情感行為收集就是機器人會察覺到你的一舉一動。不會只局限於「面部識別」還可通過人的姿態、移動速度、語音、心率、呼吸、出汗程度等來判別。「可穿戴」智能設備的興起，讓感測器直接佩戴在人身上，大大擴展了一個人的情感表達的採集域。

微軟小冰之所以能夠對懂人類情感，是因為今天可以藉助於運算能力和演算法去收集和分析用戶的數據，然後產生這樣的情感分析能力，小冰用這樣的能力反過來再去跟用戶進行交流；軟銀推出的情感陪護機器人Pepper讀懂人類情感的方式是對人類的面部表情信息進行分析。

人工智慧撩人第二步：情感識別計算

情感識別和計算是最重要的一步。機器通過各種各樣的感測器收集到個人行為的大量信息後，大數據處理和深度智能演算法就成了計算識別這個人的感情的關鍵，通過越來越多的學習，機器就能越來越精準地讀懂人類不同的反應下所對應的各種潛意識情緒。

近幾年研究者們嘗試了各種各樣的方法和技術來識別用戶的情感，一些主要的方法和技術有：面部表情識別、姿態識別、自然語言處理、人體生理信號識別、多模情感識別、語音識別。

小冰和美圖秀秀展開合作，根據合影里人面部情況、性別情況、距離位置信息、表情、面容相似度來判斷出這些人之間的關係；此外，小冰還有識別年齡和衣服搭配的能力，它就會給你一個從臉到衣服的整體的視覺年齡的判斷，換一件衣服視覺年齡又會發生變化。

值得一提的是，每個人的行為所對應的情緒都會有差別，所以培養一個真正懂你的機器人可能需要磨合一段時間。

人工智慧撩人第三步：人機情感交互

當機器人讀懂你的感情後，他就可以隨之產生互動，即人機情感交互。其包括人臉表情交互、語音情感交互、肢體行為情感交互、文本信息情感交互、情感仿生代理、多模情感交互。情感仿生代理使計算機增強表現力和親和力，情感智能系統可以根據人的情感進行回饋，並且使人和計算機的交互更加自然。這種經過大數據和深度學習後所觸發的交互反應會形成一種人與機器情感交流和需求滿足的良性循環。

現在的人工智慧已經具備了一些基礎的，或者說是簡單的情感，但離與人類實現完全沒有偏差的情感交流還有許多重要的工作的去做，其中一項就是數據的採集。微軟全球執行副總裁沈向洋在認為，現在的人工智慧還是停留在感知這個層面，比如計算機識別、計算機語音，真正的認知還需要一些時間，包括情感，今天最大的問題還是我們收集的數據不夠好，使得我們很多事情不能做。

現在，包括微軟小冰和軟的Pepper的機器情感研究，大多還仍在通過情感數據收集和圖像識別技術，解決第一步或第二步的難題。現在的人工智慧已經具備了一些基礎的，或者說是簡單的情感，但離與人類實現完全沒有偏差的情感交流還有許多重要的工作的去做。簡而言之，電影里的人工智慧，可實現，但很遙遠。

設想，如果機器人只是想更貼切地服務於你，那他一定會將你照顧地無比周到，它也會更加了解你的心情，在你鬱悶時逗你開心，這樣，你會不會愛上它？或許，也可能像電影中的機器人一樣，說不定也會發生各種各樣機器撩人的有趣故事。

最後，我們還需要思考一個問題，人工智慧的感情與倫理。人類的愛是否可以被人工智慧複製和取代？人類和人工智慧能否有親屬關係？假如人工智慧可以繁衍後代……不敢再多想。也無需多想。一步一步先解決當前的技術問題，也許才是人類和人工智慧真正需要的。最後，謹以阿西莫夫的機器人三定律為結語：一、機器人不得傷害人類，或因不作為使人類受到傷害。二、除非違背第一定律，機器人必須服從人類的命令。三、除非違背第一及第二定律，機器人必須保護自己。後來，阿西莫夫加入了一條新定律：第零定律：機器人不得傷害人類整體，或因不作為使人類整體受到傷害。

只要防範措施到位及技術的進一步完善，這樣的機器一定還是值得人們去愛它，這也許是人工智慧的終極目標之一。我們期待未來人類與機器更加和諧相處那一天。

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