微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋在昨天的人工智能大會上做了精彩演講，與普遍的討論人工智能技術(shù)和應(yīng)用不同，沈向洋提出了許多獨(dú)特的且富有哲理的觀點(diǎn)，他結(jié)合小冰等微軟研究院的相關(guān)產(chǎn)品和技術(shù)描述了情感智能的原理、應(yīng)用現(xiàn)狀和發(fā)展方向，他認(rèn)為，除了硬性的IQ以外，人工智能的研究更要強(qiáng)調(diào)機(jī)器與人之間的感性化交互，強(qiáng)調(diào)情感計(jì)算。智能化的機(jī)器在滿足人類需求的同時(shí)，還應(yīng)讓用戶對其產(chǎn)生一種情感上的信任和依賴，而小冰目前就是這樣一個(gè)“感性化的人工智能助手”。
1、情感計(jì)算的重要性
如沈向洋在演講中所說，我們在談?wù)撊斯ぶ悄軙r(shí)勢必要談一下圖靈測試，勢必會去強(qiáng)調(diào)機(jī)器的IQ。機(jī)器通過感知計(jì)算提升IQ水平固然重要，但按照人工智能最為通行的定義——“人工智能是對計(jì)算機(jī)系統(tǒng)如何能夠履行那些只有依靠人類智慧才能完成的任務(wù)的理論研究。”這里的人類智慧當(dāng)然不是單指智商或者智力，還有人類情感，情感是人類神經(jīng)系統(tǒng)對外界價(jià)值關(guān)系產(chǎn)生的主觀反映。人工智能在我們眼中一直不是普通的智力工具，所以我們一方面需要它具備超越人類的感知計(jì)算能力，另一方面也需要它能夠與人進(jìn)行情感交流，在重視人工智能完成任務(wù)和功能強(qiáng)化的同時(shí)更要建立和滿足人的情感和心理需求，這才是人工智能的最終定義。也就是說，人工智能的發(fā)展路徑不應(yīng)該一味沿著理性的路線前行，而是應(yīng)該落在沈向洋在演講中提到的感性和理性的交叉區(qū)域。
從實(shí)際應(yīng)用來看，也出現(xiàn)了越來越多具備情感計(jì)算能力、能與人類進(jìn)行感性交互的技術(shù)和產(chǎn)品。MIT教授、TED講者雪莉·特克在《一起孤獨(dú)》一書中提出，社交本能使人類很容易將社交關(guān)系投射到各種各樣的人和事物上，當(dāng)一件物品在我們的關(guān)懷下茁壯成長時(shí)，我們會覺得它是智能的。但更重要的是，我們會覺得自己與它形成了某種關(guān)系。我所說的這種關(guān)系并不是來源于計(jì)算機(jī)真實(shí)的情感或智能，因?yàn)樗鼈兏緵]有。這種關(guān)系，來自于我們自身被它們所喚起的部分。她所說的物品包括能激發(fā)孩子情感依戀的玩偶，比如菲比小精靈和真娃娃機(jī)器人玩偶。更有甚者，是一只叫帕羅的機(jī)器海豹，用來充當(dāng)老年人的伴侶動物。羅切斯特大學(xué)的羅杰波教授與AdobeResearch合作開發(fā)了一種比現(xiàn)有技術(shù)更精確的訓(xùn)練電腦處理圖像數(shù)據(jù)的方法，受過這種訓(xùn)練的電腦可以被用來探測圖像中更可能流露出的情感因素，可以用來衡量經(jīng)濟(jì)指標(biāo)或用來預(yù)測大選結(jié)果。Affectiva可以通過處理人臉圖像實(shí)時(shí)捕捉和量化情感，而SociometricSolutions可以通過語音語調(diào)做同樣的事情。在法律調(diào)查過程中，計(jì)算機(jī)能識別相關(guān)的詞匯和短語，還能理解事件鏈、人際關(guān)系，甚至是情感和動機(jī)。
對于微軟來說，更是將對人工智能情感計(jì)算的思想注入到了小冰的開發(fā)和運(yùn)營中，微軟認(rèn)為，在人工智能領(lǐng)域內(nèi)，新一代人工智能系統(tǒng)的首要任務(wù)就是需要具備“感性”的情感連接能力，這樣才能以更像真實(shí)人類的方式滿足人們普遍心理和情感需求，從而逐步建立信任和依賴感。在技術(shù)和產(chǎn)品創(chuàng)新層面，微軟構(gòu)建了一個(gè)完整可持續(xù)的對話系統(tǒng)，這個(gè)對話系統(tǒng)的基本任務(wù)不是以完成任務(wù)為優(yōu)先，而是建立情感連接為優(yōu)先。構(gòu)建這個(gè)對話系統(tǒng)的方法，已不只限于語義學(xué)，而是基于搜索引擎、大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)模擬方法。最終希望讓小冰這樣的人工智能產(chǎn)品快速普及到千家萬戶，成為人們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠帧男”诘谌狡脚_的智能聊天應(yīng)用，到與東航合作的航空智能服務(wù)，再到近期的小冰面試官，這些都是在與用戶進(jìn)行情感交互，都是情感人工智能的具體體現(xiàn)。
這樣，用戶就會產(chǎn)生對機(jī)器的“依賴性”（沈向洋語），而這種依賴性再促使機(jī)器為用戶提供更好的服務(wù)，滿足用戶更多的情感需求。比如沈向洋提到小冰通過動態(tài)決策具有了情感記憶功能，當(dāng)前一天某個(gè)用戶提到了自己一些心情，小冰會注意到這一點(diǎn)，后面的很長時(shí)間還會反復(fù)了解用戶的情況，詢問用戶的身體有沒有好一點(diǎn)。因此，比起直接解決問題的感知計(jì)算型人工智能，情感計(jì)算是先與用戶建立一種信任關(guān)系，然后在此基礎(chǔ)上形成一種情感交流和需求滿足的良性循環(huán)。
2、如何實(shí)現(xiàn)情感計(jì)算
情感計(jì)算在人工智能的發(fā)展過程中將發(fā)揮至關(guān)重要的作用，我們也看到了越來越多的具有“情感”的產(chǎn)品，但這僅僅是一個(gè)開始，面對人類情感這個(gè)異常復(fù)雜且人類自身都沒有完全弄懂的問題，人工智能還有很長的路要走，但好在我們現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)了正確的路徑——我們不需要弄懂人類情感的本質(zhì)，只需要讓機(jī)器對情感表達(dá)的各種信號（面部表情、語言、語音等）進(jìn)行分析并輸出結(jié)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(fā)研發(fā)出智能化的機(jī)器一樣。
沈向洋在回答“小冰目前是否具有了情感”時(shí)提到，人類情感的東西，實(shí)際上隱性的包含在數(shù)據(jù)里面，小冰之所以能夠?qū)Χ祟惽楦校且驗(yàn)榻裉炜梢越柚谶\(yùn)算能力和算法去收集和分析用戶的數(shù)據(jù)，然后產(chǎn)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(jìn)行交流。而其他具有“情感”的機(jī)器人也是基于這種原因，比如，軟銀推出的情感陪護(hù)機(jī)器人Pepper讀懂人類情感的方式是對人類的面部表情進(jìn)行分析，實(shí)際上是圖像識別技術(shù)；而神經(jīng)科學(xué)公司Innerscope可以通過觀察電影中那些讓觀眾的大腦高度活躍的高光時(shí)刻來預(yù)測該這部電影能否一鳴驚人，這也是一種對大腦某些區(qū)域電信號的物理檢測，也不是真正弄清楚了大腦為何興奮。
我們現(xiàn)在可能無法弄懂人類情感的本質(zhì)，但我們可以找到對應(yīng)各種情感的表現(xiàn)信號，比如寂寞對應(yīng)的文字，開心對應(yīng)的表情，憤怒對應(yīng)的語調(diào)，興奮對應(yīng)的腦電波，等等，機(jī)器通過對這些信號的分析就能找出所對應(yīng)的情感，從而做到了讀懂人類的情感和表達(dá)自己的情感，這樣機(jī)器就具有了與人類進(jìn)行情感交互的能力。就像MIT教授特克所說，我們對社交的內(nèi)在渴望讓我們不僅很容易將情感傾注在機(jī)器上，而且還是傾注在那些不可能真正愛我們的機(jī)器上。
3、大數(shù)據(jù)在情感計(jì)算中的重要性
現(xiàn)在的人工智能已經(jīng)具備了一些基礎(chǔ)的，或者說是簡單的情感，但離與人類實(shí)現(xiàn)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(xiàng)就是數(shù)據(jù)的采集。沈向洋在演講中表示，現(xiàn)在的人工智能還是停留在感知這個(gè)層面，比如計(jì)算機(jī)識別、計(jì)算機(jī)語音，真正的認(rèn)知還需要一些時(shí)間，包括情感，今天最大的問題還是我們收集的數(shù)據(jù)不夠好，使得我們很多事情不能做。
得益于互聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、移動設(shè)備和廉價(jià)的傳感器，這個(gè)世界產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量急劇增加。隨著對這些數(shù)據(jù)的價(jià)值的不斷認(rèn)識，用來管理和分析數(shù)據(jù)的新技術(shù)也得到了發(fā)展。大數(shù)據(jù)是人工智能發(fā)展的助推劑，這是因?yàn)橛行┤斯ぶ悄芗夹g(shù)使用統(tǒng)計(jì)模型來進(jìn)行數(shù)據(jù)的概率推算，比如圖像、文本或者語音，通過把這些模型暴露在數(shù)據(jù)的海洋中，使它們得到不斷優(yōu)化，或者稱之為“訓(xùn)練”——現(xiàn)在這樣的條件隨處可得。
拿近幾年比較火的深度學(xué)習(xí)來說，它善于在高維度的數(shù)據(jù)中摸索出錯(cuò)綜復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，因此能應(yīng)用在許多不同的領(lǐng)域，除了圖像識別和語音識別，它還在許多方面擊敗了其他機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，在自然語言理解方面，特別是話題分類、情感分析、問答系統(tǒng)和語言翻譯等不同的任務(wù)上。深度學(xué)習(xí)擅長進(jìn)行情感分析，但如果把深度學(xué)習(xí)看成是人工智能起飛的發(fā)動力，那數(shù)據(jù)就是這臺發(fā)動機(jī)的燃料。因此，對于情感計(jì)算來說，大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘非常重要。
正是因?yàn)閿?shù)據(jù)對人工智能的重要性，眾多科技巨頭都在盡可能多的收集用戶數(shù)據(jù)，搜索引擎可以記錄用戶的上網(wǎng)行為習(xí)慣；社交網(wǎng)絡(luò)可以對用戶發(fā)布的語言和圖像內(nèi)容進(jìn)行分析，等等。而微軟小冰是通過一種開放式的合作來獲取數(shù)據(jù)。微軟已經(jīng)與包括新浪微博、京東、小米、東方航空公司、美圖秀秀等企業(yè)達(dá)成了戰(zhàn)略合作；日本版小冰將登陸Line平臺；小冰會成為Windows10里面非常重要的一部分。借助于微軟自身的操作系統(tǒng)系統(tǒng)和其他第三方平臺，小冰正在滲透到用戶生活的方方面面，帶去智能化的服務(wù)和情感化的交流，在這個(gè)過程中也收獲了海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)將反過來促進(jìn)小冰情感計(jì)算的進(jìn)步。
4、視覺信息和情感計(jì)算
對于數(shù)據(jù)采集來說，視覺化信息在其中占有舉足輕重的作用。沈向洋作為計(jì)算機(jī)視覺和圖形學(xué)研究的世界級專家，在演講中也對圖像識別技術(shù)做了重要闡述。沈向洋表示，人類對外界信息的獲取91%是通過視覺的方式，而機(jī)器要想和人類進(jìn)行更好的情感交互，也需要具備強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)。
沈向洋說，在學(xué)術(shù)界里有一個(gè)比賽，識別一千類物體誤差是多少，一直到4年前誤差都相當(dāng)大，但是由于深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，現(xiàn)在的誤差率達(dá)到接近人類的5.1%，而微軟研究院今年2月份做出來的系統(tǒng)第一次打敗了人類的記錄，達(dá)到4.9%。在圖像識別領(lǐng)域，微軟即將發(fā)布小冰的圖像識別系統(tǒng)，它不僅是識別出圖像中的內(nèi)容，而且依然堅(jiān)持它的原則——與人類進(jìn)行情感交流；小冰還和美圖秀秀展開合作，根據(jù)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(guān)系；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(gè)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(fā)生變化。；Windows發(fā)布時(shí)，小冰會有自己的基于多個(gè)系統(tǒng)的審美功能，所以它可以告訴你同一張臉在90后的女生和80后的男生心目中是完全不同的審美結(jié)論。
總之，小冰基于圖像識別技術(shù)打造的這些功能還是圍繞在與用戶進(jìn)行情感交流的核心思想上，不管是圖像的內(nèi)容識別，還是用戶關(guān)系分析和用戶特征分析，這些其實(shí)都是一些好的開場白，借此讓機(jī)器和用戶迅速建立起信任關(guān)系，讓機(jī)器有機(jī)會充當(dāng)用戶的感性化助手，讓用戶對小冰更加依賴。
5、情感計(jì)算的未來
沈向洋說，小冰已經(jīng)建立了一個(gè)幾千萬的人類和機(jī)器人之間的專屬關(guān)系，這幫助小冰形成了一個(gè)自我進(jìn)化的循環(huán)過程。也就是說技術(shù)產(chǎn)生產(chǎn)品，產(chǎn)品被用戶使用，隨著用戶的使用過程，在反過來幫助我們整個(gè)人工智能的技術(shù)進(jìn)一步的取得快速的自我迭代和進(jìn)化。
小冰可以在半夜與用戶聊天，可以為用戶帶來樂趣和服務(wù)，其內(nèi)在的情感計(jì)算屬性決定了它已經(jīng)慢慢成為了用戶生活中的一部分，對許多人的生活產(chǎn)生了重要影響。小冰的進(jìn)化過程是人工智能中情感計(jì)算的縮影，我們對于人工智能的訴求不應(yīng)僅限于比特的流動，還應(yīng)該在于一種情感的表達(dá)，因?yàn)楣ぞ呖梢员蝗〈士梢灾鸩奖惶岣撸瑪?shù)據(jù)可以失去價(jià)值，但機(jī)器和用戶之間因?yàn)榍楦谢雍托枨鬂M足所形成的那種循環(huán)卻將一直持續(xù)。
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