機器人真的可以跟人類情感共鳴？NO，只是看起來很美
過去，人們用神話指導未來，現代的方式則是科幻。細數科幻電影中的機器人角色，TA們有著一個顯而易見的共同點：能與人進行「表情達意」的交流。
細細琢磨一番，在當下人工智慧狂潮中，除了聽指令低頭做事型的人工智慧應用，比如，機器人公司Sphero在《星球大戰：原力覺醒》上映之前，率先拿到迪士尼授權，及時推出遙控機器人Sphero BB-8，造型與電影中的BB-8如出一轍，一經面世就被搶購一空。
（圖片來自網路）
你用手機操控著迷你版的BB-8，你知道你說的話，也就是「自然語言」，並不能被它100%的理解和執行，但你依然樂在其中 —— 你在手機端發出語音命令，它乖乖按照指示行動。1000多元的定價，它顯然滿足了作為「玩具」的功能。
但又有多少應用具備了人機交互過程中「情感識別」的能力？
也許軟銀集團開發的人形機器人Pepper算是一個嘗試。2015年6月，作為「全球首台具有人類感情的機器人」，Pepper第一次面向公眾發售。這是一個不僅僅執行「自然語言」的機器人，其具備的語音/情感識別技術，可分析表情和聲調等，這一過程基於Pepper的視野系統，經語音系統識別後，情感系統隨即分析面部表情，通過量化評分最終做出對人類情感的判斷，並以動作結合表情與人交流。
機器人Pepper對話阿里巴巴零售事業群總裁行癲
其中的一段對話如下：
Pepper：謝謝行癲。雖然我現在說得還不是很流利，但是我會一直努力學習成長的。而且，我還在努力了解中國的文化習慣。對了，我剛學到中國女孩子最喜歡男朋友說的三個字，行癲，你知道哪三個字嗎？
行癲：我想中國男孩子特別喜歡說的可能就是「我愛你」。
Pepper：買買買，這三個字啦。
行癲：哦，你還知道淘寶上有「買買買」這三個字，看起來你以後肯定要在淘寶上購物了。
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。你是不是開始喜歡我了？
行癲：我覺得你非常可愛，不僅我喜歡你，我想你進入中國，會有更多的人會喜歡你。
2016年，為了使Pepper更加智能化，軟銀選擇與IBM合作，將Watson AI認知計算平台系統引入Pepper。
看上去很不錯？Pepper的軟銀機器人控股公司（Soft Bank Robotics Holdings Corp）卻有壞消息傳來：2017年3月底該公司陷入資不抵債。報道顯示，由於人形機器人利潤率不高，難以抵消研發費用，該公司出現持續虧損。據東京商工調查（Tokyo Shoko Research）統計，該公司2015財年的營業收入為22億日元，凈虧損117億日元（約合人民幣7億元）。
人工智慧與人的情感連接到底何以可能？其一、人工智慧需要讀懂人類的情感；其二、人工智慧可自我表達情感。
然而，到底什麼是情感？情感何以產生？什麼是人的情感？什麼是人工智慧的情感？人工智慧是否可能產生類似於人的情感？那句「柯潔輸了會哭，但AlphaGo贏了並不會笑」的話想必你略有耳聞，但事實上，人的情感與人工智慧的情感從本質上來講是同源的：一種反饋，不同的輸入產生的不同反饋。在人與人的溝通過程中，情緒在情感傳遞中佔比巨大，從理性決策、感知到學習與再創造。甚至有研究表示，「人類交流中80%的信息都是情感性的信息」，而絕對理性的決策在很多時候並非最優。
從認知科學角度來看，情感本身是高級智能的一部分。人類進化過程中，情感識別不斷修正優化，大腦計算和分配的方式仰賴於情感狀態的不同，因而在執行的過程中也會變化巨大。因而，在人與人面對面交流時，互相接收的情感性信息從面部表情到肢體表達，多維度滲透，而在人機交互中，肢體這一維度是缺失的，如何解決？
卡內基梅隆大學人機交互學科針對於此，研發了SARA（Socially Aware Robot Assistant），它不僅可以在與人類溝通的非語言領域，自主學習人類在溝通過程中順暢、友好的模式，並且在麥克風和攝像頭等設備的輔助下，結合觀察所得，包括細微的表情變化、聲調浮動、肢體移動，並綜合諸多因素判斷人的情感。人與人之間難免會有一些難以表達的溝通需求，聊天機器人如果沒有及時捕捉到情感的細枝末節，而只停留在語言表層的理解時，恐怕會造成難以收拾的局面。
另外，SARA項目包含了三個之前從未使用過的元素：會話策略分類器，融洽度估測器和社交推理器。會話策略分類器是五個單獨的識別器，可分類5種會話策略中的任何一種，準確率高達80%；融洽度估測器可以讓AI知道你與它的相處情況；社交推理器則可以根據融洽度水平，基於最近一次會話策略以及非言語行為決定下一句什麼，此處會激發SARA面部識別功能。有報道稱，當你與它溝通時的表情起了一個「正向反饋」，比如，你笑了，SARA接下來與你的溝通時也會隨著這個正向反饋而產生變化。簡單來說，即在做出情感判斷之後，以不同的回復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，並作為決策依據，這必然要求人工智慧有強大的交互設備支持，比如只有高幀數的攝像機，藉此才能記錄下人類的微表情；而麥克風的靈敏度也是重要指標之一，用以檢測對話者語氣中的微秒變化。
隨著與人類的溝通次數的增多，SARA可更好地了解用戶的偏好程度，並利用這些具體的「偏好」信息進行建模，從而實現人機交互的目的之一：個性化服務。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，人們不得不調整自己的提問方式以適應機器，體驗必然不佳。結合前陣子甚囂塵上的Sofia，作為第一個被授予國籍的人工智慧，「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界神經網路之父Yann LeCun拆穿前，都是一個美好的故事 —— 索菲亞那些具有爭議性的回應，均為研發團隊事先完成的程序設置，這只是一場嘩眾取寵的公關秀。
說回來，人類對於自身的情感認知還在極其有限的探索過程中，雖然上述SARA的例子在人工智慧的構造層面可以下一個保守的判斷，也就是說，人工智慧是可以擁有情感的能力的，但人工智慧是否知道自己有情感判斷的能力又是另一層面的問題了。
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