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人工智能是否能分辨出人類復(fù)雜的小情緒

電子工程師 ? 來源:fqj ? 2019-04-29 15:39 ? 次閱讀
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早年間,人工智能(Artificial intelligence,AI)還僅僅存在于天馬行空的科幻電影當(dāng)中,如今它已在生活各處嶄露頭角——波士頓動力開發(fā)出了能跑能跳的機器人,Google開發(fā)的AlphaGo因戰(zhàn)勝眾多圍棋高手而名聲大噪,升級版AlphaGo Zero更是在不看任何棋譜、自我對弈40天后就超越了所有舊版本。如此“聰明”的AI在面對人類復(fù)雜多變的情緒時,是否也能準(zhǔn)確辨認呢?

AlphaGo Zero超越了所有舊版本

不存在的“基本情緒”

20世紀(jì)90年代初期,情緒科學(xué)中的主流觀點認為存在六種基本情緒:恐懼,傷心,憤怒,開心,驚訝和厭惡。世界上每個人都親身經(jīng)歷過這些情緒,并且可以清楚地分辨它們。提出這一觀點的是心理學(xué)家保羅·艾克曼(Paul Ekman),他還主張人類表情的意義是具有普遍性的,不會因為文化或者地域不同而有所差異。

《頭腦特工隊》劇照

基于艾克曼的模型,自體心理學(xué)專業(yè)的博士生莉莎·巴雷特(Lisa Barrett)針對情緒對人類自我感知的影響展開了一系列研究,卻得不到設(shè)想的結(jié)果。經(jīng)過實驗對比和反復(fù)論證后,她終于發(fā)現(xiàn)艾克曼的模型是錯的——根本就不存在所謂的六種“基本情緒”,人類的情緒要遠遠復(fù)雜得多。

如果艾克曼對于情緒的定義是錯誤的,那么究竟什么是情緒呢?這不僅是一個學(xué)術(shù)問題,更是關(guān)乎未來的核心問題——我們以后能制造出一個像人類一樣感知情緒的AI嗎?

“情感”機器人Pepper

巴雷特的研究讓我們看到:情緒不再是穩(wěn)定的。就像我們即使穿越回古代,由于不同的生活和歷史背景,也很難設(shè)身處地地想人所想。與此同時,情緒的普遍性也受到挑戰(zhàn)——心理學(xué)研究中一直存在著“WEIRDs”問題,即白人(White),受過教育的(Educated),來自于工業(yè)化(Industrialized)、富裕(Rich)、民主(Democratic)的國家。這些都是典型北美或歐洲心理學(xué)專業(yè)本科生的真實寫照,由于他們不僅是研究者,也是實驗被試的主力軍,因此大量的心理學(xué)研究結(jié)果都存在偏見,也大大降低了人類表情、聲音音調(diào)以及其他行為的多樣性。

為了解決這個問題,巴雷特與另一位心理學(xué)家詹姆斯·羅素共同建立了“心理學(xué)情緒建造”模型。這一模型的理論是基于情緒的產(chǎn)生機制:大腦先提取包括感受、外部世界的狀況、家庭和文化的影響等等眾多因素,經(jīng)過進一步加工,最終“建造”出情緒。這使得與情緒相關(guān)的表情、聲音和行為不僅僅會隨著文化不同而改變,甚至在人與人之間都存在著微小的差異。

AI能否“身臨其境”?

那么我們真的能建造出一臺機器來識別人類的所有情緒經(jīng)歷嗎?情緒歷史學(xué)家托馬斯·迪克森(Thomas Dixon)對此表示很樂觀,他認為對于AI來講,情緒產(chǎn)生的機制可能類似于對大腦提取的眾多因素進行加權(quán)計算。因此只要想辦法弄清不同文化、不同個體各因素的權(quán)重系數(shù),“情緒公式”也就迎刃而解了。

然而,情緒并非僅是簡單的靜態(tài)加成運算。人類大腦對于他人情緒的識別是通過觀察他人的身體動作和面部表情,并結(jié)合當(dāng)時的場景來完成的。這就引入了“情境”這個動態(tài)因素。

比如,看看下圖中這個人的面部表情和舉起的胳膊。

揮拳頭和皺眉頭的司機

光看照片,你覺得他是有路怒癥?還是在為心愛的球隊得分而揮拳慶祝?如果將來我們的自動駕駛車輛中配備了情緒識別AI,能夠在感知到司機路怒時強行停車,那么問題就來了:為了慶祝而高舉的拳頭可能會把我們困在路邊。

為了避免路上堵滿憤怒的司機,一臺情緒處理AI的必備技能就是要理解事情發(fā)生的情境及其背后的價值。司機對于揮拳頭和皺眉頭的記憶;對車的記憶;對于不同運動的記憶和反應(yīng);司機支持的球隊難得進球的記憶;他對這支隊伍的感受;對于司機開車的分析;理解那是喜極而泣而不是悲傷(或生氣)等等……這些亂七八糟的總和就是情緒,而AI需要的不是把這些信息簡單地儲存下來,而是將所有這些融入理解的情境當(dāng)中,通過動態(tài)整合做出準(zhǔn)確的判斷。

精準(zhǔn)的機器 vs模糊的大腦

盡管AI可以精準(zhǔn)地記住東西,但是有時情緒是模糊的、琢磨不透的。一臺機器可能認為皺眉和拳頭代表著威脅,但同時又在數(shù)據(jù)庫中記錄著司機并不是一個暴力的人。當(dāng)兩個信息出現(xiàn)沖突時,它該對哪個信息作出反應(yīng)呢?大腦可以處理許多矛盾數(shù)據(jù)來讓我們搞定新的情境,但對于AI的邏輯就完全行不通了。

人的記憶并不是一種單純的記錄儀器,而是一個“動態(tài)分類”系統(tǒng),然而目前還沒有任何研發(fā)團隊將動態(tài)分類應(yīng)用于AI的開發(fā)當(dāng)中。當(dāng)人們給AI植入記憶數(shù)據(jù)庫時,無形之中也對它產(chǎn)生了限制,使它在辨識情緒時帶有一定的偏見。

給AI植入記憶數(shù)據(jù)庫

退一萬步說,即便哪天AI真的可以通過動態(tài)分類系統(tǒng)識別情緒,它也只是一臺冰冷的機器,無法與人類共情。因此,我們建造一個情感AI的最后一步就是引入感受。只有當(dāng)我們真的感知這個世界,才可能理解周圍事物存在的價值。如果沒有嗅覺和味覺,我們可能很久前就死于誤食腐敗食物;如果沒有欲望,我們就不會與另一半墜入愛河、繁衍生息;沒有驚慌,我們在看到尖牙利爪的老虎時也不會逃跑求生。我們的內(nèi)部感受紛繁眾多,在心理學(xué)中稱之為情感(affects)。

情感并不是情緒,它是身體對于愉快或不愉快的感覺的評價,因此情感不能脫離實體而存在。就像巴雷特說的“一個沒有肉體系統(tǒng)來平衡的空洞大腦,它是沒有身體感覺去理解的,也是無法感受情緒的?!币慌_感受機器的身體不一定非要像“銀翼殺手”一樣是個有血有肉的人類復(fù)制品,它可以是一個完全基于代碼產(chǎn)生的虛擬身體。

《銀翼殺手》劇照

反觀當(dāng)下眾多的刺激反射AI,比如對視覺、聽覺和壓力等簡單刺激做出程式化反應(yīng)的機器,我們就知道創(chuàng)造一臺真正能夠感受情緒的機器還有許多路要走。

隨著AI行業(yè)的日新月異,許多人也曾對它的發(fā)展提出過擔(dān)憂。特斯拉CEO伊隆·馬斯克曾表示“應(yīng)該有一些國家甚至國際層級的監(jiān)管,來確保我們不做任何傻事。我覺得有了AI我們就在召喚惡魔?!倍澜缰奈锢韺W(xué)家史蒂芬·霍金給出了更加悲觀的態(tài)度:“人工智能的完全開發(fā)可能導(dǎo)致人類的滅絕?!?/p>

如何讓人類從AI的開發(fā)中獲益又不受制于AI的發(fā)展,或許是未來很長一段時間內(nèi)需要深入思考和探討的問題。

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原文標(biāo)題:人類復(fù)雜的小情緒,人工智能分得清嗎?

文章出處:【微信號:bdtdsj,微信公眾號:中科院半導(dǎo)體所】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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