高智商机器人背后的喜怒哀乐
一直以来，我们总认为机器人与人类的最大区别，就是机器人不具备人类的情感。如今机器人与人类的这一界限，随着ai技术的发展，将要被打破，如今的ai机器人也可以像人类一样拥有自己的情感，它们不但有自己的“喜怒哀乐”，甚至还能理解人类的情感并作出反应。
情感是一道高深的技术鸿沟
人类属于高级动物，已经走出低级动物本能的原始意识，发展出丰富的人类情感，比如爱情、幸福、仇恨、厌恶、美感等等。这些人类的情感往往表现出非理性的特点，所以很难为机器人所模仿，因为机器人的运行基于理性的逻辑运算，不可能存在常识上的情感能力，要想让机器人拥有人类的情感绝不是一件简单的事情。
举个简单的例子，iphone上的sir语音助手是苹果开发的高智商语音机器人，在之前的版本中，如果你向sir发出“我受伤了，叫救护车”，siri就会说“好的，从现在开始，我就叫你‘救护车’吧。”显然，“聪明”的siri并没有读懂求助者语言中的情感表现（图1）。
高智商机器人背后的喜怒哀乐
随着人类对机器人的要求越来越高，简单的机器人已经无法满足我们的需求，为此科学家们针对机器人的情感理解进行了很多的开发。那么，如何才能让逻辑运行的机器人拥有情感能力呢？
首先我们了解一下机器人学习能力是怎样获得的。机器人要学会一种复杂的技能（包括情感学习），首先要从大量的数据中提取各种各样的模式，然后通过一定的算法模型训练得出学习结果，同时不断对结果进行优化以提高精准度。随着ai、神经网络、大数据技术的发展，现在的ai机器人，先是通过复杂算法模型加海量数据学习获得一定的学习能力，然后便会产生自我学习能力，可以自行调试数据权重，自行读取相关数据，从而更好地拟合实际的数据模式，实现人工智能（图2）。
图2 ai学习能力图解
ai机器人对情感的学习同样遵循以上的方法。科学家首先准备大量情感数据供ai机器人学习，这些数据就是人类平时表达的东西，比如人与人之间常见的对话，人类看到喜欢的或者讨厌的东西时的反应，人脸的各种表情数据等等。人类的情感很多是通过面部表情来表述的，为了让机器人可以识别人类的脸部表情数据，科学家们会让机器人通过摄像头、传感器等识别设备对人脸各种表情数据进行捕捉，并对这些表情数据进行数据建模，通过特定的算法找出情感的外在表象数据与内在情感状态的映射关系，从而将人类当前的内在情感类型识别出来（图3）。
科学家将上述收集到的情感数据数字化处理后，变成ai机器人可以“读懂”的数据。这样经过大量数据学习，再通过ai自我学习，经过长时间的训练就可以让ai机器人具有识别、理解以及适应人类情感的能力，最终使计算机能与人进行自然、亲切和生动的交互。
以谷歌智能助手为例，当你对着它说一句，“我好伤心”（i feel sad），它就会回答说，“我希望我有手臂，这样就可以抱抱你了”（i wish had arms so i could give you a hug）。在这一组对话中，智能助手已经理解了你的情感，并及时给予安慰，这样一句富有情感的暖心回话，让我们不再认为它是一个冷冰冰的机器人（图4）。
图4 谷歌智能助手对话
当然人类的情感是极其丰富的，就上述的例子来说，ai机器人千篇一律的暖心回答也许对某些人来说并不够暖心，或者他根本不需要暖心的回复。不过借助机器人强大的人工智能和自我学习能力，只要用户使用一段时间后，ai机器人就会了解并熟悉你，可以在后续时间提供更加人性化的服务。
ai有情感，生活更轻松
ai机器人可以听懂并理解人类的情感，就会在日常生活中给予我们更多的帮助。以当下社会中的一个现象为例，随着网络的普及，人与人之间的交往越来越少，很多人患上各种心理疾病，他们不愿意跟真实的人交流，却更愿意向一个聊天机器人吐露心声，表达自己的喜怒哀乐，以及诉说自己不可为人知的秘密。而当ai机器人可以理解用户的情感，当这类患者在和机器人聊天的时候，机器人就可以监测到他的情绪波动，并且用各种交互手段给以安慰，几乎就像是一个专业的心理医生（图5）。
图5 可以监测情绪波动的woebot机器人
当然类似的机器人还有很多，像微软开发的“小冰”可以陪你聊天解闷，甚至还可以帮你创作歌曲，撰写文章。总之，随着ai技术的发展，ai机器人的功能会越来越强大，必然会给我们生活带来更多的便利
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科学家将上述收集到的情感数据数字化处理后，变成ai机器人可以“读懂”的数据。这样经过大量数据学习，再通过ai自我学习，经过长时间的训练就可以让ai机器人具有识别、理解以及适应人类情感的能力，最终使计算机能与人进行自然、亲切和生动的交互。
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图4 谷歌智能助手对话
当然人类的情感是极其丰富的，就上述的例子来说，ai机器人千篇一律的暖心回答也许对某些人来说并不够暖心，或者他根本不需要暖心的回复。不过借助机器人强大的人工智能和自我学习能力，只要用户使用一段时间后，ai机器人就会了解并熟悉你，可以在后续时间提供更加人性化的服务。
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