人工智能有情绪吗 人工智能学会“恐惧感”
恐惧是人类与生俱来的本能，连不会说话的婴儿也能做到。但是对于机器人而言，却成了最高级的难题。由恐惧驱动的生理反应对人来说很重要，可以使人保持警觉，而且往往在关键时刻能帮助人迅速地做出正确的决定。比如，驾驶员在开车时，遇到突发情况，在本能的驱使下就会踩下刹车，根本不需要经过理智的判断，这就为解除危机赢得了时间。
近年，人工智能技术发展得很快，基于这项技术的自动驾驶系统也是呼之欲出。如果人工智能可以学会人类驾驶员的“恐惧感”，在突发情况下就可以像人类驾驶员一样利用“直觉”判断，从而提高自动驾驶汽车的决策能力，减少犯错，增强安全性。然而，人类驾驶员的“恐惧感”是一种看不见、摸不着、难以描述的情绪，很难用抽象的计算机语言表达出来。人工智能科学家一直都没想到好的办法，教机器学会什么是“恐惧”。
这跟人工智能系统学习新知识的方式有关，它需要人类给它输入许多具象的信息。人工智能依赖于人工神经网络(anns)，它模拟了人类大脑学习的方式——吸取知识，反复强化，而且，机器学习所用的“教材”也跟人类差不多，包括语音、文本数据或视觉图像等。
微软的研究人员设法将“恐惧”转换成了具象的信息。近日，微软的研究人员在2019年学习表征国际会议(international conference on learning representations, iclr)上发表了一篇论文，详细阐述了他们的研究结果。为了教会人工智能“感知”恐惧，研究人员让人类驾驶员坐在驾驶模拟器中，模拟行驶在一个布满墙壁、陡坡的危机四伏的迷宫场景，同时，使用脉冲传感器来测量驾驶员的脉搏。然后，将模拟器上显示的场景与驾驶员的脉搏数据相对应，输入到人工神经网络算法中，供它学习，从而让机器了解什么样的情况会导致人的脉搏出现峰值。
虽然研究人员成功地教会了机器什么是“恐惧”，但同时也带来了新的问题。研究人员担心：“虽然情绪对决策很重要，但在某些情况下，它们也会对决策产生不利的影响。未来需要开展一些工作，考虑如何平衡机器的理智与情感。”
结语
人工智能已经产生了一些实际的应用，例如语言翻译服务、面部识别软件等。用户在体验这些产品时，会感到机器很聪明，使用很方便。然而实际上，人工智能“学会”这些技能的过程非常不容易，需要真正的“人工”花费巨大的工作量输入数据，才能使“智能”学会某种单一类型的技能。
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