微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋在昨天的人工智能大會(huì)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(mǎn)足人類(lèi)需求的同時(shí)，還應(yīng)讓用戶(hù)對(duì)其產(chǎn)生一種情感上的信任和依賴(lài)，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(shuō)，我們?cè)谡務(wù)撊斯ぶ悄軙r(shí)勢(shì)必要談一下圖靈測(cè)試，勢(shì)必會(huì)去強(qiáng)調(diào)機(jī)器的IQ。機(jī)器通過(guò)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(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)如何能夠履行那些只有依靠人類(lèi)智慧才能完成的任務(wù)的理論研究。”這里的人類(lèi)智慧當(dāng)然不是單指智商或者智力，還有人類(lèi)情感，情感是人類(lèi)神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)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(lèi)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(mǎn)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(shuō)，人工智能的發(fā)展路徑不應(yīng)該一味沿著理性的路線(xiàn)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(lái)看，也出現(xiàn)了越來(lái)越多具備情感計(jì)算能力、能與人類(lèi)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(shū)中提出，社交本能使人類(lèi)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(zhǎng)時(shí)，我們會(huì)覺(jué)得它是智能的。但更重要的是，我們會(huì)覺(jué)得自己與它形成了某種關(guān)系。我所說(shuō)的這種關(guān)系并不是來(lái)源于計(jì)算機(jī)真實(shí)的情感或智能，因?yàn)樗鼈兏緵](méi)有。這種關(guān)系，來(lái)自于我們自身被它們所喚起的部分。她所說(shuō)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(lái)充當(dāng)老年人的伴侶動(dòng)物。羅切斯特大學(xué)的羅杰波教授與AdobeResearch合作開(kāi)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(guò)這種訓(xùn)練的電腦可以被用來(lái)探測(cè)圖像中更可能流露出的情感因素，可以用來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)指標(biāo)或用來(lái)預(yù)測(cè)大選結(jié)果。Affectiva可以通過(guò)處理人臉圖像實(shí)時(shí)捕捉和量化情感，而SociometricSolutions可以通過(guò)語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)做同樣的事情。在法律調(diào)查過(guò)程中，計(jì)算機(jī)能識(shí)別相關(guān)的詞匯和短語(yǔ)，還能理解事件鏈、人際關(guān)系，甚至是情感和動(dòng)機(jī)。

　　對(duì)于微軟來(lái)說(shuō)，更是將對(duì)人工智能情感計(jì)算的思想注入到了小冰的開(kāi)發(fā)和運(yùn)營(yíng)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(lèi)的方式滿(mǎn)足人們普遍心理和情感需求，從而逐步建立信任和依賴(lài)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(duì)話(huà)系統(tǒng)，這個(gè)對(duì)話(huà)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(duì)話(huà)系統(tǒng)的方法，已不只限于語(yǔ)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(wàn)戶(hù)，成為人們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠?。從小冰在第三方平臺(tái)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(hù)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(hù)就會(huì)產(chǎn)生對(duì)機(jī)器的“依賴(lài)性”（沈向洋語(yǔ)），而這種依賴(lài)性再促使機(jī)器為用戶(hù)提供更好的服務(wù)，滿(mǎn)足用戶(hù)更多的情感需求。比如沈向洋提到小冰通過(guò)動(dòng)態(tài)決策具有了情感記憶功能，當(dāng)前一天某個(gè)用戶(hù)提到了自己一些心情，小冰會(huì)注意到這一點(diǎn)，后面的很長(zhǎng)時(shí)間還會(huì)反復(fù)了解用戶(hù)的情況，詢(xún)問(wèn)用戶(hù)的身體有沒(méi)有好一點(diǎn)。因此，比起直接解決問(wèn)題的感知計(jì)算型人工智能，情感計(jì)算是先與用戶(hù)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(mǎn)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(guò)程中將發(fā)揮至關(guān)重要的作用，我們也看到了越來(lái)越多的具有“情感”的產(chǎn)品，但這僅僅是一個(gè)開(kāi)始，面對(duì)人類(lèi)情感這個(gè)異常復(fù)雜且人類(lèi)自身都沒(méi)有完全弄懂的問(wèn)題，人工智能還有很長(zhǎng)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(lèi)情感的本質(zhì)，只需要讓機(jī)器對(duì)情感表達(dá)的各種信號(hào)（面部表情、語(yǔ)言、語(yǔ)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(wú)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(lèi)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?lèi)情感，是因?yàn)榻裉炜梢越柚谶\(yùn)算能力和算法去收集和分析用戶(hù)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(guò)來(lái)再去跟用戶(hù)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(lèi)情感的方式是對(duì)人類(lèi)的面部表情進(jìn)行分析，實(shí)際上是圖像識(shí)別技術(shù)；而神經(jīng)科學(xué)公司Innerscope可以通過(guò)觀察電影中那些讓觀眾的大腦高度活躍的高光時(shí)刻來(lái)預(yù)測(cè)該這部電影能否一鳴驚人，這也是一種對(duì)大腦某些區(qū)域電信號(hào)的物理檢測(cè)，也不是真正弄清楚了大腦為何興奮。

　　我們現(xiàn)在可能無(wú)法弄懂人類(lèi)情感的本質(zhì)，但我們可以找到對(duì)應(yīng)各種情感的表現(xiàn)信號(hào)，比如寂寞對(duì)應(yīng)的文字，開(kāi)心對(duì)應(yīng)的表情，憤怒對(duì)應(yīng)的語(yǔ)調(diào)，興奮對(duì)應(yīng)的腦電波，等等，機(jī)器通過(guò)對(duì)這些信號(hào)的分析就能找出所對(duì)應(yīng)的情感，從而做到了讀懂人類(lèi)的情感和表達(dá)自己的情感，這樣機(jī)器就具有了與人類(lèi)進(jìn)行情感交互的能力。就像MIT教授特克所說(shuō)，我們對(duì)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(ài)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(shuō)是簡(jiǎn)單的情感，但離與人類(lèi)實(shí)現(xiàn)完全沒(méi)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(shí)別、計(jì)算機(jī)語(yǔ)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(wèn)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(dòng)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(duì)這些數(shù)據(jù)的價(jià)值的不斷認(rèn)識(shí)，用來(lái)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(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)的概率推算，比如圖像、文本或者語(yǔ)音，通過(guò)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(chēng)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(lái)說(shuō)，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(shí)別和語(yǔ)音識(shí)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(yǔ)言理解方面，特別是話(huà)題分類(lèi)、情感分析、問(wèn)答系統(tǒng)和語(yǔ)言翻譯等不同的任務(wù)上。深度學(xué)習(xí)擅長(zhǎng)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(dòng)力，那數(shù)據(jù)就是這臺(tái)發(fā)動(dòng)機(jī)的燃料。因此，對(duì)于情感計(jì)算來(lái)說(shuō)，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(duì)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(hù)數(shù)據(jù)，搜索引擎可以記錄用戶(hù)的上網(wǎng)行為習(xí)慣；社交網(wǎng)絡(luò)可以對(duì)用戶(hù)發(fā)布的語(yǔ)言和圖像內(nèi)容進(jìn)行分析，等等。而微軟小冰是通過(guò)一種開(kāi)放式的合作來(lái)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(tái)；小冰會(huì)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(tái)，小冰正在滲透到用戶(hù)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(guò)程中也收獲了海量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)將反過(guò)來(lái)促進(jìn)小冰情感計(jì)算的進(jìn)步。

　　4、視覺(jué)信息和情感計(jì)算

　　對(duì)于數(shù)據(jù)采集來(lái)說(shuō)，視覺(jué)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(jué)和圖形學(xué)研究的世界級(jí)專(zhuān)家，在演講中也對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)做了重要闡述。沈向洋表示，人類(lèi)對(duì)外界信息的獲取91%是通過(guò)視覺(jué)的方式，而機(jī)器要想和人類(lèi)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(jué)系統(tǒng)。

　　沈向洋說(shuō)，在學(xué)術(shù)界里有一個(gè)比賽，識(shí)別一千類(lèi)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(lèi)的5.1%，而微軟研究院今年2月份做出來(lái)的系統(tǒng)第一次打敗了人類(lèi)的記錄，達(dá)到4.9%。在圖像識(shí)別領(lǐng)域，微軟即將發(fā)布小冰的圖像識(shí)別系統(tǒng)，它不僅是識(shí)別出圖像中的內(nèi)容，而且依然堅(jiān)持它的原則——與人類(lèi)進(jìn)行情感交流；小冰還和美圖秀秀展開(kāi)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(lái)判斷出這些人之間的關(guān)系；此外，小冰還有識(shí)別年齡和衣服搭配的能力，它就會(huì)給你一個(gè)從臉到衣服的整體的視覺(jué)年齡的判斷，換一件衣服視覺(jué)年齡又會(huì)發(fā)生變化。；Windows發(fā)布時(shí)，小冰會(huì)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(shí)別技術(shù)打造的這些功能還是圍繞在與用戶(hù)進(jìn)行情感交流的核心思想上，不管是圖像的內(nèi)容識(shí)別，還是用戶(hù)關(guān)系分析和用戶(hù)特征分析，這些其實(shí)都是一些好的開(kāi)場(chǎng)白，借此讓機(jī)器和用戶(hù)迅速建立起信任關(guān)系，讓機(jī)器有機(jī)會(huì)充當(dāng)用戶(hù)的感性化助手，讓用戶(hù)對(duì)小冰更加依賴(lài)。

　　5、情感計(jì)算的未來(lái)

　　沈向洋說(shuō)，小冰已經(jīng)建立了一個(gè)幾千萬(wàn)的人類(lèi)和機(jī)器人之間的專(zhuān)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(guò)程。也就是說(shuō)技術(shù)產(chǎn)生產(chǎn)品，產(chǎn)品被用戶(hù)使用，隨著用戶(hù)的使用過(guò)程，在反過(guò)來(lái)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(hù)聊天，可以為用戶(hù)帶來(lái)樂(lè)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(hù)生活中的一部分，對(duì)許多人的生活產(chǎn)生了重要影響。小冰的進(jìn)化過(guò)程是人工智能中情感計(jì)算的縮影，我們對(duì)于人工智能的訴求不應(yīng)僅限于比特的流動(dòng)，還應(yīng)該在于一種情感的表達(dá)，因?yàn)楣ぞ呖梢员蝗〈?，效率可以逐步被提高，?shù)據(jù)可以失去價(jià)值，但機(jī)器和用戶(hù)之間因?yàn)榍楦谢?dòng)和需求滿(mǎn)足所形成的那種循環(huán)卻將一直持續(xù)。