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情感计算

2006-02-27 14:45 作者:吴戈 2006年第6期
人的情感当然不容易计算,但对计算机而言,不会计算情感的确是个缺陷。

人的情感当然不容易计算,但对计算机而言,不会计算情感的确是个缺陷。

弄巧成拙的屏幕助手自从在微软公司的Office97办公软件中出现起,就不断遭到用户抱怨,2001年终于被隐藏起来。在麻省理工大学著名的媒体实验室的计算机科学家罗莎林德·皮卡德看来,这种“大眼夹”缺少的正是情感智商,比如了解他人的感受,懂得什么时候该咧嘴笑,什么时候该沉默。

爱上劳拉

对人类而言,情感比理性思维更基础。皮卡德所在的小组正在探索的“情感计算”,就是希望能设计出可以识别和适应使用者情绪状态的软件。虽然听起来不太现实,但这个思路已经在虚拟健身教练劳拉身上得到了体现。

每个与劳拉交谈过的人都会发现,她真是一个理想的谈话对象——亲切和蔼,善解人意,表情、姿势丰富,声音轻柔悦耳,而且从不下判断,更不会因为你的忽视而生气。如果她是真人,你可能愿意和她私奔。罗莎林德·皮卡德是她的设计者之一,她说:“有的人在和她聊天时甚至神魂颠倒,真的认为劳拉喜欢他们,以为她就像一个住在计算机里的人。”

劳拉的研究者为她准备了四种谈话状态:信息传达;问候、告别和社交对话;移情;鼓励。根据这个框架,劳拉可以配合适当的姿势和面部表情,让你感到真诚和友善,还会从交谈中判断你的心情,做出恰当的表情,比如扬起眉毛、微笑和靠近一些等。如果你说你今天过得不好,她会皱皱眉头,说:“你也挺不容易的。”

计算机能读懂你的情绪,帮助你缓解压力,无疑将有巨大的价值。根据参加研究者的反应,劳拉特别能激发起健身的热情,它指导的老人每天行走的运动量明显增加。斯坦福大学社会学家和计算机科学家克利福德·纳斯对情感计算的研究也有实用价值。他研究的指导软件能对正确答案及时发出鼓励,错误答案则将得到同情或者建议,这使成人学习英语的成绩提高了27%。在另一项模拟研究中,当软件能用平静的声音劝说愤怒的司机时,事故减少了一半。皮卡德的实验室还在开发一种学习助手,它能感觉到在计算机上学习的学生的挫败感,在适当时机及时发出鼓励和劝解,比如“你能做到的”。最终他们希望开发出能感受到你的痛苦的软件,或者至少使你觉得软件能理解你。

无需理论

然而,现有的计算机情感水平怎么看都像是精心设计的机关,就像为聊天软件设计的表情符号一样。对情感计算的此类批评并不在少数。马里兰大学人机互动实验室的本·施奈德曼说:“计算机的智能不应该超过一枝铅笔。因为使用者需要一种控制感,需要感到主宰着技术。”他还认为:制造出机器也有情感的幻想,将使人们更加不愿对自己的行为、对机器和使用机器的后果承担责任。

纽约先进网络与服务公司的虚拟现实先锋人物加农·拉尼尔更加激进,他引用经典的图灵试验说:“如果人们将一台计算机误以为是人,说明计算机变得聪明了。但也可以有一个同样有效的解释,就是人变得迟钝了。在生活中,我们可能被演员或有经验的政客身上一定程度的虚假情感所迷惑,但如果我们自欺欺人地相信计算机也关心我们,也许实际上使自己在情感上变得更加愚蠢。”他还说,对“情感”,根本就没有公认的理论和定义。如果研究的对象都没有明确定义,搞出来的可能就只是一些玩酷的东西。

情感计算的研究者们已经习惯了这种讽刺。纳斯说:“我们被称作‘廉价小把戏实验室’,我们把这当作一种恭维。我们追求的是整体效果,你做的课题越小,需要了解的情感理论就越少。我们这里谈的不是人工智能,让一台计算机在你做对事情时说声‘干得好’其实不容易。”皮卡德也不在意批评,她说:“我们也想有一个情感理论,我们的工作就正在为这种理论的发展做出贡献,但先让一个数字助手有点情感并不需要太多理论。”她认为,底线在于这样能改善人们的生活,就像宠物狗的情商所起的作用一样。狗很善于发现你的情绪,它会通过自己的举动来给你安慰,这样做并没有什么情感理论指导。既然狗能做到,为什么不能让计算机也试试呢?
劳拉是蒂莫西·比克莫尔2003年在皮卡德的实验室读研究生的时候开发的,它的人格通过一种辅助转换网络来实现,就像一系列决策树,代表着谈话的不同部分。当劳拉问你“今天过得怎样”时,软件就会评估你的回答,从多种可能性里选择适当的反应。软件的另一部分则从一个数据库里寻找合适的面部表情、手的姿态、说话的语调等情感元素。软件还会把她将要说的话和已经说的做比较,决定对话的哪一部分包含新的信息,然后加进需要强调的表情。

模仿生活

表情回应只是情感计算比较容易的部分,更大的挑战是创造出能与人长期相处的数字伴侣。机器人的生活真实性总是有限度的,参加了与劳拉交流一个月的试验的人说:她哪怕能换一件衣服也好。如果是陪伴慢性病患者,老是谈论天气和当地足球队就更不行了。虽然劳拉有声音,用户还是只能打字与她交谈。能给用户更大自由的互动交谈往往超出了软件能应付的程度。

比克莫尔说:“这使我们陷入了全面解决人工智能问题的困境,做不下去。”为保持交流的生动性,他和皮卡德正在着手其他途径,目前的研究领域之一是怎样使这个系统能定期将新鲜的内容融合进来,这些新鲜内容也许来自机器人偶然产生的情绪,或者来自软件从新闻中得到的信息。他们也考虑找一些人来为机器人编写对话,每天增加到对话里,保持机器人语言的丰富性。

持久关系的另一个关键特征是读懂对方的情绪,明白什么时候该保持沉默,否则你就是个不合时宜的“大眼夹”。因此纳斯和皮卡德正与心理学家合作,使软件能辨别用户何时需要帮助的迹象。在麻省理工大学媒体实验室巨大的地下室一角,皮卡德的小组为一台计算机安装了一大堆情感探测器。一台摄像机用于捕捉面部表情,它帮助软件学会发现人在受到挫折时常见的皱眉、目光飘移等迹象。一把带有传感器网络的椅子提供用户身体重量移动的变化,这使软件能识别出用户开始感到厌倦的烦躁迹象,准确率达到80%以上。最终目标是使机器人能在最恰当的时机向用户提供建议。

除了帮助学生坚持做完数学作业,目前情感计算已经在一些公司找到了商业价值。皮卡德帮助英国电信公司改进了呼叫中心,在遇到特别无礼的用户时,有情感意识的声音识别系统会提醒电话员保持冷静。处理完这样的电话后,系统会安慰和鼓励电话员,帮助他调节情绪。制药公司可能会考虑在劳拉以后的机器人脑中编入与该公司产品相应的症状数据库。如果你连续几天都觉得太累,提不起精神去散步,它或许会关切地建议你问问医生,是否该吃一片提神醒脑的药,当然,这肯定是这家公司的产品。

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