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如何训练机器人的“软实力”?我们能让AI有情商吗?

发布时间:2022-06-09 16:31:49 阅读: 来源:水泥厂家
如何训练机器人的“软实力”?我们能让AI有情商吗?

AI技术发展迅猛,机器人仿真度也越来越高。但是,你能想象未来的某天,餐桌对面跟你谈笑风生的是个机器人吗?机器人能理解人类情感,自己有情绪,并与人类进行真正意义上的交流吗?也许有一天,生活中与你互动的都是机器人,老师、医生甚至朋友都是机器人。本文编译自venturebeat的原题为TrainingsoftskillsintoAItechnology的文章。丰田机器人可以照顾老人AI发展似乎有着美好的前景。机器人的各种神通广大我们已经见识了不少。各种又快又准的机器人也见怪不怪。有的计算机可以用算法确定最合适的医疗方案、计算出到达目的地的最短路径、还能在下象棋时稳赢。中国甚至做出了超级计算机,世界速度最快的计算机中国国防科技大学等单位研制的的天河2号(Tianhe2),每秒钟可进行33860兆次计算。很多领先的研究者都认为,或许真有一日,AI预测股市走向,比财经专家都来得准。人类也已经接受机器的计算能力超过我们自己的计算能力的事实。不过,很多人还是安慰自己说,计算这种硬实力,我们是比不过计算机了,但我们软实力强啊。这些所谓的软实力,包括交流和人际沟通能力。但对于AI工程师而言,这些能力只是他们尚未攻克的新领域,不是什么不可能的事情。软实力是为何物有何用途软实力是很难定义的,因为它并非非黑即白,板上钉钉的存在。也正是因为软实力本身异常复杂,计算机才学不会。在由0和1构成的世界里,同理心、自我意识和社交技巧不是二进制可以轻易模拟甚至实现的。这意味着,计算机对情绪的理解方式,跟人类对情绪的理解方式肯定是不同的。计算机不受情绪的影响,无疑让计算机在自律性、耐性和客观性方面获得很大优势。但没有情绪,也就意味着计算机缺乏理解情绪的基础,或者说计算机没有情商。情商和软实力是紧密相关的。若不能提高情商,想提高软实力几乎不可能。有的业内人士会反驳说,情商对AI来说并不重要,只要智商够高就能一直进步并保持领先。毕竟,软实力本身不能直接完成实际中的任务。但是这样的见解就显得有些目光短浅了。软实力虽不能直接完成任务,但无疑他们可以作为催化剂,加快完成任务的速度。我们能教会电脑情商吗?我们一度认为,计算机是永远没有办法表现出情商的。但是,最近出现的例子说明,或许话不能说的那么绝。一项研究中,计算机仅凭人的面部特征和动作,就能准确检测出哪些人是罪犯。这就意味着他们渐渐学会了读懂人,而这说明计算机具备社会性的关键,有一定程度的情商。但是,进一步的研究发现,计算机能读懂人,不意味着它们能理解人。他们之所以能辨别出罪犯,是因为分析过大量面部特征的数据。计算机作出决策的基础,不是靠直觉,而是算法。机器表现出一副热心又有同理心的样子,但其实他们只是按着冰冷的算法在运作。这样的例子我们见过很多。现在的计算机能够通过你说话的声音来判断你的情绪,准确率达到80%。在一项试验中,它们能够通过判断实验对象的专注和焦虑程度,来确定实验对象是不是觉得任务很困难。这些能力背后,都是海量的数据。计算机这种装的能力自然让我们很震惊,但是这种能力人造的痕迹还是很深的。机器的智能跟情绪实际上没有什么关系。机器的运行完全是基于客观特性的。向软实力迈进一小步人机交流一大步但时,即使是装出来的情感,在有些领域也是受用的。例如,在客服、教学、医患关系中,善于倾听就是一个重要的软实力因素,是成功的关键。有个大学教授似乎抓住了这一点,他创造了一个虚拟的教学助手,名叫吉儿。教授给吉儿设置了活跃又善于倾听的性格。吉儿给学生的回答总是充满热情和活力,能帮助他们跟上所有课程的进度,不掉队。其他的软实力,比如处理语意比较暧昧的情景,对于机器人来说就比较难了。比如,工程师试着教机器人使用激励人心的话,做出了鼓励机器人(InspiroBot)。如果成功的话,这门技术能够很好地激起人们的乐观精神,鼓励他们继续进取。但是,工程师们获得的结果令人受挫,甚至有些离奇。鼓励机器人说出的话范围很广,从人生终极问题我在哪里?到古怪的如果我们能帮助鬼魂,世界将会怎样?虽然遭受了许多挫折,我们仍要记住,教会机器人进行有效交流,是很有必要的。机器人可以分析出哪些话意味着说话者的信任、行动、惊奇和其他强烈的情绪。通过机器学习,我们能教他们如何根据所处的语境,选择使用这些话语,并持续调整他们的交流方式。未来前景光明提高AI情商,前路漫漫。但是我们已经看到,不断地有开发者朝着AI软实力提高的方向前进。我们也看到AI之间相互交流的例子,出现独特的AI交流形式,甚至造出新语言使翻译更准确。电影《机械姬》中的两个机器人交流的情景显然,即使是机器自身也能理解交流和关系的重要性。就像鼓励机器人常向用户说的那样,机器人是你的朋友。也许有一天,机器人真的会成为我们的朋友。

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