只要AI掌握足够多的数据，可以知道你下一句话要说什么，或者想要表达的意思，用最舒服的方式跟你交流，用理想的方式陪伴你，在未来它就可能成为非常主流的社会形态。

——科幻作家、星云奖得主陈楸帆。

情感计算

AI的诞生，已经对在文化领域、思想领域、艺术领域产生潜移默化的冲击，世界上第一幅由人工智能创造出来的肖像画在去年拍卖出50万美金的天价，当时同场拍卖的还有毕加索的画作，价格与其十分接近。这也带来一个犀利的问题——在人工智能可以进行艺术创作的时代我们对于艺术价值判断究竟由谁来把握？如何定义美的价值？是否应该把AI纳入到人类对审美的领域里？过去一直说人是万物的尺度，因为人是评判事物的标准。有没有可能未来这样的尺度和标准不在人的手里，而是在机器的手里？

40 多年前，诺贝尔奖得主 Herbert Simon 在认知心理学方面强调，解决问题论要结合情感 的影响。情感的识别和表达对于信息的交流和理解是必需的，也是人类最大的心理需求之一。

人类的认知、行为等几乎都要受到情感的驱动，并影响着人际互动以及群体活动。在人与人的 交往中，情感的交流还常被用来完成人的意图的传递。因此，在智能人机交互的研究中，拥有 对情感的识别、分析、理解、表达的能力也应成为智能机器必不可少的一种功能。作为人工智能创始人之一的美国麻省理工学院 Marvin Minsky 教授首次提出让计算机具有情感的能力，他在其专著《The Society of Mind》中强调情感是机器实现智能不可或缺的重要能力。

20 世纪 90 年代初，耶鲁大学心理学系的 Peter Salovey 教授提出了情感智能的概念，并开展了一系列的研究。该概念随后被 Daniel J.Goleman 发展为与智商（IQ）相对的情商（EQ）。

学术界较早对情感进行系统研究的是美国麻省理工学院媒体实验室的 Rosalind W。1995 年，Picard 首先提出通过识别人体的情感信号，来创建一种能够感知、识别和理解人 的情感，并且能够做出智能、灵敏和友好反应的计算机系统。

1997 年，Picard 出版专著《Affective Computing》，书中给出了情感计算的定义，即情感计算是关于情感、情感产生以及影响情感方 面的计算，并对情感计算的研究做了系统介绍。情感赋予计算机像人一样的观察、理解和生产各种情感特征的认知能力。在情感表达和识别方面，随着多媒体技术和人工智能技术的不断发展和广泛应用，机器的识别水平在不远的将来，一定会有长足的进步。

让人工智能更像人

从一开始提出概念开始，AI的发展经历过漫长的低潮期，主要受到三大方面的制约，一个是数据，一个是计算能力，一个是算法。

在整体外部环境不具备的情况下，一是没有办法收集到足够多的数据，二是机器对于人的智能理解非常浅，第三没有具备强大的计算能力，当时计算机也是刚刚发行不久，甚至微处理器、微芯片都没有真正被发明出来，一直到1980年代才正式拉开了人工智能发展的序曲。学习人工智能相关专业的人一度都曾经失业，最后只能转行从事金融投资。与科技的发展形成对比，对于AI的幻想在文学世界却始终繁荣：

从阿西莫夫提出“机器人三定律”，到影视剧《大黄蜂》《终结者》《真实人类》中的经典AI形象，再到中国的畅销书《小灵通漫游未来》，设想在未来的家中都有机器人的管家，天上肆意飞行着自动驾驶的汽车，当时一经出版就立刻风靡，销量达到百万册，相当于现在的《三体》系列。科技发展线跟科幻的想象处于一种非常有趣而微妙的互动关系，有些是科技从科幻里获取灵感，有些是现实里的科技进展去激发了科幻作家想象更加前沿的未来。

人类对于AI到底有怎样的定义？其实这是一个至今无解的问题，因为迄今人类对于自我意识是什么还没有定论，包括对人类自身思考过程、学习过程都没有特别清晰的了解。深度学习本身也是对人的认知过程长时间思考之后，学习我们的信息进行分层学习、消化、分类的过程，在机器模拟实现之后产生的结果。首先要认识人类，才能去制造出超越人类、或是接近人类的一种机器以及智能形态。人们总是高估了某项技术在短时间内带来的影响，但是低估了它在长时间内带来的冲击，对AI也是一样。很多人很难想象AI很短时间内取代很多工作职位，渗透工作非常多的方面，产生翻天覆地的变化。

情感计算只是有望让人工智能更像人的一个支点，它是一条可以走，但并非唯一的路。它可以让人工智能更像人，然后超越人。

参考来源：澎湃新闻、新浪VR。