AI擅长阅读人类的情绪反应它能理解人类吗？

被治疗，你会有什么感觉？情感型智能机器可能不像它看起来那么遥不可及。在过去的几十年中，()越来越擅长阅读人类的情绪反应。

，能阅读人类的情绪不代表它们能理解。如果AI自己无法体会人类的各种情绪，那它们能真正地理解我们吗？如果AI不具备这些情绪，我们把它们本身没有的属性强加在它们身上，是否会有一定的风险？

最新一代的AI增加了可用于计算机学习的数据以及优越的处理能力。人类也意识到，这些机器在完成任务方面越来越具有竞争力。

现在，除了其他功能，AI还可以识别面孔、将面部草图转换成照片、识别语音，甚至还能下围棋。

识别罪犯

最近，研究人员研发了一种AI，能够通过观察人们的面部特征来判断其是否是罪犯。该系统使用中国人的身份证照片的数据库进行评估，结果令人震惊。AI错误地将无辜者识别为罪犯的比例，大约仅是所有案件的6%，而它能够成功地识别出大约83%的罪犯。这说明，AI识别罪犯的总体精度几乎能达到90%!

该系统基于 深度学习 ，这种方法在例如面部识别一类的感知任务中获得了成功。在这里，深度学习与一种 面部旋转模型 相结合，让AI去验证两张面部照片是否是同一个人，而这两张照片里的光线或角度都有所改变。

深度学习大致模仿人类的大脑，建立了一个 神经网络 ，由不同层中的成千上万个神经元组织组成。每个层会将输入图像转换成更高级别的抽象图像，例如将输入的面部图像转换成一组具有特定方向和位置的线条。这种技能可以着重将与它们所执行的给定任务最相关的一些特性自动地罗列出来。

鉴于深度学习的成功，人工神经网络可以通过面部特征来区分犯罪分子和无辜人员并不足为奇。研究表明有以下三种特征可以进行识别。第一个是鼻尖和嘴角之间的角度，对于罪犯来说，他们的角度平均要比正常人小19.6%。第二个是罪犯的上嘴唇弯曲率也比正常人平均高了23.4%，第三个是罪犯两眼内角之间的距离平均要窄5.6%。

乍一看，这种分析似乎表明，我们可以通过身体特性来识别犯罪分子这一过时的观点也并不完全是错误的。这种分析并不完整。有趣的是，在这最能体现情绪的三个特征里，有两项都与嘴唇相关，而嘴唇又恰恰是我们的面部特征里最具有表现力的。ID照片，例如我们在研究中使用的那些照片，都要求是中性的面部表情，但AI也要设法找到这些照片中所隐藏的情绪。而这些情绪太微小，人类很难去注意到它们。

我们很难控制住自己不去看那些尚未进行同行评审的样本照片。确实，如果你仔细看看那些照片，在那些非犯罪分子的脸上你会看到有一丝微笑。但可用的示例照片有限，所以我们不能将我们的结论推广到整个数据库。

情感计算的能力

这并不是计算机第一次识别出人类的情绪。所谓的 情感计算 领域已经存在好多年了。研究表明，如果我们要想与机器人进行互动或者是舒适地生活在一起，这些机器应该去理解人类的情绪并适当地对这些情绪做出反应。而这片领域里还有很大的进步空间，可能性是巨大的。

例如，研究人员已经将面部分析应用于计算机辅导课程，以此发现陷入困境的学生。研究人员训练AI去识别学生不同水平的参与度和受挫感，这样一来系统可以根据这些反馈来了解什么时候学生会觉得作业太容易或者太难。这项技术也许有助于改善在线平台的学习体验。

一家名为BeyondVerbal的公司称，AI也可以通过我们的声音来检测情绪。他们生产的软件会对音频调制进行分析，并从人们的谈话方式中寻找出特定的模式。该公司声称他们能够以80%的准确度对人类的情绪进行正确的识别。在未来，这种类型的技术可能会对我们有所帮助，例如帮助患有自闭症的人识别情绪。

索尼甚至在试图开发一种能够与人形成情感纽带的机器人。他们并没有提供太多信息，例如他们打算如何实现这种功能，或者是这种机器人到底能做什么。不过，索尼公司提到他们寻求 集成硬件和服务，以提供吸引人的情感体验 。

一个情感智能的AI，无论是陪伴某人(例如谈话治疗)还是帮助我们执行某些任务(例如刑事审讯)，它都有很多潜在的优势。

但还存在很多道德问题和风险。我们是否可以让AI陪伴老年痴呆症患者，明明它只是个机器，不会有感情，我们却依旧相信它有感情，这是否正确？你可以只根据AI将一个人定罪就认为这个人有罪吗？显然不是。相反，一旦对这样的系统进行了进一步的改进和充分的评估后，危害会明显减少，还会进一步核查AI判定是 嫌疑人 的那些人。

所以，我们应该期望AI变成什么样呢？AI的情感和情绪等主观问题仍然难以攻克，部分是因为AI可能无法获得足够多、有效的数据来进行客观分析。例如，AI可以理解 讽刺 吗？一个给定的句子在某一个片段中可能是表达 讽刺 的意思，而在另一段里则不是。

，数据总量和处理能力还在持续增长。所以，在未来的几十年中，除了少数例外，AI可能能够跟人类一样，可以识别出不同类型的情绪。，AI是否可以体会到这些情绪还是一个有争议的话题。即使可以，某些情绪它们也永远体会不到，这让我们很难去真正地理解它们。