你以为AI只在智力上碾压你？未来有可能情商也比你高！
编者按：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“Training soft skills into AI technology”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（Tianhe-2），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。
图像来自: Willyam Bradberry / Shutterstock
（36氪编译组出品，未经允许严禁转载。编辑：郝鹏程）
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今日搜狐热点25393被浏览3491212分享邀请回答3.9K358 条评论分享收藏感谢收起1.3K111 条评论分享收藏感谢收起查看更多回答最近，一系列旨在测试一些世界上最好的人工智能(AI)系统和人类智商(IQ)之间的胜负关系的试验表明，人工智能的智力目前已经达到了 4 岁儿童的水平。来自美国伊利诺伊大学的研究小组完成了这项测试，他们发现，我们最先进的人工智能系统在智力方面相当于普通 4 岁儿童的水平。不过，当儿童的年龄提升到 7 岁的时候，人工智能系统的智力水平同样会被人类吊起来打。当然，智商测试只是智力的一个衡量手段。计算机在处理某些任务的能力方面仍然遥遥领先于我们，比如计算的速度等等。这项测试所要做的是评估人工智能是否能够合理地理解周围环境的能力。而在“自我意识”这一特定领域，智能系统跟人类相比仍然有一大段距离。据了解，由麻省理工大学的研究人员开发的人工智能系统 ConceptNet 也参与了这项研究，这是一个学术界从上世纪 90 年代就开始努力开发的测试系统。它在词汇和相似性方面得到了很高的分数，信息方面的表现非常一般，推理和理解方面则可以用差劲来形容。智商测试的范围和形式不尽相同，这取决于测试者的年龄。在这次测试中，测试者被问了“你可以在哪里找到一只企鹅?”或者“房子是什么东西”之类的问题。测试者可能被要求根据一些线索来确定答案，或者被提问“我们为什么要握手?”。正如你所看到的，这些问题都是计算机可能觉得麻烦的问题类型。在某些情况下，研究团队将一个问题从多个不同的角度进行分解，并且观察 ConceptNet 将会作出怎样的回应，不过，这个人工智能系统给出的答案往往是令人费解的。比如说，当被提问“这种动物中的男性拥有鬃毛”、“它生活在非洲”、“这是一种巨型黄褐色的猫科动物”时，计算机会给出以下几个潜在的答案：狗、农场、动物、家庭和猫。研究人员 Ohlsson 在接受采访的时候表示：“人类的常识至少会将答案局限于动物的范围内，然后根据猫科动物这一线索进行简单的推理，并在符合条件的猫科动物中寻找答案。”尽管如此，人工智能的突破速度已经达到了非常快速的速度。专家认为，人工智能在学习能力和自然语言能力上的改善会导致它们在今后几年里拥有跟人类一样的思维，比如苹果 Siri、Google Now 和微软 Cortana。中国学者为AI测智商 当今智能电视排名在哪里？
引言：几天前，来自中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心的研究团队为AI系统测了测智商，其中google遥遥领先但仍不及六岁儿童，围棋AlphaGo属于人工智能第三等级。如今国内人工智能电视大行其道，它们在人工智能等级排行榜上属于哪里呢？近年来，人工智能概念（AI）频频掀起热潮。每一个传统的家电都迫不及待地在产品前面加上了“智能”，并不断地描绘着智慧生活的美好蓝图。但现今各类智能化产品质量标准参差不齐，之间无法互通互联，操作繁琐导致用户体验倍感赘余，完全是为了“智能”而“智能”。面对当前靠概念游刃于科技市场的乱象，让人不禁发问，人工智能的本质到底是什么？几天前，三位来自中国科学院的学者详细划分了人工智能的七个等级，在他们的研究中，人工智能的低级形态是能够与人类测试者进行交互，去年大热的围棋AI“阿尔法狗”（AlphaGo）则属于第三等级，还不具备第四等级可以通过网络与其他智能系统共享信息和知识的条件。而人工智能的最高等级是具有不断创新创造产生新知识的智能系统，其输出输入能力、知识的掌握和运用能力也趋于无穷大，将实现“全能全知”的状态。当机器完成真正智能化后，人类将更靠近上帝，人工智能将使未来“智慧家”的生活回归简单化生活场景。也就是说，真正的智能需要实现家庭自动化，以人为中心，让生活变得更简单，而不是让生活变得更复杂的赘余工具。从AI本质看现状 智能概念难落地回看国内智能家电现状，部分传统家电厂商正紧锣密鼓的加快智能化的转型，不断地推出多款智能家电，企图以此占领智慧生活的入口，但是整个市场的表现并不尽如人意，仍处于“花钱买未来”的阶段。根据智研咨询发布报告，我国智能家居潜在市场规模约为 5.8 万亿元，发展空间巨大。2014年中国智能家居市场规模达46亿美元，预计未来几年呈现爆发式增长， 2018年市场规模将达到225亿美元，市场向好，资本追捧，让智能家居市场迅速升温。但在从概念到落地的过程中，智能家居市场的表现似乎并不那么乐观，2014年我国智能家居渗透率不到 5%，且由于产品价格和功用性等问题，家电类智能家居设备整体增速较慢。国内人工智能目前仍处于发展初期，企业在AI技术的积累运用方面尚有很大不足。在技术和市场都不成熟的情况下，部分企业热衷进行概念炒作，伪智能大行其道，透支了用户期望，给行业带来了不利影响。（年中国智能家居市场规模）(各国互联网和智能家居渗透率对比)智能电视概念催熟 炒作透支用户预期以人工智能电视为例，在彩电产品同质化严重的背景下，处于瓶颈期的彩电业需要增长动能，部分厂商急于探索脱困途径，借势高举智能化大旗，人工智能电视一夕之间渗透进入大众眼光中。2017年的春天，小米在春季发布会推出的4A系列主打人工智能牌，并且打造了新的语音系统PatchWall；TCL也推出了搭载人工智能系统“小T”的三款电视； 4月微鲸推出了微鲸智能语音电视2.0产品，并宣布微鲸全线产品也将进入2.0时代；5月，暴风推出人工智能电视X5 ECHO；加上一直主打语音交互功能的乐视超级电视，国内所有电视玩家基本都“人工智能”了。这充满爆炸感的局面开始变得无法控制，人工智能与3C产业的疯狂，可见一斑。AI电视可以如雨后春笋般地长了出来，原因在于推出新概念的门槛不高，厂商互相之间可以凭借现有技术马上模仿甚至超越。纵观所有已经推出的AI电视，其实只有一主两次的三种体现模式：主要的核心噱头是语音控制，次要的是智能推荐内容和家居系统控制，其中涉及机器学习、智能识别等人工智能核心领域的技术应用所占比例并不大，而且功能还相当鸡肋。操控复杂和内容少是当下智能电视的两大弊病。首先，对于大多数智能电视来说，开机包括内容源选择、互联网内容选择、观看历史以及搜索等各种选项，操作起来并不便捷。智能在很多时候就变成了一个摆设，寻找节目要经过三、四级菜单，让人望“智”生畏，用户体验欠佳。可以说现在的智能电视只是手机简单功能的照搬延伸，但触发服务没有手机方便，生态不成熟，服务没有特殊价值，因此现阶段的人工智能电视概念正在催熟，但体验远没到落地的时候。AI噱头揠苗助长 消费者需谨慎选择诚然，人工智能技术作为未来智能社会的基础技术，会赋能很多领域，催生新的产品和用户价值，给电视产业升级发展带来了新的更大的想象空间，是毋庸置疑的未来发展趋势。AI是未来电视的基本属性，但现在的“人工智能电视”其实算不上真正的AI，其复杂而鸡肋的操作属性离AI的本质也是背道而驰。目前浮躁的AI电视市场缺乏大量的研发和产品投入，只空打概念牌玩法带来的最大隐患，是很可能把人工智能电视的概念给污名掉，等到人工智能技术在电视端落地相对成熟的时候，市场和资本都会丧失本来应有的热情。而对于消费者来说，则需要擦亮双眼谨慎选择，用户体验感是第一位的，不管电视是不是人工智能的，好用才是硬道理 。
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手机扫描二维码访问图片来源：Daniel Hertzberg你如何教导机器？Facebook的人工智能研究总监Yann LeCun：如何为机器制定教学计划。人工智能的传统定义是，机器以通常我们认为属于人类的方式，来执行任务和解决问题。有一些任务我们觉得很简单——识别照片中的物体、驾驶汽车——可是这些任务对于AI来说特别困难。机器可以在棋盘上超越人类，可是那些机器的程序从本质上来说是体力活，机器受到程序的限制。一个30美元的设备就能在棋类游戏上超越我们，可是它没法做——也没法学会做——其他所有事情。这就是为什么我们需要机器学习。给机器展示几百张猫的照片，机器就会训练自己的算法，学会更好地识别照片中的猫。机器学习是所有大型互联网公司的基础，让公司可以进行搜索结果排名，为特定用户选择最相关的内容和建议。深度学习是以人类大脑为基础，要复杂得多。与机器学习不同的是，深度学习可以教会机器忽略声音或图像中所有不重要的信息——呈现一种能够反映无限多样性的层级性世界观。正是深度学习为我们带来了无人车、语音识别、以及有时候比放射学专家更擅长识别肿瘤的医疗分析系统。虽然有了这些值得赞叹的进步，我们距离与人类同样智能的机器还很远——我们的机器甚至与老鼠的智能相比都差得很远，我们大约只见证了AI实力的5%。是时候重新思考就业吗？百度首席科学家吴恩达：AI将如何改变未来的就业。如今在美国，驾驶货车是最常见的职业之一。几百万人在东西海岸之间运输着货物，以此维持生计。然而，很快所有这些就业机会都将消失。无人车将替代人类司机在路面行驶，并且更快、更安全、更高效。有这么好的事，还有哪家公司会选择更昂贵、更容易犯错的人类司机呢？类似的劳动力变革在历史上也有先例。在工业革命前，90%的美国人在农场工作。蒸汽技术和制造业的兴起让许多人失业了，但是也创造了很多新的工作机会——还创造了很多当时人们无法想象得到的新领域。这个排山倒海般的巨变是在两个世纪的过程中慢慢展开的，当时，美国有足够时间来适应变化。农民们直到退休都在种田，而他们的下一代去上学，成为了电工、工厂领班、房地产商和食品化学家。而卡车司机们就没有这么幸运了。他们的职业，还有另外几百万人的职业，很快就会过时。在智能机器时代，数量众多的人们将没有工作的能力，或者有被淘汰的风险。我们可能会见证20世纪30年代经济危机以来最大的失业大潮。1933年，富兰克林·罗斯福的新政帮助了大量失业人口，并且帮助重启了美国经济。更重要的是，它帮助美国从一个农业社会转变为一个工业社会。罗斯福的“公共工程署”雇佣了失业者来建造桥梁和新的高速公路，改善了美国的交通基础建设。这些改善为当时非常先进的新技术应用奠定了基础：汽车。我们需要有一个针对21世纪的新政，针对人工智能会带来的新就业机会打造培训项目。我们需要重新训练卡车司机和办公室助理，来打造未来的数据分析师、旅行规划师等等其他我们现在还不知道自己有需求的职业。美国南北战争前（19世纪60年代前）的农民，绝对无法想象自己的儿子会当电工，而现在，我们也很难说AI在未来会创造什么样的工作机会。不过我们清楚的是，必须采取革命性的措施，才能完成从工业社会到智能机器时代的转变。AI：和人类一样？智能机器如何做到模仿自己的“造物主”。要实现人类级别的人工智能，我们下一步要做的就是创造智能的——但不是自动的——机器。你汽车中的AI系统可以让你安全到家，但是没法在你回家后自动选择下一个目的地。我们将以此为基础，加入基本的动机以及情感和道德价值。如果我们创造出学习能力像人类大脑一样强的机器，应该不难想象机器会“继承”一些类似人类的特点——还有弱点。但是在我看来，“终结者”预言极其不可能。这需要一个精心策划的、意图不轨的个体，特意将恶意企图写入智能机器，没有哪个机构——更别说哪个公司或者个人——可以凭一己之力实现人类等级的AI。打造智能机器是我们这个时代最大的科学挑战之一，需要各个国家、公司、实验室和学术团体之间共同分享智慧。AI的进步最有可能是渐进的，而且是开放的。—— Yann LeCun。图片来源：Daniel Hertzberg如何成为机器的主人牛津大学人类未来研究所的创始总监Nick Bostrom：AI的生存危机。由Daniela Hernandez采访。能说说你正在进行的工作吗？我们对于“控制问题”相关的技术挑战非常感兴趣。你能确保AI做的事情，一定是符合程序员初衷的吗？我们还对强智能AI带来的经济、政治和社会问题感兴趣。什么样的政治体制最能够帮助我们转型进入智能机器时代？我们如何确保不同的利益相关者联合起来，从事可以带来积极结果的事情？你进行了很多关于生存危机的研究。如果用最直白的语言向一个5岁小孩解释，你会如何描述呢？我会说，这是可以永远毁灭人类未来的科技。对于年纪更大一点的听众，我会说有人类灭绝的可能，或者可能永远摧毁我们在未来实现价值的可能性。你认为什么样的策略会帮助减轻人工智能的潜在生存危机？研究控制问题会有所帮助。当我们搞明白如何让机器变得真正智能，我们应该能有一些概念，知道如何控制这样的机器，如何进行工程设计，从而让机器与人类站在同一阵营，符合人类价值观，不具有破坏性。这涉及一系列的技术挑战，其中一些我们现在已经开始研究了。你能举个例子吗？对于控制问题，不同的人思考着不同的方法。一种方式是研究价值观学习。我们希望自己打造的AI最终可以分享我们的价值观，这样AI可以作为我们人类意志的延伸。我们没法把自己重视的一切写在一个长长的列表然后塞给AI。更好的办法，是利用AI自己的智能来学习我们的价值观和喜欢。每一个人的价值观都不同。我们如何决定机器该学习什么样的价值观？这是一个很大、很复杂的问题：价值观之间的巨大冲突以及利益之间的巨大冲突。从某种意义上说，这是最大的一个未解难题。如果你对于技术进步比较乐观，你会觉得最终我们总会知道怎样可以做到越来越多的事情。我们会以前所未有的程度征服自然。但是有一项科技无法自动解决的问题，就是冲突和战争。最黑暗的宏观画面是，人们有可能利用技术，这种超越自然的力量、这种知识，专门用来伤害和破坏他人。这个问题没法自动解决。我们如何应对这种压力？对于这个问题我没有简单的答案。我不认为存在一个简单的技术解决方案。一个自动编程的代理能否从我们为其设定的控制系统中解放出来？人类已经一直在这样做了，从某种意义上来说，当我们出于自私行事的时候。保守的假设是，强人工智能可以自我编程，可以改变自己的价值观，而且可以打破任何我们为其设定的束缚。那样的话，我们的目标就会是对其进行设计，让机器选择不使用那些能力来伤害人类。如果AI希望为人类服务，它会对一个杀害人类的行为分配很低的预期实效。我们有理由这样认为，如果你以恰当的方式设定目标系统，最终的决策标准就能保持下来。图片来源：Daniel Hertzberg让我们把大脑变得更好PayPal及Founders Fund联合创始人Luke Nosek：在人工大脑出现前，我们需要训练自己的大脑。今年早些时候，韩国围棋冠军李世石与的人工智能程序AlphaGo进行了一场历史性的大战。李世石名下有18项世界冠军头衔，但是在今年3月19日，他败给了软件。如今的高性能计算前所未有的强大。不过距离强人工智能系统的出现还有很远的距离，机器还远未达到人类大脑的能力。我们还没能理解强人工智能（有时候称为AGI）会如何运作，会为我们的生活和经济带来什么影响。经常有人将这种影响的广度比作核技术的出现，从史蒂芬·霍金、到伊隆·马斯克、到AlphaGo的创造者都建议，我们应该小心前进。核武器的比喻很带感，但是也挺恰当。核武器是强AI最糟糕的情况。相反，乐观的预计又亮瞎人眼（普遍的经济繁荣、消灭所有疾病），乐观与恐惧都可能让我们产生偏见。强AI可以帮助几十亿人过上更安全、更健康、更快乐的生活。但是要设计这样的机器，工程师需要对于智能人类和机器所面对的复杂的社会、神经和经济现实有更好的理解力，比如今任何人都更好的理解力。如果我们对现有的大脑进行升级，我们能更好地来理解、打造强AI，并与之共存。我们可以将人类智能的提升分为三个阶段。第一个阶段，使用类似谷歌搜索的科技来增强和补充人类大脑，这已经在进行中了。我们可以比较一下：1996年一个持有图书馆借书证的五岁小孩，和2016年一个打开了谷歌搜索主页的五岁小孩——只要敲几下键盘，就能获得非常多的人类知识。如果第一阶段需要用科技来补充大脑，那么第二阶段就要直接放大大脑。适应性学习软件将教育个人化，对课程进行实时调整。如果学生表现出色，教学速度就会加快。如果学生学习比较困难，软件也会放慢节奏、转变教学风格或者告诉老师需要指导。适应性学习和在线教育有可能意味着一刀切教育的终结。融合增强现实和虚拟现实技术，也可以以我们无法想象的方式放大智能。智能提升的第三阶段需要从根本上改变大脑。经颅磁刺激（TMS）是一项美国食品药品监督管理局（FDA）批准的无创治疗方法，治疗中会将一个电磁线圈应用在头上。TMS目前被用于治疗创伤后应激障碍（PTSD）、自闭症和抗药性的严重抑郁症。例如加州大脑治疗中心以及肯塔基州路易斯维尔大学这样的机构中，样本数量不大，而且影响的持续时间还未知，但是出现好转的个体比例很高——在比例最高的试验中，200个较高功能的自闭症病人中有90%实现了好转。早期迹象显示，TMS可能对于看起来没有相关性的大量神经学症状会有疗效。如果我们能对受伤的的或者非神经正常的大脑产生积极影响，也许不久后，我们就能提升健康大脑内的联接，实现普遍提升智能。强AI已经出现在地平线上，但是目前来说，我们只有自己的大脑可以用。提升我们自己的智能，是创造未来智能机器并与之共存的第一步。你没法让机器学会常识至少现在还不能。这仍然是真正人工智能最大的障碍。预测性学习也叫作无监督学习，是动物和人类理解世界的首要模式。我们可以看看这个句子：“约翰拿起他的电话并离开房间。”经验告诉你，电话可能是移动模式的，约翰可能是从门里走出去的。而机器缺少对于世界常态及其限制的良好表征，也许永远没法推测出以上的信息。机器中的预测性学习——一个非常重要但是还有待发展的特征——会让AI不需要人类监督，可以自主学习，就像小孩子学习一样。但是，要让机器学会常识不只是一个技术问题，这是一个可能要花上几十年的科学和数学挑战。在那之前，我们的机器没法成为真正智能的机器。——Yann LeCun。
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