我们怎样才能教会电脑理解我们的情感？

怎样才能让人类真正地与人工智能进行互动？拉斐尔 · 阿拉尔建议我们从创造艺术开始。他分享了能让人工智能探究复杂想法的交互项目，例如怀旧、直觉、对话——所有的工作都在朝着将来人工智能尽可能和人类一样的目标而努力。

我自认为既是一位艺术家，
又是一位设计师。

我在一个研究
人工智能的实验室工作。

我们正在尝试创造一项

在遥远的将来能和人类互动的科技。

不是在六个月之后，
而是几年甚至几十年之后。

我们正在实施一个“登月计划”，

我们希望能与电脑

进行深层次的情感方面的互动。

为了做到这些，

技术不仅要智能，还要人性。

它必须懂你。

就像一个朋友间的笑话，
能让你和你的朋友

在地板上笑得前仰后翻；

或者是，你远远就能
嗅到的失望气息。

我把艺术看作是帮助我们填补
人类与机器之间空白的途径：

使每个人都能相互了解对方，

使我们能训练
人工智能来“懂我们”。

对我来说，艺术是把有形的经历，

转化为无形的想法、
感受、情感的方式。

我认为这是人性的一个重要特征。

我们是难懂的、复杂的群体。

我们拥有无限的情感，

而且，我们都是不同的。

我们拥有不同的家庭背景，

不同的经历，不同的心理活动。

这是为什么生活那么有趣的原因，

但这同时也是研究智能技术

最难的地方。

如今，对人工智能的研究

过于偏重技术，

这也很好理解。

关于我们的每一个定性的特征，

比如属于我们情感的、
动态的、主观的部分——

我们要把它转化为一个量化指标：

能通过一些事实、图形和
电脑代码表现出来。

问题是，有很多定性的东西

是很难量化的。

想一想你第一次听到
你最喜欢的歌的时候，

你在做什么？

你有什么感受？

你起鸡皮疙瘩了吗？

你有没有感到热血沸腾？

很难描述，对吗？

我们一些看似很简单的感受

背后其实是很复杂的。

而将这些复杂的东西
翻译成机器语言，

这就是我们需要实现的
现代“登月计划”。

我不相信我们可以仅仅
用0和1这两个数字

来解决这些难题。

所以，在实验室，我通过创造艺术

来帮助我设计更好的

对尖端科技的体验。

艺术作为一种催化剂，

让电脑更加人类化，
更理解我们。

通过艺术，我们在解决一些
非常困难的问题，

就像，感受到底是什么意思？

我们如何真正参与或投入其中？

我们的直觉怎样影响
我们互动的方式？

以人类的情感为例，

如今，电脑能够明白
我们的基本情感，

比如开心、伤心、
生气、恐惧、厌恶，

把这些特征转化为数学。

那较复杂的情感呢？

比如那些很难

用文字向对方描述的情感，

比如，怀旧。

所以，为了探索这个问题，
我创造了一件艺术品，一种体验，

要求人们分享他们的记忆，

我和一些数据科学家组成一个团队，

去研究高度主观的情感是怎样的，

如何将它们精确地转化为数学。

我们创造了一个叫怀旧分数的东西，

这是这个装置的核心。

这个装置会要求你分享一则故事，

电脑会分析它的一些简单的情感，

它会检测你使用
过去时态的词语的偏好，

还会寻找与怀旧有关的词语，

比如“家”、“童年”和“过去”。

它最后会给出一个怀旧分数，

代表着你的故事的怀旧程度，

这个分数会
让这个灯箱的颜色发生变化，

代表着你的贡献。

分数越高，色调越偏向玫瑰红色，

就像是通过玫红色的眼镜看世界。

当你看到你的分数，

以及它的外部反映时，

有时你会赞同，有时不赞同。

有的时候就好像它真的明白
故事里的你当时的感受，

但有的时候它也会出错，

会让你觉得它一点也不懂你。

但这个装置能够说明，

如果连我们都很难表述清楚的情感，

我们该如何教电脑明白呢？

甚至很多关于
人性的客观方面也很难描述。

比如，对话。

你曾经尝试过分解谈话的步骤吗？

试着想象一下，
你和你的朋友坐在咖啡馆，

进行简单的交谈，

你怎么知道轮到你说话了？

你怎么知道什么时候该转换话题？

你怎么知道要讨论些什么？

大多数人都不会想这些问题，

因为这对我们来说是很自然的。

当我们认识一个人的时候，
我们会对他们越来越了解，

然后我们会知道能聊些什么话题。

但是，当你教人工智能
怎样与人类互动时，

我们需要一步一步教它们该如何做。

而现在，这个过程还感觉很笨拙。

如果你曾尝试和 Alexa, Siri
或谷歌助手聊天，

你可以感觉得到，
它们仍听上去冷冰冰的。

你是否曾经因为它们

不明白你说什么而变得恼怒，

比如为了让它们放一首歌，
你得说上20次？

不过我们也要理解设计师，毕竟
让机器学会真实的沟通是非常难的。

有一个社会学的分支，

叫做会话分析，

它尝试做不同对话类型的蓝图，

例如像客户服务、心理咨询、
教授课程等等的会话类型。

我已经在和会话分析学家
在实验室展开合作，

尝试帮助我们的人工智能系统
进行更多的人性化的对话。

这样，当你和手机
聊天机器人进行互动时，

或者和车载语音系统互动时，

这种声音就听上去更人性，
不那么冷淡和缺乏逻辑。

我创造的这个艺术品，

重点突显了机械化的、
笨拙的互动方式，

以帮助我们这些设计师明白，

为什么它听上去不像人类，
我们该如何解决这个问题。

这个艺术品叫 Bot to Bot，

它将一个会话系统
搭建在另一个会话系统之上，

然后展示给公众。

最终会发生的就是，

它尝试模仿人类的对话，

但是却明显有不足之处。

有的时候它还可以，而有的时候

会陷入误解的循环。

虽然机器与机器的对话
从语法、用意上

能让人明白，

但是你还是能感觉到
这个对话的冰冷和机械化。

尽管对话的其他要素都具备，
但却缺少了灵魂，

缺少了那些使我们
之所以为人类的特质。

尽管它的语法也许正确，

用对了所有的话题标签和符号表情，

但最终听起来还是有些呆板，
还有点儿吓人。

我们把这称为恐怖谷，

这种科技的恐怖之处在于，

它无比接近人类，却又缺了点什么。

这件艺术品能开始用于

测试交流的人性化，

以及被误解的部分。

还有其他一些事情
也容易被电脑误解，

比如，人类的直觉。

如今，电脑拥有更多的自主权，

能为我们管理一些东西，

比如根据我们的偏好
调整房子的温度，

甚至帮助我们在高速公路驾驶。

但是一些我和你会做的事，

是非常难翻译给人工智能的。

想一想你上一次
见到一位老同学或老同事时，

你跟他们拥抱还是握手了呢？

你可能想都没想，

因为你有过许多这样的经历，

要么拥抱要么握手。

作为一名艺术家，我认为
了解一个人的直觉，

你的潜意识的知觉，

能够帮助我们创造
令人惊叹的东西。

大的点子，我们潜意识中
抽象的，非线性的东西

是我们所有经历的总和。

如果我们想让电脑
帮我们提升创造力，

我认为我们需要思考
如何才能让电脑有直觉，

所以，我想探究
如何将像人类直觉的东西

直接地翻译给人工智能。

于是我创造了一台通过现实空间

探究电脑直觉的机器。

它叫 Wayfinding，

它有4个动态装置，像一个指南针。

每一个装置代表着一个方向，

北、东、南、西。

装在每个装置顶端的传感器，

能够捕获你离它们的距离有多远。

接着数据会被采集，

最终装置就会移动，

从而改变指南针的方向。

不过不像自动门的传感器那样——

你走到它前面的时候，门就会打开，

你的行为只是它
搜集的体验的一部分，

所有的体验都会影响它的移动。

所以当你在它前面走动时，

它开始用所有之前

捕获的数据——

或它的直觉——

基于它从其他人那里学习到的，
对你做出机械的响应。

最终，作为参与者，

我们意识到我们需要怎样的细节

才能同时管理

人类和机器的预期。

我们几乎可以看到我们的直觉
在电脑中被展示出来，

想象所有的数据
被我们的心灵之眼所处理。

我希望这种艺术方式，

能帮助我们从不同角度思考直觉，

以及将来如何
将它运用到人工智能中去。

这些都是我在自己的
人工智能设计和研究的工作中

如何利用艺术的例子。

我觉得这是一个
推动创新的重要方式。

因为现在说到人工智能，
两极分化的态度很严重。

比如一些流行电影
将其描绘成毁灭性的力量，

而一些广告则
把它们描绘为救世主——

能解决一些世界上
极端复杂的问题。

但是不管你站在哪一边，

我们都无法否认，我们正生活在一个

越来越数字化的世界中。

我们的生活被设备、智能家居等充斥，

而我不觉得这种状况会停止。

我想在一开始就植入更多的人性，

而我有预感，将艺术
带入人工智能研究

就是其中一个方法。

谢谢。

（掌声）