非科幻思考（第6/18页）

也有很多人提到，人工智能可以通过与人对话理解人的情感。但这实际上也离得很远。目前它们能做的只是智能对应，当听到人类说出句子A，在语料库中寻求识别匹配最合适的行为或回应。当你说“我不开心”，它们可以匹配说“多喝点热水”，但不理解什么是开心。如果想让它们分析不开心的理由，推测不开心之后的做法，就远远不够了。其中的差别可以形容为：人工智能使用语言，是匹配句子和句子。而人类使用语言，是匹配句子和真实内心的感觉。

那如何让人工智能学会读懂人类的情感和意图呢？

一种可能的路径是让它学习足够大的数据库，记录下人的足够多情感和行为的数据库。“深度学习”的一个特点在于必须要足够大的数据库，拥有一亿数据的“深度学习”比只有一百万数据的学习效果好得多。任何一个领域想要有所突破，首先都需要足够大的数据库。因此有人认为，21世纪最宝贵的资源不是石油，而是数据。

那我们有可能建立如此大的人类情感和行为数据库吗？理论上当然是有可能的，靠各种摄像头视频和人类自己拍摄上传的视频。但这里面最大的问题，或者说我个人的疑问在于，人工智能对于人类的情感和行为，能否进行“非监督学习”。

所谓监督学习，就是每一个数据由程序员做一个标注：“这个数据是好的。”“这个数据是猫。”“这个数据是男人因为嫉妒而殴打老婆。”不管数据本身是数字、棋谱、语言、图像还是视频，都需要程序员先给数据做标注，才能让人工智能学会这些标注。但是对于人类的情感与行为的超级数据库一一识别和标注，实在是太过于烦琐困难的工作。而非监督学习就是完全没有人进行标注，只把原始数据丢给人工智能，看看它能学到什么规律。我相信非监督数据在很多工程领域可以自动进行，因为步骤和成败的结果是自然可观测的。但是在人类情感与行为领域，如果不以人的解释做标注，如果没有人来诠释情境中发生了什么故事，机器能够学习和领会吗？我觉得很难。

另一种可能性，就是每个人和自己的人工智能助理之间的数据学习。由一个人不断告知人工智能所有情感和行为的前因后果：他碰到我，所以我不高兴；他没有记得给我买东西，所以我不高兴；餐厅的灯光太昏暗，所以我不高兴。若所有人都将前因后果事无巨细地解释给人工智能听，就像父母将这个世界的机理解释给孩子，那么它肯定可以全都记住。如果足够详细，那它至少能学会这一个人的情感行为特征和心理因果特征。这相当于是每个人自己给行为数据做标记。这种路径在未来有可能成功，但取决于每个人是否愿意详细教它。

人工智能识别人类情感和意图，还有可能有更本质的困难，那就是人工智能无法以自己映照他人。

人类识别他人的情感和意图，并不是因为大数据学习。实际上人一生能遇见的人、交谈和交往的经历都是很有限的。人能够从少数经历中学到有关他人的很多情感和行为知识，能直觉感知他人的心境，不是因为人类头脑处理能力更快，而是因为人类能够以自己映照他人，将心比心。

最直接的映照，是镜面反射。人脑中有一些细胞，能够直接反射他人的行为意图，叫作镜像神经元。这种神经元不仅人类拥有，在较高级的灵长类动物头脑中也有。当一个人看见另一个人拿起锤子，自己即使手里没有锤子，与“动手砸”相关的神经元也会“亮”起来。

这种“读懂他人”属于生理性质的，大脑对他人的意图直接有反映，反映出来的意图，可以被观看者直接感受到，因此叫“镜像神经元”。人工智能可能生成这种直接的反映吗？缺乏生理共同点，应该不太可能。

另一方面，人们可以用自我观察映照出他人的情感和意图。面对一个情境的分析，人们可以把自己代入同样的情境，假想自己会有什么样的感情。能够让人悲欢离合的影视文学，就是因为人有代入感，才会让人喜爱。这一方面来源于人类的情感相似性，都有人之常情，另一方面人可以通过读取自己的心思过程，以己度人。