假如機器人也會“感情用事”

王培

近年來，“人工智能可以有理智，但不可能有真正的情感”的傳統(tǒng)觀念開始受到挑戰(zhàn)。目前的工作至少已經(jīng)展示了將情感引入通用人工智能的理由和可能性。通用人工智能對于情感的探索有助于揭示情感發(fā)生的功能性前提和后果，計算機為此提供了一個精確的實驗平臺。甚至連精神疾病的研究都可能從這里得到啟示。近年來計算機的“智力”所達到的范圍越來越廣了，人腦的各種功能紛紛被AI再現(xiàn)，盡管不少仍是在初級階段。即便如此，還是有一些領(lǐng)域被普遍認為是機器無論如何也無法染指的，比如情感。一個常見的斷言是“人工智能可以有理智，但不可能有真正的情感”。這種觀點有悠久的歷史根源，但不必去查哲學史，我們也知道“理智”和“情感”一般被看作是對立的，而且屢屢被告誡在做決定時不應(yīng)該“感情用事”，因為那是非理性的。在傳統(tǒng)的理性模型中是沒有情感的位置的，而AI系統(tǒng)作為這些模型的具體實現(xiàn)，自然沒有情感可言，隨便找一本AI教科書就可以證實這一點。科幻小說和電影也反復強化了這種觀念，以至于“像機器人”往往成了對那些思維有條理，處事冷靜，情感不外露的“理工男”的常見評語。但近年來，這種傳統(tǒng)觀念開始受到挑戰(zhàn)。

“情”在“理”之中

在對人類認知活動的研究中，情感的作用被越來越多的研究者認為是不可或缺的。這些作用體現(xiàn)在“自我控制”和“人際交流”這兩個方面。有些情感體現(xiàn)著對系統(tǒng)自身狀況的評價，比如（正面的）愉悅、得意和（負面的）悲痛、悔恨。另一些情感則體現(xiàn)著對外界對象的評價，比如（正面的）喜愛、親切和（負面的）痛恨、厭惡。不同的情感會引發(fā)不同的應(yīng)對策略，比如說同為負面情感，憤怒會令人欲戰(zhàn)，而恐懼則會令人欲逃。和通過深思熟慮才采用的行動相比，情緒化反應(yīng)有直接、快速的特點，盡管常常失之粗疏草率。由于很多人類情感伴有面部表情和軀體反應(yīng)，它們也因此在人際交流過程中發(fā)揮著語言所難以企及的作用。這其中包括基于對他人情感的識別來決定自己的應(yīng)對（察言觀色）以及通過情感表達來影響他人的行為（動之以情）。

上述對情感的功能描述并不涉及情感的生理基礎(chǔ)。這也就是說在計算機系統(tǒng)中原則上也可能有類似的需求以及實現(xiàn)類似功能的機制。這也就是目前AI中相關(guān)工作的出發(fā)點。在現(xiàn)有的研究中，主要關(guān)注點分別對應(yīng)前面的“控制”和“交流”兩個方面。近年來興起的“情感計算”就是試圖在人機交互過程中包括情感成分，以便更好地服務(wù)于用戶。在和人交流的過程中，這種系統(tǒng)會識別用戶的情感狀態(tài)，并采取相應(yīng)的行為，包括模擬人類的情感表達。各種聊天程序和玩具機器人都在這方面絞盡腦汁，希望取悅使用者，甚至滿足使用者的情感需求。通用人工智能（AGI）中的情感研究則基本是在另一個方向上。這里的主要目標不是讓計算機看起來像是懂得或擁有人類情感，而是讓它們真的有自己的情感，即主要以這一機制滿足系統(tǒng)自身的需求，而不是滿足用戶的需求。在這個過程中，系統(tǒng)的“情感”是否和人類的完全一樣并不重要，重要的是其產(chǎn)生、發(fā)展、效用等是否和人類情感的相應(yīng)方面類似。近年來已經(jīng)有若干“機器情感”的模型被提出和初步實現(xiàn)了。由于篇幅的限制，我這里不能對各種方案進行全面討論，而下面只介紹我們自己團隊在這方面的探索。

納思的情感

它和其他AI系統(tǒng)的一個根本性的差別，就是其“知識和資源相對不足”假設(shè)。簡單地說，就是系統(tǒng)對于它要實現(xiàn)的目標往往有“不知道”的和“沒想到”的。在這個限制下，系統(tǒng)無法保證總能找到絕對正確或最佳的解，而只能提供它目前想到的最好的解，盡管它始終在努力積累經(jīng)驗以提升自己的能力和效率。限制的直接結(jié)果就是系統(tǒng)不能對所有目標一視同仁。由于系統(tǒng)中的目標往往互相沖突（所謂“魚和熊掌不可兼得”），系統(tǒng)無法保證做到十全十美。對一個具體事件而言，系統(tǒng)對它的“愿望”（希望其發(fā)生或不發(fā)生）和系統(tǒng)對相應(yīng)“現(xiàn)狀”判斷（實際發(fā)生了或沒發(fā)生）的比較就決定了系統(tǒng)在這方面的“滿意”程度。如果希望發(fā)生的確實發(fā)生了，或不希望發(fā)生的確實沒發(fā)生，那系統(tǒng)就滿意；如果不希望發(fā)生的卻發(fā)生了，或希望發(fā)生的卻沒發(fā)生，那系統(tǒng)就不滿意。由于愿望和現(xiàn)實判斷在系統(tǒng)里都是有不同程度的，滿意也是個程度問題。這就是情感的起源，即作為對某方面現(xiàn)狀的主觀評價。各方面的滿意程度的總和構(gòu)成系統(tǒng)對現(xiàn)狀的總體滿意程度。當然，在這個“匯總”過程中，各個事件的“權(quán)重”各有不同，一個大的“不如意”需要很多小的“如意”才可能抵消。由于時間資源的限制，納思在做這個評價時不可能考慮到系統(tǒng)中的所有事件，而僅僅是其中少數(shù)那些當前或近期在系統(tǒng)的注意范圍之內(nèi)的。這個總體滿意程度就決定了系統(tǒng)當前的基本情緒狀態(tài)，也就是“高興”或“不高興”的程度。一般說來，系統(tǒng)極少“萬事如意”或“處處碰壁”，而是處于某個中間狀態(tài)。即使如此，總體情緒也有“正、負”之分，取決于“如意”和“不如意”的相對比例。

在此基礎(chǔ)之上，系統(tǒng)中的概念及其對應(yīng)的事物也都會被沾染上各種情感色彩（也可以稱為“好惡”值），主要反映了它們和系統(tǒng)總體滿意程度的相關(guān)性。如果系統(tǒng)和一個對象打交道時常常感到高興，盡管該對象和系統(tǒng)狀態(tài)可能其實并無因果關(guān)系，但系統(tǒng)仍會給它一個正面的評價（比如“愛屋及烏”），反之則是負面的評價（比如“遷怒”）。就好比如果我每次碰到某人都會伴隨著某種不愉快的體驗，我對此人就會產(chǎn)生某種負面情感（比如警惕），這也不能說是毫無來由的。當然很多事物可能從來也沒有被帶上任何此類感情色彩，也有事物處于“愛恨交織”的狀況。隨著系統(tǒng)內(nèi)外環(huán)境的變化，上述情感因素均會變化，但緩急不同。對個別事件的滿意程度隨愿望和現(xiàn)實的接近或背離而隨時改變，可是系統(tǒng)的整體情緒狀態(tài)變化相對而言就要慢些。對事物的情感是歷史上多次評價的總結(jié)，變化就更緩慢了。無論如何，這些因素體現(xiàn)了系統(tǒng)本身對情境和事物的主觀評價，因而構(gòu)成了系統(tǒng)對它們在“客觀描述”之外的另一種認識。這里的重點不是事物本身的屬性，而是它們和系統(tǒng)愿望之間的關(guān)系。比如說系統(tǒng)在認識了客戶甲、乙、丙、丁之后，除了記住了他們的姓名、職業(yè)等之外，還記著他們對自己是否“友好”。在系統(tǒng)沒有足夠的知識或時間對各個事物進行細致的針對性處理的情況下，僅依靠它們的“感情色彩”決定應(yīng)對往往不失為一種在統(tǒng)計意義下有效的便捷策略。

在目前的納思中，情感因素的影響主要體現(xiàn)在下列方面：首先在其他因素相同的條件下，帶有強烈情感色彩（不論正面還是負面）的概念和任務(wù)會得到更多的注意，也就是更多的時間和空間資源。這就是說，如果用戶下達了3個同等重要的任務(wù)，但它不可能有時間全都完成，那它就會依照自己對它們的不同“喜好”程度來分配時間。其次在目標之間發(fā)生沖突時，情感評價會成為選擇的重要根據(jù)。這可以被作為“兩人掉河里先救誰”之類的心靈拷問的合理性基礎(chǔ)。再次在決策過程中，帶有強烈情感的任務(wù)更容易觸發(fā)系統(tǒng)的外部行動，而不必付出深思熟慮所要求的時間代價。“情急之下”的反應(yīng)盡管往往在事后看來不是最優(yōu)的，但卻很可能是救了命的。以及在系統(tǒng)“心情好”的時候，它會給新任務(wù)和相對不重要的任務(wù)更多地考慮；相反，在“心情差”的時候，它往往聚焦于當下的難題。根據(jù)前面的描述，心情差說明有重要目標尚未達成，這時自然不該分心再去干別的。當然，上述設(shè)計僅僅觸及了情感機制的簡單形式，而后面任務(wù)還有很多。在納思的研發(fā)計劃中，主要包括情感的進一步分化（通過滿足感和其他概念的結(jié)合，比如區(qū)分其不同的特征）和各種情感的不同后果，情感在外部交流中的使用和辨識，“同情”的形成和限度，自我情緒調(diào)節(jié)和控制等。

機器情感的界定和后果

盡管很初等，目前的工作起碼已經(jīng)展示了將情感引入通用人工智能的理由和可能性。根據(jù)我的智能定義，情感并不是智能的一個必要成分，但卻是高級智能系統(tǒng)的自然需求，因為情感機制能讓系統(tǒng)在約束條件下更有效地使用知識和資源。根據(jù)上面的解釋，“情感”和“理智”盡管可以密切協(xié)作，其間的差別依然存在，因為后者一般基于對明晰表達的當前信念和目標的直接處理，而前者的來源和表達常常難于分析和辨識。但這絕不說明情感是空穴來風，是“非理性”。“情感”或許更應(yīng)該被看作“理智的積淀”。比如說愛憎的來源盡管常常難以說清，卻絕不是沒來由的，這不是說傳統(tǒng)的理性模型都錯了。它們針對的問題是目標單一而且知識資源充分，而在那種條件下情感往往的確只能添亂。但現(xiàn)實并不總是那么井井有條。多目標的競爭要求系統(tǒng)能做出輕重緩急、親疏遠近之間的分別，而時間壓力要求快速反應(yīng)。情感的確有很多負面后果，但在很多情況下沒有情感反而會更糟。如果“情感”一定要被定義為動物才能有，我們可以管納思的相應(yīng)機制叫“機情”，但這實際上并不影響這個機制和人類情感的相同點和不同點。比如說如果你設(shè)計的機器狗有這種機制，那你如果在測試其平衡能力時經(jīng)常踹它（像那個廣為流傳的錄像里那樣），就不要奇怪它為什么總躲著你了。如果你的機器人不干活而跑去看電視，那也沒什么可奇怪的。

這當然就會導出對“機器情感”的另一個反對意見，即擔憂其社會后果：如果機器人恨人類怎么辦？在我看來恰恰相反：讓人工智能有情感很可能是保證這一技術(shù)的安全性的必然要求。對一個有自主性和適應(yīng)性的系統(tǒng)來說，由設(shè)計者完全事先決定其在所有情況下的反應(yīng)是不可能的。如果希望它在未來千變?nèi)f化的情況下按我們的期望來行為，讓系統(tǒng)可以辨別喜惡和區(qū)分輕重緩急就是必然的了。一個從心里愛人類的AGI遠比一個僅僅牢記各種道德戒律的要安全得多。當然這里還有很長的路要走，旅途中又是機會和挑戰(zhàn)同在，可這不正是科學探索的本色嗎？對機器情感研究的另一個結(jié)果是使我們對情感在人類思維中的作用得到進一步的認識。和注重于情感生理機制的研究不同，AGI在這方面的貢獻會是揭示情感發(fā)生的功能性前提和后果，而在這里計算機提供了一個精確的實驗平臺。甚至連精神疾病的研究都可能從這里得到啟示。以納思為例，如果情感成分在系統(tǒng)決策過程中起的作用太大或太小，系統(tǒng)都會表現(xiàn)出某種“病態(tài)”，而我們或許會在其中發(fā)現(xiàn)和人類精神疾病類似的地方。