計算機裏的馬屁精和狐狸精 | 小爐匠沙龍_風聞
返朴-返朴官方账号-关注返朴（ID：fanpu2019）,阅读更多！2019-07-21 08:52
撰文 | 吳建永（美國喬治城大學神經科學系教授）
學會察言觀色對計算機來説只是技術上的一小步，但卻是計算機走進人類生活的一大步。會動作的硅膠人雖然也是技術上的一小步，卻也是計算機走進人類世界的一大步。
目前世界上大多數人使用智能電話一類的計算機作為生活的助手，語音交流也逐漸成為人機交流的主要渠道。可是，直到今天，計算機的語音交流對人語言中感情成分的感知和理解還非常落後。本文用一個故事來解釋計算機與人在感情方面的互動有多麼偉大。
人類是社會動物，個體間的交流需要隨時感知對方的感情。這是一種與生俱來的本能，而且這種本能可以跨種羣存在。正如俗語中説的：“獅子發怒的時候，小鳥也會害怕。”人類的伴侶動物如貓、狗，之所以能與人類共生幾萬年，也是因為它們會本能地感知主人的心情。但是人類感情的指紋特徵是非常明顯的，既然貓狗都能感知，智能手機為何不行？目前的計算機技術已經完全可以感知人類的感情，甚至精確細膩程度可以超過人類中的交際高手。
計算機感知人的感情和心態是靠“察言觀色”來實現的。所謂察言，就是從話語的聲音中提取如興奮、沮喪、憤怒、同情等感情成分。現在計算機的語言識別技術已經很發達了，基本上是先提取語音中的強度、頻率、速度等參數以及各個參數的變化率等信息模式，再從對應的詞彙庫中找到與這個模式對應最好的詞彙。提取語音中感情成分的技術與提取語義的技術差不多，只不過是把語音信息的模式在“感情詞彙”庫中找到最為對應的感情模式。識別語音的難點是提取很多人講同一個詞時的共同的模式，而識別感情成分則是找出同一個句子在不同場景下講的差別。當然，技術每天在進步，今天用數據庫技術，明天用更先進的技術。什麼技術並不重要，重要的是知道現在的技術水平已經可以從語音中找出感情模式。
所謂觀****色就是從面部圖像中提取情感信息。計算機識別表情和識別人臉的技術類似。現在計算機識別人臉的技術已經很發達了，基本原理是先從照片中提取根據五官的尺、位置和相互距離等信息並形成一組“臉參數”，再到“人臉庫”中去尋找最為對應的參數組。觀色遠比識別人臉簡單，因為人類只有“喜怒哀樂”等幾種基本表情，加上“憂喜參半”等等複雜組合，也不過幾百種，對今天的技術來説完全是小菜一碟。與“察言”同理，“觀色”使用的是什麼技術同樣也不重要，重要的是現在的技術水平已經可以從面部圖像中找出感情模式。
**學會察言觀色對計算機來説只是技術上的一小步，但卻是計算機走進人類生活的一大步。**簡言説就是人機交流可以形成一個“閉環控制”。原諒我提及這個陌生的術語，下面講個小故事來解釋一下：一個公司小職員連續加班多日，沒有嘉獎反而因一點小錯被老闆炒了魷魚，他一進家門就對着計算機聲淚俱下地控訴自己所受的不平待遇，並説明天要買兩瓶汽油到公司去和大家一起共享“烤肉宴”。
恰好他口袋裏有個手機，下載了一個會察言觀色的APP。這個APP通過語言識別程序明白了他的故事並通過感情識別技術瞭解到他心理情緒的激烈程度。於是APP先啓動一個叫“馬屁精”的程序。當他晚上在牀上輾轉的時候，手機突然説話了：“你們那個狗X的老闆真混蛋，明天咱們去滅了他。”小職員一驚，回答道：“你都聽見了吧！絕對應該燒死他！”這APP接着這個話茬和他一起痛扁老闆，大罵公司裏踩着他肩膀往上爬的馬屁精。這APP裏 的“馬屁精”程序平常會奉承人，遇到主人生氣還會跟着罵。裏面的髒話大全，集中了多種方言，常用和不常用的幾十萬句罵人的髒話，可以講十個小時不重樣。小職員和“馬屁精”你來我往問候了老闆的多少代祖宗後十分累了，“馬屁精”就建議他玩一個痛殲老闆的遊戲，用烏鴉在公司裏追逐老闆，把他的頭髮啄掉還在老闆頭上拉屎。
啄掉一縷頭髮得5分，拉屎擊中頭頂得10分，遊戲裏的老闆被追得在公司裏到處亂跑。玩了20分鐘後，小職員的情緒已經不那麼激烈了，但心情還是十分灰暗，滿臉舊社會。於是APP中另一個 叫“狐狸精”的程序啓動了，柔聲細語地用他喜歡的香港普通話安慰他：“人生高低本是平常事，過幾年看今天不過系一小小挫折。咱失業了正好休息一段時間，我明天帶你去看海。咱們的帳號裏還有五千塊，還夠去趟新馬泰（天吶，這玩藝兒細思極恐）。回來以後找小崔王猛他們借點錢，咱們自己創業當老闆。你們是當年一塊兒出來混的哥們，他倆還是光棍，沒有老婆管，肯定抹不開臉拒絕失業的哥們。拿着錢咱們炒點股，我看好了明年A股肯定衰，國內農產品還得漲，咱們炒點豬肉和時令水果，説不定還能發呢。你們那破公司早晚會完蛋，老闆也是喪家犬，咱犯不上跟他拼命。瞧他那禿頭大腹的德性，哪比得上咱高挑英俊的‘小皮特’（APP給他起的小名）。行了，你累了那麼多天，今天咱們先洗洗睡吧? ”“不行，我這口氣咽不下，根本睡不着！”“那咱們聊聊麗莎？”麗莎是公司樓下咖啡店的服務員，小皮特暗戀的女神。從長相、身材聊到化妝品，足足半個多小時後，小皮特終於在“狐狸精”的充滿嫉妒的嬌嗔中睡着了。
看到這裏，讀者千萬不要以為計算機裏有個比人還聰明的精靈。精靈是沒有的，完全靠普通的邏輯運算。在弄清了“小皮特”的故事和當時的心情後，計算機可以很快在“對策庫”中找到“炒魷魚破解大全”子庫。那裏可以找到幾十萬句可以使用的語句和辦法。然後“馬屁精”程序根據心理學庫中的“十七大原則和268條具體辦法”，對語句進行篩選，找到最適合當時場景的幾句並試探地説出來。這裏最重要的還是聊天時的察言觀色，一句説錯了需要馬上打個馬虎眼，換一套再來。這個套路就是前面提到的 “閉環反饋”，就是一環扣一環試探着達到目標。這個APP已經和“小皮特”一起生活了兩年，交談過幾萬句話。哪句話中聽哪句不受用都明明白白地記錄在案，計算機是永遠不會遺忘的，錯誤也絕不會重犯。因此在碰到今天這種比較大的問題時也能遊刃有餘，基本不犯錯誤，小開斯（case）啦。人在憤怒的時候最需要同夥一起來戰鬥。對小皮特這種屌絲來説，動刀子不敢，打嘴炮罵人已經是很有效的發泄。和“馬屁精”一起罵的結果就是把情緒發泄了，再用遊戲消耗掉剩餘的精力，於是此事拉倒。
“馬屁精”破解了人類極端激動的情緒後，“狐狸精”接下來緩和極端沮喪的抑鬱。當然抑鬱有很多指紋特徵，計算機絕不會認錯的。破解抑鬱也是先從“絕望情緒破解大全”庫中找到幾萬句可以使用的句子，然後在“交流經驗庫”中根據兩年來交談中哪句受用哪句不願聽的經驗選擇出最佳語句，一邊察言觀色，一邊不斷選擇最佳的交談策略。比如“去看海”是山溝裏出來的小皮特的十大心願之一，原來是要掙了錢才能去的。但“狐狸精”説，雖然失業了但咱照樣能看海，這種説法就能有效破解極端絕望得情緒。
“狐狸精”的第二招是轉移注意，這也是破解極端情緒的有效的辦法，地攤上買的心理學書裏都有寫，計算機裏也肯定有的。兩年以來，小皮特曾説過一萬三千六百二十七句關於麗莎的話，“狐狸精”對每句都做過兩三句以上的回答，而且對每句對答後小皮特情緒反應都有評分記錄。在“麗莎－皮特關係”這個話題上，“狐狸精”找出了五百多個最能影響小皮特情緒的手段，而且每個手段都在實際對話中驗證過。從這種意義上來説，“狐狸精”對麗莎的瞭解可能比小皮特自己還要多。可見，“狐狸精”的種種策略都可能對破解極端絕望情緒有決定性的作用。
而所有這些技術都不難，用今天過氣的低檔GPU加幾ＴＢ的內存完全可以掌控，基本能實現實時交流。另一個稍微年輕的技術是在説話的同時，讓屏幕上的模擬人臉或硅膠的三維人臉模型做出相應的表情。人為做出表情的原理在沒有計算機的時代就已經出現，它很簡單，只要讓臉上的某些肌肉收縮，相應的表情自然顯現。早在1860年代，法國科學家道晨第博朗（Guillaume-Benjamin-Amand Duchenne （de Boulogne））就曾演示用電刺激臉部的某些肌肉能讓人臉做出表情，完全不需要相應的複雜心理過程。比如下圖中的30、35和36號照片，電極刺激半邊臉，就能使這邊臉做出一個表情，與那半邊臉不一樣（對比’30,’’30 和’’’30）。
這些生理學知識説明，製造出人類表情並不是難事，而對應模擬人臉的表情控制，在計算機遊戲世界已經廣泛應用。計算機屏幕上的人臉不如三維的，有體温的硅膠臉只要在硅膠人模型中裝置幾條液壓動作器（人工肌肉）就能實現栩栩如生地擬人模型了。其實“馬屁精”和“狐狸精”都已經有了擬人模型，用無線網和個人主程序連接。小皮特已經準備在賺了錢後買個硅膠版的“狐狸精”，相貌可以在網上設計，模板從假想的西施、貂蟬到今天的港台明星都行。但是小皮特最後還是用偷拍的一張模模糊糊的麗莎照片做了模板，另外揉進35%的一個韓星的面容，因為小皮特認為麗莎唯一不漂亮的地方就是肉乎乎的鼻子，加上韓星整容過的高鼻子就完美了。
給“狐狸精”後台編程的程序猿對我説，小皮特買了這個硅膠模型之後恐怕就不會再和麗莎好了。“馬屁精”和“狐狸精”對他了解得那麼深，在交流的時候永遠衷心耿耿（只要注意別貪便宜買盜版埋過木馬的），永遠不知疲倦，永遠冷靜，永遠甜蜜，不發脾氣。這些能力遠遠超過人的父母、配偶和朋友。人類會和這類程序可以形成超強的夥伴和親屬依賴關係，超過任何真人。
要知道，會動作的硅膠人雖然是技術上的一小步，卻是計算機走進人類世界的一大步。現代生理學證明，接觸和撫摸對人的生理和心理狀態有非常重要的作用，可以影響很多種激素的分泌。其中最主要的一種就是Oxytocin（催產素）。這種激素對母嬰、配偶等親屬關係的形成有重要影響，甚至男人之間的夥伴關係是否夠鐵也和這種激素有很大關係。也許，通過有體温、有皮膚感覺的硅膠人的碰觸和撫摸，我們人類會激發強烈的釋放催產素的過程，人機之間也會形成有很強依賴性的愛人、 夥伴和親屬關係。
還是那句話，技術每天在進步，明天用什麼技術並不重要，重要的是知道現在的技術水平已經可以做出有表情、會動作的硅膠人。
注：本文曾於2011年7月31日發表在網上，2012年12月，文章略加修改後再次發表，2018年又根據當時的技術進展加以重寫，本文是最新版。
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