人工智能是否可以實現與人相似的情緒智力？

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　　摘 要：情緒智力作為人類智力結構的重要組成部分，對人類的生存發展起到重要作用。情緒智力不僅受到心理學界的廣泛關注，也成為人工智能領域研究的一個重要方面。但目前人工智能領域關于情緒智力的研究基本都是基于情感計算等專用人工智能領域的成果取得的，在人工智能領域實現近似于人的情緒智力的相關研究卻幾乎沒有看到。文章從智力的角度出發，結合當前人工智能研究的最新動態，對當前人工智能領域的情緒智力研究進行歸類分析，隨后以目前和人類智力最為接近的非公理化推理系統——納思系統為藍本，對人工智能目前是否真正擁有情緒智力做出基本判斷，并從納思系統的基本原理出發，對其是否可以擁有情緒智力進行分析研究，最終得出結論：人工智能領域關于情緒智力的研究雖然很多，但真正擁有和人類似的情緒智力并能與人類正常溝通的人工智能系統目前還沒有問世，且要真正實現這個目標目前還面臨著技術突破、安全風險等多重挑戰，但是卻存在實現的基礎和可能性。
　　關鍵詞：情緒智力;人工智能;納思系統
　　一、引言
　　前段時間關于人工智能將要取代人類的報道鋪天蓋地，但最近這類報道似乎又銷聲匿跡了。為什么會出現這么大的反差呢？答案便是先前的媒體宣傳及報道有失偏頗，夸大了人工智能的能力。當前的主流人工智能雖然可以做很多事情，甚至在某一方面比人還做得好，但是我們完全不必擔心目前主流的人工智能技術會對人類的生存及發展構成挑戰。原因在于當前主流人工智能所采用的深度學習、強化學習等技術并不能使機器人擁有智力。這也就意味著這類人工智能只能解決某一方面的問題，就比如具有很強面孔識別能力的人工智能卻不能下象棋。它們不能真正地思考問題，而是根據程序設定固定地處理相應的任務。那么當前是否存在真正具有智力的人工智能？這類人工智能能否可以實現與人相似情緒智力并與人類正常溝通呢？本研究將會對這些問題進行一一論述。
　　二、智力的相關研究
　　智力的相關研究很早就已開始，C.Spearman在《客觀地確定和測量的“一般智力”》一文中將智力分為一般因素G 和特殊因素 S 兩大類，他認為智力存在兩種因素，一類是共同因素，也可以稱之為通用性因素，它是所有能力中共有的因素;另一類是特殊因素，是某種特殊智力活動中必備且特殊的因素，比如言語能力，社交能力等等。（王亞南，2011）Cattell 20世紀70年代提出了智力的兩層次理論（薛榮，2013），他認為智力存在晶體智力和流體智力兩個部分，晶體智力是習得的，流體智力是天生的，晶體智力和流體智力強調了先天因素和后天因素對人的智力發展的重要作用;皮亞杰的理論（郭佳偉，2011）認為，智力的本質在于適應，他強調了智力的作用，即更好地滿足人的生存需要;通用人工智能理論的專家王培教授從計算機科學的角度對智力下了定義（Pei Wang，2011）：“智力是在知識和資源相對不足的情況下主體的（系統）的適應能力?！彼J為智力基于一種通用性的規則，這種規則并非為人所獨有，動物、人以及按照這種規則運行的機器都擁有智力。它形成于生物體對開放環境的適應過程，因此智能體具有在不確定的環境中、在有限的資源條件下解決問題的能力。智力是先天與后天共同作用的結果，它受到先天預設的約束，卻能夠在后天的經驗積累中得到發展;然而，正如C.Spearman所指出的，智力不單單需要通用性的規則，還需要在此基礎上形成的特殊智力。加德納于20世紀80年代提出多元智能理論，他強調智力由多種能力構成，但是卻否認它們基于通用性的規則，即否認一般智力的存在，有學者曾對這種做法提出質疑。本研究認為智力應該是基于通用性智力規則基礎上形成的多種特殊能力的組合，通用性智力規則是特殊能力的基礎，特殊能力在通用性智力規則的基礎上形成，卻有著不同于通用性智力規則的特殊功能與結構，通用性智力規則與特殊能力是相互促進的關系，良好和高度發展的通用性智力規則對特殊能力的發展起促進作用，而特殊能力的發展亦會促進通用性智力規則的發展。
　　三、情緒智力的相關研究
　　情緒智力的研究是在傳統智力理論的基礎上形成的，其出現時間相對較晚。Payne于20世紀80年代首次將情緒智力與情緒研究緊密結合起來，提出了情緒智力的概念及結構（張俊，2008）。 美國心理學家Salovey 和Mayer在20世紀90年代末重新提出并解釋情緒智力這個概念，初步形成其較系統的理論，自此以后情緒智力逐漸受到學術界的關注，并形成了多種情緒智力理論。（王曉鈞，2013）雖然目前關于情緒智力的定義和模型結構存在分歧，但是在大多數和情緒智力有關的定義和理論模型中，都包含個體情緒覺察、情緒認知和情緒調控等內容（黃潔華，2017）。有研究（張俊，2008）認為情緒智力的操作對象不僅包括個體自己的情緒或情感，還包括他人的情緒或情感、自己與他人之間的情緒或情感、他人與他人之間的情緒或情感等。情緒智力在個體的生存發展中扮演著非常重要的作用，這種作用體現在好和壞兩個方面。情緒智力的缺乏將嚴重影響個體的正常發展，造成適應困難;而情緒智力的高度發展有利于個體取得更大的成就。目前情緒智力的研究過分夸大了其對個體發展的促進作用，而忽略了情緒智力缺乏的不利影響，導致當前情緒智力研究的混亂和飽受質疑（李一茗，2016）。情緒智力的存在有其生物基礎，有研究（許遠理，2004）表明，前額葉皮層、前額葉腹內側皮質、前扣帶回、基底神經節、杏仁核以及海馬等都有情緒智力存在某種程度的關系，因為它們都參與了情緒加工。但是這些區域過于粗糙，不能將情緒智力與這些區域的其他功能相區分，且情緒智力和情緒雖然有密切關系，但是卻并不完全等同（林豐勛，Gerald Matthews，2011）。最近科學界已經找到了情緒智力生理結構的最新證據——鏡像神經元，它對理解他人的情緒具有重要作用（溫祖滿，2018）。鏡像神經元的發展不完善或者后期受損都會影響到個體的情緒智力發展（李忠勵，2014）。比如自閉癥兒童的癥狀之一就是與他人的交流溝通困難，人們對自閉癥兒童的腦皮層結構研究發現，自閉癥兒童的鏡像神經元所在部位的發展存在缺陷。情緒智力的發展不僅受到大腦生理結構的影響，還受到個體經驗的影響，后天的學習與培養對個體情緒智力的發展具有重要影響。（王瑩，2015） 　　四、人工智能與智力、情緒智力的相關研究
　　1.人工智能與智力的相關研究
　　人工智能是用人工方法和技術，模仿、延伸和擴展人的智能，進而實現機器智能的科學與工程領域（劉凱，2018）。當前人工智能的研究呈現出爆炸性增長的趨勢，取得了豐碩的成果，有些成果被媒體廣泛報道，為公眾所熟知（杜磊，2016）。那么人工智能與智力到底有著怎樣的關系呢？要清楚這個問題，就需要了解當前人工智能研究在研究方法和研究思路上存在的差異與分歧。目前學術界對人工智能存在多種分類，但很多分類本身存在問題，甚至會對公眾造成誤解（Wang，P.2018）。最近有研究將人工智能分為專用人工智能和通用人工智能（劉凱，2018）。專用人工智能是指專門從事某一特定領域工作的人工智能系統（徐英瑾，2018），它主要以深度學習、強化學習及其他機器學習理論為技術基礎，用以解決以前只能由人類才能解決的問題，因為其具有很強的應用價值，也成為目前主流的人工智能理論。通用人工智能是指以處理各種復雜任務的通用性智力能力為基礎的人工智能系統，它關注的不是系統的問題解決能力，而是系統具備解決各種問題的通用性能力，即問題解決的元能力（劉凱，2018）。目前國內較成熟的通用人工智能系統一個是新近比較熱門的類腦研究，另一個是王培教授設計的非公理化推演系統——納思系統（Pei Wang，2005）。納思系統包括邏輯和控制兩個部分，邏輯部分通過系統經驗確定概念意義和陳述真值的方式以實現與人類思維類似的非公理化邏輯;控制部分則負責有效分配系統資源，在資源有限的情況下，系統的時間和空間資源均按競爭對象（ 概念、任務、知識等） 的優先程度及其自身特征、系統對其以往效用的評價以及競爭對象與當前系統目標相關性等因素進行分配、調節和控制。
　　表面看無論是專用人工智能還是通用人工智能都與人類的智力關系密切，但其實二者有著迥異的區別。專用人工智能更像是擁有某方面問題解決能力的機器，它不具有和人相似的智力結構。這種能力不是通過機器思考獲得的，而是通過一些數據處理的計算機技術實現的。當面臨一些諸如決策、研發等需要高級智能參與的工作時，專用人工智能往往無能為力，有一些研究已經印證了這一點（徐英瑾，2018）。通用人工智能主要從智力的普遍性原理出發，力圖實現有智力能力的智能系統，從而具有和人類似的智力結構和工作機制，因此從這個角度來講，通用人工智能才算是真正意義上的機器智能，而專用人工智能則是對人的特殊能力行為的模仿和超越，這也使它飽受質疑（楊小愛，2013）。
　　2.從智力的角度看人工智能與情緒智力的相關研究
　　當前與情緒智力相關的人工智能理論及應用研究并不少見，那么是否可以認為人工智能已經具備了情緒智力呢？從某種意義上來說確實如此，但如果我們從智力的角度來看待這個問題又將如何呢？
　　當前人工智能領域的情緒智力研究主要基于情感計算（許遠理，2004）等專用人工智能領域，而一些研究所指的具有和人相似的情緒智力則多見于媒體報道（葉子，2017），真正和人類智力相類似情緒智情緒智力研究卻無從查找。如果把通用人工智力領域的情緒智力研究成果與專用人工智能領域的情緒智力研究成果相比較就會發現，天平的兩端早已嚴重傾斜。
　　3.納思系統的情緒智力研究相關進展
　　納思系統有沒有情緒智力呢？已有的研究表明納思系統可以擁有一些簡單的基本情緒，比如快樂、失望、傷心、恐懼等（Li X，2018）。然而有情緒不代表著有情緒智力，自閉癥兒童也會有許多不同的情緒表現，但是它們卻無法有效理解別人的情緒，自然也無法有效地從他人的身上學會和表達一些更復雜的情緒，因此自閉癥兒童的表現就像是一個只具備簡單情緒的嬰兒，而不像其他正常孩子一樣擁有正常的情緒表現，這和納思系統比較類似。納思團隊下一步的目標正是實現情緒智力的相關功能（Wang P，2016），但目前還沒有可靠的研究能夠表明納思系統具備了能夠理解他人情緒甚至理解其他機器情緒的能力，因此現在說納思系統具有了情緒智力還為時尚早。
　　五、納思系統實現情緒智力功能的可行性初步分析
　　1.技術的可行性分析
　　王培教授在一次會議上從理解的角度論述了通用人工智能如何實現其對不同對象的理解，他認為理解就是主體（系統）基于經驗對接收信息的概念轉化過程。它不求對信息發送者傳遞信息的忠實理解，而在于信息接收者基于已有經驗將收到信息作出自己的解釋，而要能對此做出解釋，則必須將收到的信息轉化為可理解的概念。比如將嘴角上揚，眼睛瞇成一條線轉化成微笑這個概念，微笑這個概念意味著別人對他傳遞友好的信息。從理論上來講，納思系統具備理解的一般能力，具有情緒理解的基礎。但是正如我們懂得了原子彈的原理，未必能造出原子彈一樣，納思系統可以具備情緒理解的能力和它真正能實現情緒理解是兩回事。正如自閉癥兒童具備語言理解的能力卻不具備情緒理解的能力，當涉及像情緒智力這一具體的特殊能力時，仍然會面臨很多難題與挑戰。
　　2.法律與倫理角度的可行性分析
　　出于人類的安全考慮，我們需要盡量避免機器人可能對人類帶來的安全風險。對于納思這樣和人類高度相似的系統，即使我們之前給它設置了一些限制條件（王東浩，2014），隨著后來的學習和經驗積累，這樣的限制條件仍然可能發生改變，那么我們又該如何應對這一問題呢？
　　有研究認為納思系統是一個可教育的系統（2018，劉凱），那么也便是一個可進行道德教育的系統，因此應考慮將道德教育作為防范風險人工智能風險的重要手段。納思系統做出的行為是先天與后天相互作用的結果，它既受到設計者先天預設的影響，也在與周圍環境的互動中逐漸積累起屬于它自己的經驗，并且它也能夠對這么做的后果有一個基本預判。除了設計缺陷及后天教育失當這些人類責任，如果這個系統基于自己在錯誤信念下不正確的學習模仿做出了一些違法的事，那么它本身應該承擔責任，懲罰可以使它們避免再犯同樣的錯誤。如果別人有意侵害了系統本身的權益，比如無故虐待它，那么我們當然也需要有義務保護它，這個義務不是基于同情，而是基于我們人類自身利益的考量，作為和人類高度相似的人工智能系統，其心理機制很可能和人類類似，因此我們有責任為教育一個好機器人創設條件。它既要承擔責任，又能享受一定權利，這唯有當其擁有主體地位時才能如此。這并非要讓它和我們享有相同的主體地位，而是僅享有有限的主體地位（袁曾，2017），畢竟它是我們人所創造的，其目的是為人而服務。在系統設計者保證其具有穩定的安全系數前提下，人工智能教育者對其進行有效的德育教育工作，法律部門進行完善的人工智能立法，在這樣的綜合措施保證下，我們有理由相信我們可以將人工智能的危險系數降到最低，使其不會對我們人類自身的安全構成根本挑戰。 　　六、結語
　　綜合以上這些方面，本研究認為雖然當前專用人工智能領域關于情緒智力的研究較多，但是真正與人的情緒智能相似并能與人類正常溝通的人工智能系統目前還沒有問世，且要實現這個目標目前還面臨著技術突破、安全風險等諸多挑戰，不過這個目標的實現是可以預見的，它真的會來，只是時間的早晚。
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　　作者簡介：劉備備（1991—），男，河南三門峽人，碩士，研究方向：心理健康教育;
　　王子玉（1994—），女，遼寧遼陽人，碩士，研究方向：學前教育。
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