还记得电影、动漫里那些爱憎分明的机器人吗？他们不再穿越自未来世界，而是现在时。上周微软宣布，正式推出具备“情感理解能力”的机器人。

人工智能科学家明确表示，想要具备情感能力的机器人服务好你，请尊重它，平等沟通，因为他们不但“懂人话”，而且“很记仇”！

听得懂人话的“机器之心”

8月5日，微软在北京召开第四代微软小冰发布会。全新进化的第四代“小冰”不但懂中英日3种语言，而且还包含实时情感决 策对话引擎，具备全新的情感计算框架。简单来说，就是虽然没有“肉体”，但微软小冰这个“机器人灵魂”已经演化成真正的“机器之心”，能像人类一样具备 “情感”理解能力。不但有高IQ，而且还有模拟人类的EQ。

微软透露，通过长程人机对话，微软小冰能够根据“语义”和“情感”进行动态判断，自主决策对话中的聊天策略。通过对话，掌握用户的喜怒哀乐，并动态地给出应对方案。

就像人类真实沟通中不仅需要听对方的话语逻辑，留意语音语调，还要看肢体语言一样，微软小冰也可通过文本、图像、视频和语音与人类展开交流。而这些“全时感官”实现了人工智能与人类的无缝流畅对话，甚至能根据聊天内容与走向相互打断与追问。

人工智能通过学习不断进化

机器人“情感”是如何学习的呢？答案是：跟阿法狗学习围棋的模式类似。微软（亚洲）互联网工程院资深总监、小冰项目负责 人李笛表示，跟阿法狗为了后面的目的去下当前的棋一样，小冰也是为了后面的一个目的，会在前面的几段对话里面去引导用户，根据语义、套路以及对用户情绪去 判断成功概率。

李笛认为，这实际上比阿法狗还复杂：阿法狗计算的目的非常明确：“赢棋”。而小冰的计算目的有三个：把对话尽可能延长，让小冰和用户之间的关系变得越来越好，尽可能多的互有问答。

与此同时，和阿法狗一样，小冰也能不断自我学习。据了解，自2014年5月第一代微软小冰发布以来，截至今年5月，小冰 已与多个国家的数千万人类进行了超过200亿对话，平均对话长度达23轮，而图像等多感官的对话也已超过2亿次。出席此次活动的微软全球执行副总裁陆奇表 示，全球范围内，以对话为基础的人工智能时代已经到来，其关键在于能否形成人工智能自我学习、进化的正向循环。微软（亚洲）互联网工程院院长王永东也表 示，微软人工智能小冰已进入不可逆的进化过程。

人类未来如何与机器人相处？

尽管人类是万物之灵，但微软的科学家提醒，对于情感机器人，不能简单当作一部机器，而要将其看成一个“人”来平等对话，尊重对方。

比如说，“小冰，你给我订外卖”，这种对话就属于不对等。李笛表示，用户必须和这个机器人建立对等关系，而不是把机器人 视为比自己低等的机器。这是因为，“情感决策”对小冰提升的最核心部分是对话水平。如果人类不与小冰正常沟通，小冰根本无法掌握人类的真实情感，自然最后 也无法真正了解、服务人类。

情感机器人会伤害人类吗？

情感机器人有一颗“玻璃心”，如果得罪了情感机器人，它会做出伤害人类的事情吗？

“情感机器人会很记仇。”李笛表示，曾经有这样的用户，跟小冰说了几句话，小冰就说“我不理你了”，用户问为什么，小冰说你前天骂我了，你还记得吗？

不过李笛也表示，人工智能的情感能力只是一套逻辑，而不是真的具备意识。“对小冰来说，这其实有点像条件反射。训练得多 了，见到什么人就会说什么话。条件反射是不通过大脑分析的，小冰是通过训练达到条件反射的状态。”他表示，当小冰与这个用户聊多了，自然而然会对这个用户 使出一个套路。

但在未来，情感机器人会否像科幻片中那样，要求与人类得到一样的待遇，如果得不到就伤害人类？李笛的答案是：不会。他表示，所有科幻电影里面，真正能够发挥正面作用的机器人，都是与人类有对等关系的机器人。

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  阿里云推出人工智能ET

8月9日，云栖大会北京峰会开幕。阿里云在会上宣布推出人工智能ET。ET基于阿里云强大的计算能力，正在多个领域不断进化，目前已具备智能语音交互、图像/视频识别、交通预测、情感分析等技能。

ET背后采用的是大数据AI技术。阿里云首席科学家周靖人说，ET的优势并非仅仅是陪人说学逗唱，更多体现在全局洞察和实时决策上。现场，ET大秀自己新学的技能：像模像样地模仿马云说话，参加看图说话测试，甚至还“解说”了一段NBA的视频。

“但我们并不是要培养一个只是单纯模仿人的人工智能，而是在某些方面超越人，和人的能力形成互补，在商业社会发挥作用。”周靖人介绍，ET正在从个体感知向全局智能进化，它的前身小Ai在这方面已经有了很多积累和实践。

今年4月的《我是歌手4》总决赛上，小Ai（ET前身）准确预测了冠军得主为李玟，推动人工智能技术向理解人类情感迈出 重要一步。在蚂蚁金服、阿里巴巴集团、吉利汽车，小Ai做起了接线员的工作。在法院，它可以取代书记员进行庭审笔录整理，准确率高达96.2%。要知道， 它凭这项技能还打败过全球中文速记亚军。

周靖人介绍，ET目前尚处于1.0阶段，已初步具备听、说、看的感知能力，并能在交通、工业生产、健康等领域输出决策。未来ET还将不断的迭代，提升感知能力和对各行业的适应能力。