【探索26-2】當人工智慧學會了情意運算,或許機器人比你更會讀空氣?

隨著工業4.0的興起,幾乎人類社會中的方方面面,都在人工智慧與大數據的加持之下有了質的飛躍。以往我們習慣將「自主意識」與「情感的展現」視為人類與機器人之間的分野,然而假使有一天,AI也獲得了判斷情緒、給出恰當情感回應,甚至能夠影響我們人類的情緒,又將如何改變、提升或衝擊人類社會呢?

講者/台灣大學戲劇系 朱靜美
彙整撰文/林泳亨

●當AI的IQ快速提升,EQ呢?

資料科學中的ABC──人工智慧(Artificial Intelligence)、大數據(Big Data)、雲端(Cloud)──常見於各大產業中,其中又以AI最廣為人知。蒐羅大量的資料,學習自行判斷,AI透過這種方式學習到世界的許多事物,唯獨情感一直是AI較為陌生又難以駕馭的的領域。

然而隨著高齡化、少子化社會的來臨,老年人口的比例正逐年攀升中,隨之而來的便是年長者的照護問題。除了物質需求外,當人類進入晚年,自己從忙碌工作生活中抽離,而子女卻仍在為生活打拚,頓時失去生活重心,導致許多退休人士產生心理問題,此時若能有一名具備情感智能的機器人陪伴在身邊,不僅能夠提供生理上的照護服務,更能兼顧心靈上的健康。此外,在比例日漸增多的雙薪家庭中,情感導向的陪伴型機器人也可減輕家長教育與陪伴子女的負擔。除了老弱族群外,生活在這個社會中的每一個人,難免會碰到不如意。不同於語音助理僅能協助你操作各種設備,未來的情感陪伴型機器人更可以深入你的內心,作為你的心靈支柱。

由此可見,具備情感運算的AI,著實有著廣泛的潛在客群,與之連結的產業同樣也是不容小覷,例如:物聯網、醫療照護、數位遠端教育、廣告行銷,甚至是遊戲娛樂產業,將與人類生活緊密相依。在未來,可以預見具有強大工作能力的功能型機器人,以及富有情感智能的陪伴型機器人,相互協作、維繫整個人類社會。

●情緒資料庫的必要性與成敗關鍵

南加州大學神經科學家 Antonio Damasio 曾說:「情緒乃是智能的必要元素,而非可有可無的奢侈品」。根據心理學的研究指出:人類的情感溝通,僅有35%是依靠語言交流,其餘65%則是仰賴表情、動作和聲音等非言語的元素。是故,要能夠精準判讀一個人的情緒,無法只仰賴前述任何一種單一元素的判讀,而是必須要進行四大元素整合性的判讀。而如何精準判讀他人的情感,將是研發情感AI首先應著重的方向,因為如果缺乏正確的判斷,就遑論後續給出適當的反饋進行順暢的人機情感交互,並得到使用者的認可了。在此次的演講中,朱靜美教授透過臉部表情、聲音情緒與高同理心的語料與聽眾分享國際大廠的研究現況,以及研究與技術突破的關鍵要點。

綜觀現今全球的情意運算研究現況,臉部表情是研究發展時間最長且成果最豐碩的一項。然而,臉部表情的情緒辨識迄今卻仍然無法進入使用者的日常生活之中。深入研究原因發現,因為情緒辨識系統的開發,辨識精準度的關鍵是取決於餵養資料庫的精準度與內容豐富度。因此,朱教授在建構資料庫時,除了極度講究表情情緒的精準度之外,更要求資料庫需具有符合日常生活情境的「微表情」、以及同一情緒臉部表情的各種多樣性,同時資料庫影像中人物的臉部角度、年紀、種族都是需要注意的地方,唯有盡可能地完善資料庫的建構,才能降低AI情緒誤判的機率。為了達到這樣的高品質,朱教授的研究團隊不同於一般國際大廠或是學術機構仰賴「沒受過專業訓練的素人」進行標註,便是藉由「受過專業表演訓練的演員」,經過三個階段的嚴格審核負標註資料庫中的各種表情,以期將人類識別、展現情緒的能力更有效地傳授給電腦。

在語音層面,在過去,普遍認為機器人或是語音助理的聲音僅需人類聽懂即可,無須做到模擬人聲的程度。然而在經過市調後,發現:有情感、仿真的人類聲音會帶給使用者莫名的親切感,相對提高使用意願,更能提升使用者的黏著度。而聲音相較可視覺化的臉部表情更是飄渺無蹤,雖有諸如音長(duration)、音高(pitch)、音量(intensity或volume)、音質(quality)或韻律(rhythm),等聲音判讀的關鍵元素,仍需研發一套更精準的判斷量表,以利標註人員能夠更精準的進行大數據資料標註,也才能訓練更精準辨識情緒的AI,甚至在未來,賦予AI能夠自然說出富有情感語音的對話能力。

●多元的研發團隊:讓AI不只精準辨識,更能關懷人心

前Apple Siri的創意總監 Mariana Lin曾提及:「如果科技產品沒有任何情感依附,人們很快就會感到無聊,會毫不猶豫地拋下它去找下一個新鮮玩意了!」現今隨處可見的語音助理都有個顯著的盲點:給出的回饋缺乏溫度,無法滿足使用者的情感需求。但其實目前許多國際大廠的研發團隊已經發現到這點,不再只聘請一群工程師埋頭苦幹編寫程式,而是邀請編劇、小說家、演員等跨領域人才一同研發語音的回應語料。朱靜美教授奠基於這樣的產業趨勢,更聚焦在研發具有「撫慰」、「關懷」、「鼓舞」使用者情緒的高同理心對話語料,並且擴大團隊成員的背景更涵蓋到哲學、心理、社會等關注人性關懷的科系,一同研發更溫暖幽默的創意與料,共同為「更貼近人類」的友善AI(Friendly AI)而努力。

而同時,即使AI的強大運算能力再帶給人類生活助益的同時,也可能有著許多潛在的危機與風險。但AI的好壞其實取決於人類的意念,唯有我們更積極更主動的去參與AI研發的過程,才更能避免AI誤入歧途,或是淪為壞人濫用的黑科技。而友善AI(Friendly AI)的建立,也更需要人文領域學者的參加,AI是個跨領域的學科,越多的跨領域合作,或許更能帶來AI美好的契機。

 

(本文為教育部「人工智慧技術及應用人才培育計畫」成果內容)

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