人工智能的情商从哪里来？
------人眼新问〔13〕人眼眼神与情商有什么关系？
都世民(Du Shimin)
摘要：本文主要讨论人眼眼神与人的情商有什么关联？人的面部表情与眼神紧密相关，但从照片上很难反映真实情况，一对恋人可以用眼神传递情感，也可以用眼神传递秘密信号，眼神有没有电磁波通道？眼神的变化是来自大脑还是来自于心？人工智能机器人能有情商吗？机器人没有心，它的眼睛是无法传递情感，人的哭笑都可以流泪，但机器人不可能有眼泪，因为眼泪里有很多秘密，直到现在仍然不明白。
关键词：面部表情，眼神，情商，AI，大脑与心。
两篇报道引发了思考
2020-06-17 ，《科技日报》刊文：AI不仅能认脸，还能“读心”。看到这篇文章的标题，似乎觉得AI技术无所不能。佛学认为心找不到，但不是没有心。生物学里没有心只有脑，中医里没有大脑，心理学所说的心也是脑。AI技术真有点神，它却能够比佛学、生物学、生理学都高明？
（https://smart.huanqiu.com/article/3ygY1EfQqdm）这一篇文章指出：最近《自然》刊登一篇论文指出：研究人员利用人工智能研究了人的性格和面部特征之间的关系。研究方法是利用机器的自学方式，对12000多名志愿者，利用人工智能技术，通过31000多张自拍学习了128种人脸特征。在此基础上进行分类：责任心、神经质、外向性、亲和性、开放性。结果显示，AI在基于静态面部图像预测性格方面的准确率达到了58%，其中对于责任心的准确率高于其他四个人格特征。研究者又将这些数据，与“AI相面”关联起来，研究人员采集了大量样本，并用计算机深度神经网络模型学习了人脸特征与性格之间的关联映射函数。经过数据筛选程序，研究团队用神经网络评估了人脸的128种特征，研究人员还开发了一种计算机视觉神经网络（NNCV），来区分不同的面孔，并且记住面部图像的特征。
文章认为，人脸识别已经有从“读脸”到“读心”的发展趋势。人工智能的“读心”功能目前主要是通过情感计算实现。每一个人心理活动很难统一建模，找出全球所有人的喜怒哀乐与人脸数据之间的量化关系。从识别身份到识别表情，人脸识别技术需要更先进的计算模型建立人脸图像、视频与心理活动之间的关系。但目前机器人有智商无情商，达到高度和谐的人机共存仍然任重道远。
2020-06-18 ，《科技日报》刊文：“笑气”让人笑不起来 多重身份竟成它的“保护伞”。
（http://www.banyuetan.org/kj/detail/20200618/1000200033136211592450316385187456_1.html“笑气”）什么是“笑气”？它是一种氧化剂，无色有甜味气体，一氧化二氮（nitrous oxide），化学式N2O。 在一定条件下能支持燃烧（同氧气，因为笑气在高温下能分解成氮气和氧气），但在室温下稳定，有轻微麻醉作用，并能致人发笑。很显然这种发笑不是情感发笑，是假笑。人本身也有假笑，有人是皮笑肉不笑，有人笑里藏刀，这表明人的情感与面部表情不是同等的，利用面部表情和扫描眼球运动来研究情商，是令人质疑的。
为什么要让人工智能有“情商”？
2020-06-10，FT 中文网刊文：让人工智能具有“情商”。
（http://www.vpa.com.cn/article/15917571354918.html）
这篇文章指出以下几点：
1.计算机不理解人类；
2.当今的人工智能拥有很高的认知智商，但没有情商；
3.面临一场同理心危机。需要以人为中心重新设计；
4.电脑只在“后台”执行数据处理，但随着电脑承担更多“前台”职责（例如数字助理和驾驶机器人），这引发很大的担忧。
5.电脑在很多不同的环境与随机的人类直接互动，促使情感人工智能(Emotional AI)快速兴起。这种情况确实存在，这是技术发展带来的新的问题。
2020-06-22，《经济参考报》刊文：智能汽车应用发展提速。文章指出，汽车智能化步伐大大提速。有机构预测，2022年，全球联网汽车市场规模将增长270%，2030年自动驾驶汽车及出行服务市场达到5000亿美元。
（https://tech.gmw.cn/2020-06/22/content_33930947.htm）
机器人有情感吗？
2016-3-20 ，笔者在科学网发表一篇文章：“机器人与情感(Robets & Heart) ”。让机器人有情感，这是个老问题，但是情商问题是个新问题。首先必须搞清楚，机器人能不能有情感？如果机器人没有情感，能有情商吗？
（http://blog.sciencenet.cn/blog-1339385-963765.html ）
人與机器的棋盤對弈大约有60年。人机大战的胜负的内含到底是什么？這是一種脑力比拼游戲，還是智慧碰撞？是标志机器有智商吗？是标志机器战胜人吗？对这些问题有截然不同的观点，是由于视角不同、学科理念不同，还是其它原因造成？
《环球科学》2016年第2期刊文：“当机器人有了感情”。文中介绍了怎样让机器人有情感？由于服务型机器人上市，例如销售机器人、餐馆机器人、送货机器人等，就需要机器人懂得与人有情感互动，方能说话得体，表达确切，让对方满意。这与“阿尔法围棋”只需要下围棋不同，不需要与李世石沟通，不必表露情感。
智能机器人研究的几种趋势
2020-06-24 ,《科技日报》发表文章:”人工智能核心创新触及天花板？”
(https://tech.gmw.cn/2020-06/24/content_33937576.htm)这篇文章，对《科学》发表的一篇文章《人工智能某些领域的核心进展一直停滞不前》的评论，基本上是不同意这篇文章作者马修·赫特森观点。到底这篇文章有没有道理？笔者认为这篇文章还是有一定的道理，批评者并没有指出人工智能的技术瓶颈到底是什么?认为”能够克服以往的局限，就是突破”。把创新看成是算法的改进，把量变到质变，看成一定会质变。创新在很大程度上是要解决技术的瓶颈问题，需要开拓新的领域，不能单纯在算法上转来转去。创新性的工作往往容易遭受质疑，这是必然的，这也是创新的难点所在。改进不等于创新。
创新从哪里来？是纵深发展还是横向发展？纵深发展通常是指本学科从热点到创新，而横向发展通常是指跨学科，这对于年轻的研究生来讲就很困难，即使是有一定经验的人，也需要对其他学科有一定的了解，否则很难有创新。科学史早就证明了这一点。 俞扬认为，“人工智能基础研究要取得突破，很有可能需要做长期并且有争议的工作。”这话是有道理的，不可能通过研究生这么短的时间就能够从0到突破的创新。
应当指出的是:
1.人工智能机器人的研究思路和实施是在宏观层面，利用多学科的研究成果，包括计算机软硬件、算法、新材料、新的传感技术、神经生物学、电子学、心理學、系統論、博弈論、哲學等領域的交叉學科。创建的类人化产品。
2.脑科学是在微纳层面研究，探索大脑运行机制，目前只涉及少数学科，例如化学、生物医学、光学、显微计测学等，局限性很大，其成果应用主要面向医、药学。近些年在人脑开发方面颇受关注。研究者们正从各种视角探索大脑运行机制，研究分析模式有多种，证实相当困难。
3.人工智能机器人的研究是将机器“变成”人，类人化，赋予人的某种功能。甚至改造人，让人永生，让盲人复明。大多数的研究是为人类服务，也有少数是想让机器超过人，让人变成机器，是不是人变成了机器就可以永生？因为人的器官可以移植，机器人可以进入人体，但是人体的气和血，机器人怎么解决呢？使用机器替换行吗？目前没有人研究。
4.脑科学研究在很大程度上是将人脑“变成”电脑、生物电脑、超级生物电脑，离不开“电脑”这一关键词。也可以说把人“看成”计算的机器，附加上多种传感器，如果不是意识、思维、创新，就认为等同看待。
5.如今脑科学研究已逐渐脱离神经元层面，意识到模块化连结方式，沟通人脑跨时空的链接。6.宏观层面与微纳层面研究之间缺少褳接，不能相互匹配，不能混为一谈。
7.人工智能机器人的研究瓶颈’问题是什么？是情感与情商吗？算法夲身是”瓶颈”问题吗？
(https://tech.gmw.cn/2020-06/24/content_33937576.htm)
8.人工智能机器人的技术“瓶颈”是：“有智能没智慧，有智商没情商，会计算不会“算计”，有专才无通才”。瓶颈问题主要包括：
（1）数据瓶颈：深度学习需要大量的数据；
（2）泛化瓶颈：这是模式识别、计算机视觉、人工智能方法面临的一个共同的问题，现有方法在一些实际问题中仍无法取得理想的泛化性能，或者训练好的模型用在变化的环境或领域，其泛化性能明显下降；
（3）能耗瓶颈：人的大脑尽管是一个通用的人工智能系统，但是能耗很低（只有20瓦），但现有计算机上实现人工智能系统则能耗很高；
（4）语义鸿沟瓶颈：目前语言服务大多为简单查询，不涉及语义推理问题，缺乏真正的语言理解能力，比如一些有歧义的自然语言句子，人很容易根据上下文或常识理解其真正含义，计算机却很难理解；
（5）可解释性瓶颈：现有人工智能系统都是知其然而不知其所以然，其过于依赖训练数据，缺乏深层次数据语义挖掘。报告指出，可解释性非常重要，人工智能不仅要知其然还要知其所以然，知其然只是浅层智能，知其所以然才叫深层智能；
（6）可靠性瓶颈：现有人工智能系统可靠性较差，有些错误识别结果会带来致命后果。
（https://blog.csdn.net/sinat_41426586/article/details/80018498）
以上6个方面是相互关联的，也是相互统一的。能耗问题，是人工智能的很大限制，随着应用的广泛，获取的数据更多，处理数据的能力就要加强。至今人的能耗的研究非常缺乏，人有没有能量中心？至今不明确。人是由食物、阳光、空气和水等形成的能量，是单纯的生化反应还是有其他机制？而人工智能是由交流电变为直流电，这种机制和构造完全不同，相互很难借鉴，也无法比较。人工智能必须去自己寻找一条道路，降低能耗。
总之，人工智能要想创新，必须搞清技术瓶颈是什么？光讨论算法，这是解决不了问题。
机器人视觉与知人知面不知心
知人知面不知心，旧时俗语。指认识一个人容易，但要了解一个人的内心的想法却很困难。这个成语的出处：
《清平山堂话本·曹伯明错勘赃记》：“正是：画龙画虎难画骨，知人知面不知心。”真实保存了宋元明三代话本的原始面貌
《庄周试妻》庄周招摇头：“不好说，不好说！庄子道：生前个个说恩深，死后人人欲扇坟。
画龙画虎难画骨，知人知面不知心；
《水浒传》第四十五回：“杨雄听了，心中火起，便骂道：‘画龙画虎难画骨，知人知面不知心；”明·兰陵笑笑生《金瓶梅词话》第51回：“我还把他当好人看成，原来知人知面不知心，那里看人去？”
（https://baike.baidu.com/item/画龙画虎难画骨，知人知面不知心/10345203）
（https://baike.baidu.com/item/知人知面不知心/1387441?fr=aladdin）
俗话说“眼睛是心灵的窗户”，眼睛与人的内心是相互关联的，年轻人谈恋爱，相互的眼睛会传送秋波，会产生内心的电火花。在关键的时候，人们的眼神可以表达某种秘密，暗示某种行为。《金刚经》认为人眼有5种功能，有天眼的人，有穿透力。通常的人是没有这种能力，机器人计算机视觉是不可能有这种功能。这一瓶颈很难打破。
人们的相互相处，却很难深入了解对方的内心，通常人们都是认为长期相处，患难与共，才有可能真正了解对方。人们常说害人之心不可有，防人之心不可无，也是这个道理。
计算机的视觉不能窥视人的内心，机器人的眼睛是呆板的，没有眼神，没有情感，没有眼泪，他的眼睛里没有血管，这一切是无法改变的，因此机器人的视觉要超过人的眼睛是没有希望的。或者说它们不是一回事儿！
人工智能的研究者想通过面部表情和人眼的视频，就想得到情商，似乎太简单了一点，是需要更复杂的技术设计。
人的眼泪至今研究甚少，是生命科学的研究盲区，其原因不明确。伤感时可以流泪，激动时也可以流泪，故事情节也可以让你流泪，回忆往事时也能流泪，……。究竟这泪水与生命是怎么关联？这泪水是在眼球与视网膜之间，实际上它涉及到整个人体和内心，这之间的关系很复杂，人工智能的研究者该怎样破解？不要把问题想得太简单，单凭面部表情和人眼的视频就能决定吗？这只能是表面的。很容易形成误判。
