【未來研究員對話】尼科萊利斯：我不認為機器可以學會人類的情感

大腦最神奇的能力在於其持續的自我改變和自我適應，也就是說，大腦是可以進化的，那麼，在未來我們有沒有可能研製出具有進化功能的機器大腦，以及有情感的「神經電腦」？機器大腦又如何準確地捕捉人類的情感並與之交流？新華網融媒體未來研究院首席科學家王晨對話米格爾·尼科萊利斯，對此進行深度解讀。

王晨和米格爾·尼科萊利斯正在對話

對話嘉賓

王晨：新華網·融媒體未來研究院副院長、首席研究員

米格爾·尼科萊利斯：腦機介面研究先驅、美國杜克大學醫學院神經生物學教授，巴西世界盃「機械戰甲」發明人、《腦機穿越》作者

一、

我不認為機器可以學會人類的情感

王晨：您的研究中關於「情感」的話題，我比較好奇。人類擁有不同的情感，比如高興或者悲傷。隨著人工智慧各項技術的迭代發展，機器是否可以在未來的某天習得人類的情感？

尼科：我不認為機器可以學會人類的情感，我也不認為機器具有你我都具有的普適性的情感表達。因為絕大多數人工智慧系統都只能測量外周神經系統信號，比如心率快慢、是否流汗或者皮膚強度。但是當我們去電影院被情節打動的時候，或者是我們的孩子做了一件令人感動的事情時，我們的情緒是遠比這些特徵複雜的。

比如溝通，語言也是一種數字輸出（digital outward），人的情感狀態是通過投射到語言這個數字頻道才能被表達的。我們大腦中的信息並不是所有都可以通過數字形式進行傳達的，這就是我們每個人都具有獨特情感狀態的原因。

王晨：我曾在一些國際會議上與機器學習背景的研究者交流。他們通過讓使用者體驗的方式採集使用者的生理數據，再通過數據分析，預測未來得到某種數據時使用者的心理活動或情感狀態。我發現這一調查形式存在一定的問題：他們似乎在驗證自己開發的數學模型是否準確，而非驗證他們測量的情感有多精確。數學模型開發出來以後，也沒有在實際應用中驗證其準確性。您認為這樣的研究方法有什麼問題嗎？

尼科：這些研究的問題是：計算機科學、數學以及工程學傾向於把連續的行為片段化和類別化，他們習慣於把一個完整而連續的過程劃分為不同的類型，因為這就是數字系統工作的方式，但是人的大腦產生的信號是連續的而不是分裂的。

另一個問題在於你所說的這些系統所收集的數據為訓練集數據（training set），但是從現實角度來看，不同文化和不同地區的情感表達是十分不同的，比如人和巴西人的表達方式就很不一樣。因此，如果這個系統不能夠涵蓋世界上所有不同文化情感表達特點的數據模式，它的普適性是有問題的。

再比如，適用於加拿大人的系統就一定不適用於南美人，因為南美國家的文化和社會行為模式與加拿大有著本質的差別。所以，當他們很自豪地說我們這個系統的成功率高達90%的時候，我總會向他們拋出這樣一個問題：這個系統的概括性有多強？換句話說，如果我給出一個訓練集數據之外的數據，那麼這個系統是否也能夠做到準確預測呢？往往在這種情況下系統的表現會很差，因為這些系統總是試圖將複雜的、非線性的系統簡化成線性、數字的系統。

因此，這種試圖利用不完整數據去無限接近連續系統的做法是存在缺陷的。再比如，在自然界中的很多現象是不能以公式或者表格的形式呈現的，也就是說，有些現象是不能被寫入程序的。我們或許可以提出問題，但是這些問題卻常常是無解的。

二、

王晨：您是否聽說過由MIT教授提出的一個稱為「情感計算」的概念，研究人員試圖通過收集和處理EEG（腦電波）信號、心率以及皮膚緊繃程度等指標來衡量和測試人類的情感，您如何看待他們的方法呢？

尼科：我可以告訴你EEG信號只是人體信號的一小部分，它並不能涵蓋人體所有的邏輯和物理信號。外周神經所散發出的信號可以改變皮膚緊繃程度、心率和脈搏速度等，而這些只是人體信號的少數，更多的信號是深藏於大腦中的，而這些信號是EEG所不能捕捉的。用一句話說，人體所散發的信號並非均為數字信息，因此並不是所有信號都能夠被計算機識別。比方說，當你看見一個小寶寶的時候，你的EEG檢測到的變化是很細微的，但是如果進一步查看大腦運行的過程，你會發現大腦的信息量是爆炸式的，而這些靠信息單一的EEG信號是測量不出來的，我們還需要藉助其他的手段。所以說，當我們談及大腦信號或者大腦功能信號的時候，每個人都會有不同的定義。就我而言，情感是持續變化的，因此我認為不能單純的把測量「快樂」或者「悲傷」等同於測量情感。比方說，我自己定義了「智能」的含義，然後我再開發一個程序去證明這個定義，這是一種科研的手段，但是不代表研究了所有智能的定義。

三、

王晨：就大腦功能而言，我知道一些研究者致力於fMRI（功能性磁共振成像）研究，他們能夠看到大腦內部到底發生了什麼。但是目前，這些科技設備只適用於實驗室，即使一些公司和產業認識到了大腦的力量能夠幫他們擴展開發企業，但是當前市場上卻沒有能夠投入使用的設備。您認為在未來的五年或者十年內，有可能將大腦的力量應用於市場嗎？

尼科：企業所面臨的問題不僅僅在於設備價格太昂貴，還因為利用這些技術雖然可以窺探大腦內部，但是不能代替大腦做決定。我認識一個杜克大學的專家，據我所知，他們在收集信號的時候會過濾許多細節，因此沒有辦法將這些信號在大腦中準確定位。然而，我認為在未來，我們也許可以發明改進一些其他科技來彌補現在技術難以滲透大腦內部的弊端。到了那個時候，我們就有理由相信大腦科技商業化會成為現實。但是，我們上面所談及和設想的，例如創造力、主觀能動性、智能、音樂和數字能力等，都是把事情往好的方向想，實際上機器在根本上是很難達到這樣的水平的，因為某些信息是根植於大腦結構性層面的，就像我們人腦一樣，這就是我們人類之所以區別於機器的原因。

舉一個例子，我來過很多次，而且我對的歷史也很感興趣，因此讀了很多關於的書。在我和人探討關於明朝的歷史時，我就發現我自己所知的版本和別人告訴我的是不一樣的，所以說他們的知識以及與他們的對話正在改變我對明朝的認知，我的大腦知識結構也隨之改變。因此，大腦最神奇的能力在於其持續的自我改變和自我適應，也就是說大腦是可以進化的，而機器不能。就像我們剛才所說，我們可以通過談話改變對方的大腦結構，但是計算機和電腦網路卻無法實現這樣的相互改變和相互影響。可以這麼說，大腦是宇宙中唯一的「管弦樂隊」，大腦所演奏出的任何音符都可以改變樂器的物理特徵。

王晨：一些研究者說在未來我們有可能研製出「神經電腦」，對此您怎麼看？

尼科：就這麼說吧，這個房間里所有的數字設備都是根據1940年人們對於大腦的認知和印象所創造的。20世紀40年代，MIT的專家形成了他們對人類大腦的認知，他們的認知雖然很有趣但是不完整，他們當時並不知道大腦是在不斷變化的。因此他們所發明的電腦是他們所認知的大腦的形象，不是完整的大腦。由於他們沒有認識到大腦是在不停變化的，所以20世紀40年代所發明的電腦也沒有再生產和再創造的能力，無法像大腦一樣不斷進化。也就是說，大腦是動態的，而電腦是靜態的；大腦可以根據環境而改變，而電腦則不能。

四、

王晨：我們知道人類的大腦是非常複雜且具有特殊性的，現在出現一些流派在討論人的進化的起源問題，其中一個很重要的就是人腦進化論。我想請問您是否認為大腦的發展是遵循達爾文的生物進化論？

尼科：我個人十分認同且相信達爾文的理論。但是如果你在街上隨便問一個人，什麼是歷史上最偉大的科學理論，絕大多數人都會說是愛因斯坦的相對論。但我認為有史以來最優秀的理論是達爾文的理論——生物進化論。達爾文的想法不是用任何數學公式和符號來表現的，而是貫穿和體現在生物一代又一代的繁衍上。因此，達爾文理論的魅力不在於他開發了一種數學工具，而在於揭發了自然界的奧秘。我雖然很喜歡數學，但是我們必須要承認數字是有局限性的，通過數字不能成功傳達所有信息。

王晨：所以可不可以理解為，科學不一定能解釋任何事情，也需要其他的方式，比如藝術和宗教？

尼科：我的家庭一半是希臘人一半是義大利人，但是我更喜歡希臘文化，因為「上帝」是一個有趣的概念，希臘人經過成百上千年的觀察，看到了許多我們所厭惡的東西，比如嫉妒和緋聞，所以他們創造了上帝從而督促人類學會向上帝學習。但是希臘人很聰明，本來是他們創造了上帝，但是他們卻說是上帝創造了人類，這樣就更會使人類效仿上帝的行動了。

作為一個科學家一定要足夠謙虛，因為任何一個人都不能做到百分之百的完整與包容，你所研究的都是你所看到的和認知的。在我的新書中提到了一段話：「如果我們想要定義『宇宙』，我們只能定義出『人類的宇宙』。因為如果有一天，有一個外星人和你面對面促膝長談的時候你就會發現，他眼中的宇宙和我們眼中的是完全不同的。而這些不同可能來源於不同的大腦、生物特徵以及其他因素。」（編輯整理丨卿珊）

本期未來研究員：王晨

王晨，新華網融媒體未來研究院副院長，首席研究員，專註於利用可穿戴設備進行用戶體驗研究。南京郵電大學通信工程專業學士學位之後，獲得荷蘭代爾夫特理工大學電子工程碩士學位，而後在荷蘭國家數學與計算機研究中心研修博士學位，期間主攻用戶體驗評估的生理計算。她將人機交互、數據科學、硬體設計和計算機網路的知識融於一體，形成個人獨特的研究風格，並致力於科研與創新產業的連接。她設計製作的多種生理感測器，已在電影院、博物館、劇場、分散式學習環境等眾多場景中應用，其研究成果發表於ACM CHI，ACM CSCW, NordiCHI, PhyCS以及QoMEX等眾多國際頂級會議。

【未來研究員對話】由新華網融媒體未來研究院研究團隊發起，為新華網智谷特約專欄，合作請聯繫智谷-小谷（zgxg654321）。

本文為新華網智谷獨家專訪，文中內容為米格爾·尼科萊利斯獨立觀點，不代表新華網立場，轉載請註明來自新華網智谷、對話者簡介及編者。

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