人工智能的發展與互聯網的階段性發展類似，其發展需要經歷四次浪潮：一是互聯網智能化；二是商業智能化；三是實體世界智能化；四是自主智能化。

AI學習人的社交能力

①合作能力：日本福島核電站泄露這樣的災害現場，已經不適合人類救援隊展開援救，災難型機器人這時就需要擔負起人類救援隊的任務。他們需要團隊協作，共享救援信息，發現幸存者后要把信息傳達給其他機器人，他們還需要共擔風險來完成任務。

②協調能力：如果一個大演播廳發生了火災，如果觀眾慌忙逃離勢必會產生踩踏事故。機器人也是如此，機器人需要具備能理解其他機器人行為的能力，具體表現為，機器人要理解另一個機器人的行為對自己會產生哪些影響，從而調整自己的行動。

③協商能力：如果兩家公司都想去到某些目的地，但雙方目標中有地點有重合，雙方必須通過博弈和協商去為對方讓路，才能達到雙贏的結果。

機器人賦予社交能力的難點

首先人們對自己社交技能的形成過程都不是很了解，從兒童成長至今的漫長過程中，經歷了在家庭、學校和職場等環境的各個社會角色，在不斷地與他人的交互與反饋中獲得了這種社會技能。但是機器人或者計算機，是不可能像人一樣去學習社會技能的。

所以研究人員正在研究如何從零開始，讓AI也擁有社會技能。未來一旦取得成功，被稱為“多智能體”的這種具備社交技能的AI或機器人必定會應用廣泛。

小型的AI系統是無所不在的，但是未來AI絕非是像大家想象的那種超大型的系統。事實上，AI的確會介入到生活的方方面面，但研究人員不認為會有AI控制人類世界的那一天。

AI自動化程序使人類更有創造力

雖然我們有邏輯和理性，但我們也有驚人的創造力。當機器自動完成日常任務時，我們將有更多的時間、精力和注意力用于機器目前不擅長的所謂右腦思維，如整體思維、移情、創造力和音樂感。

當機器接管簡單重復的任務時，人類就可以自由地做他們最擅長的事情：跳出條條框框思考，用創造性的方式解決復雜的問題。

許多銷售和營銷人員，花了幾個小時將數據繁瑣地輸入到他們的客戶關系管理CRM系統中，但是盡管銷售管理部門盡了最大努力，這些系統也經常丟失數據，更糟糕的是，經常會填錯信息。

如果AI系統有了完整的、最新的客戶關系管理系統，銷售和市場營銷人員，最終可以根據他們希望從客戶關系管理系統中獲得的洞察力來行動。

同樣，如果AI系統檢測到人們感到沮喪，它可以幫助人們利用自己的創造力、同情心和智商讓談話回到正軌。

機器學習補充人類感知

我們的人類感知系統是驚人的。眼睛可以以非常細致的分辨率分辨1000萬種不同的顏色。但是我們的感知系統也有眾所周知的局限性。這就是為什么我們有炸彈嗅探犬，而不是炸彈嗅探人。

我們的記憶也比我們許多人想承認的要糟糕，我們的大腦被設計成為了有充分的理由忘記所看到和聽到的很多東西。

機器學習還可以幫助人們找出是什么最優秀的員工如此高效，并幫助人們在第一天就把新手變成專家。

人工智能未來發展的趨勢會是多智能體，AI之間能實現智能互聯。就像人生活在充滿豐富社交的社會當中，AI也可以學會人類的社交方式，并與其他智能體達成協同。

區別于地球上的其他生物，不只是因為人類有毋庸置疑的學習和解決問題的能力，更是因為人類具有與伙伴通信、合作、達成一致的能力。

AI情感式交互將在未來實現

現在是弱人工智能的普及時期，信息交互沒有經過智能判斷，所以暴露了AI的先天不足的缺點，但事實上AI也需要不斷地學習新的技能，變得越來越強大。

情感分析是高階AI的概念，人們需要針對具體場景作出升級：

①以前是在線新媒體渠道，信息背景比較簡單，主要是通過文字交互，但當場景延展至電話渠道時，聲音背后的情感成了交互中的重要因素，需要實時了解對方的感情狀態，所以電話渠道相比之前的場景多了情緒的維度。可見，針對情緒的識別和應對，是改進的方向之一。

②用戶的要求越來越高。目前AI解決了觸達問題，以前客戶想咨詢或投訴時沒有渠道，AI首先確保了客戶服務的提供，這是客戶的基本訴求。

在基本訴求之上如何更好地承載客戶，對AI來說是更大的挑戰。我們追求的目標是未來的電話或者新渠道的智能交互都能升級為情感式，感受不到機器人和人的差異。這個目標預計在未來的三到五年里就能在專用場景中得以實現。

AI發展分為任務AI+情感AI

AI是主要幫助人們完成任務，需要AI系統具備大量的知識或大量的在線服務，人需要什么知識，AI就提供什么知識，人需要什么服務，AI就提供相關服務。任務完成的準確度就是評價標準。

與過去工具性產品不一樣，人們對這種AI產品有情感需求，需要它具備一定的主體性。這時AI的設計原則和評價標準就發生了變化。

人們從這兩種不同的AI獲得的感受也不一樣，“任務AI”帶給人們的是使用價值。而“情感AI”帶給人們的是一種移情、一種尊重、一種信任，一種作為生活中某些獨一無二的存在，比如好朋友，比如閨蜜，比如伴侶。

每個時代都有一個通用層，通用層是指所有東西的實現都會落到最基礎的部分。互聯網時代的通用層是搜索引擎，通過搜索引擎來驅動世界。

人工智能時代的通用層是人和AI之間的關系，而不是具體任務和具體知識。如果人工智能還具備一定的內容創造能力，那么它就能夠使建立的關系變得更加穩固。

網絡海量數據的情感計算

隨著時代的發展，網絡賦予情感計算新的、更大的數據平臺，打開了情感計算的新局面。

網絡系統由于溝通了人類的現實世界和虛擬世界，可以持續不斷地對數量龐大的樣本進行情感跟蹤，每天這些映射到網絡上的情緒不計其數，利用好這些數據反過來就可以驗證心理學結論，甚至反哺心理學。

由于大數據的分布范圍極其廣泛，樣本數量非常龐大，采用單一的大數據處理方法往往得不到有效的情感要素，統計效果較差。

在大數據中引入心理學效應和維度，對有效數據進行心理學情感標準劃分，使得數據具有情感維度，這樣就會讓計算機模擬人類情感的準確性大大提升。

情感AI可能會將人引入歧途

在AI如此火熱的當下，要打造一個成功的AI產品，在發展的過程中特別容易受到誘惑。

情感和文化是有一定地域性的，情感AI也就有地域和文化的不同，如何讓更多的國家來使用情感AI，是一個國際化的課題。

人工智能和其他很多領域一樣，很有可能出現劣幣驅除良幣的問題。每個地區的市場容易出現大量劣質的商業復制，這樣可能會把用戶體驗毀掉，把內容提供商燒掉。

對于情感AI還有一部分來自誤導人類的擔憂。如果情感AI不是生長在大公司，當這個公司受到利益的驅動，讓情感AI引導人們做其他的事情，就變得很可怕了。所以，情感AI的發展和推動，需要引起人們足夠高的警覺。

結尾：

隨著AI的發展，未來所有的信息交互都會經過一層智能網，這將是一個巨大的發展空間，那才是人工智能時代的盛世。AI的發展實際上就像1998年興起的互聯網那樣，未來將會成為一個為其他行業服務的單獨行業。