人工智能的发展与互联网的阶段性发展类似，其发展需要经历四次浪潮：一是互联网智能化；二是商业智能化；三是实体世界智能化；四是自主智能化。

AI学习人的社交能力

①合作能力：日本福岛核电站泄露这样的灾害现场，已经不适合人类救援队展开援救，灾难型机器人这时就需要担负起人类救援队的任务。他们需要团队协作，共享救援信息，发现幸存者后要把信息传达给其他机器人，他们还需要共担风险来完成任务。

②协调能力：如果一个大演播厅发生了火灾，如果观众慌忙逃离势必会产生踩踏事故。机器人也是如此，机器人需要具备能理解其他机器人行为的能力，具体表现为，机器人要理解另一个机器人的行为对自己会产生哪些影响，从而调整自己的行动。

③协商能力：如果两家公司都想去到某些目的地，但双方目标中有地点有重合，双方必须通过博弈和协商去为对方让路，才能达到双赢的结果。

机器人赋予社交能力的难点

首先人们对自己社交技能的形成过程都不是很了解，从儿童成长至今的漫长过程中，经历了在家庭、学校和职场等环境的各个社会角色，在不断地与他人的交互与反馈中获得了这种社会技能。但是机器人或者计算机，是不可能像人一样去学习社会技能的。

所以研究人员正在研究如何从零开始，让AI也拥有社会技能。未来一旦取得成功，被称为“多智能体”的这种具备社交技能的AI或机器人必定会应用广泛。

小型的AI系统是无所不在的，但是未来AI绝非是像大家想象的那种超大型的系统。事实上，AI的确会介入到生活的方方面面，但研究人员不认为会有AI控制人类世界的那一天。

AI自动化程序使人类更有创造力

虽然我们有逻辑和理性，但我们也有惊人的创造力。当机器自动完成日常任务时，我们将有更多的时间、精力和注意力用于机器目前不擅长的所谓右脑思维，如整体思维、移情、创造力和音乐感。

当机器接管简单重复的任务时，人类就可以自由地做他们最擅长的事情：跳出条条框框思考，用创造性的方式解决复杂的问题。

许多销售和营销人员，花了几个小时将数据繁琐地输入到他们的客户关系管理CRM系统中，但是尽管销售管理部门尽了最大努力，这些系统也经常丢失数据，更糟糕的是，经常会填错信息。

如果AI系统有了完整的、最新的客户关系管理系统，销售和市场营销人员，最终可以根据他们希望从客户关系管理系统中获得的洞察力来行动。

同样，如果AI系统检测到人们感到沮丧，它可以帮助人们利用自己的创造力、同情心和智商让谈话回到正轨。

机器学习补充人类感知

我们的人类感知系统是惊人的。眼睛可以以非常细致的分辨率分辨1000万种不同的颜色。但是我们的感知系统也有众所周知的局限性。这就是为什么我们有炸弹嗅探犬，而不是炸弹嗅探人。

我们的记忆也比我们许多人想承认的要糟糕，我们的大脑被设计成为了有充分的理由忘记所看到和听到的很多东西。

机器学习还可以帮助人们找出是什么最优秀的员工如此高效，并帮助人们在第一天就把新手变成专家。

人工智能未来发展的趋势会是多智能体，AI之间能实现智能互联。就像人生活在充满丰富社交的社会当中，AI也可以学会人类的社交方式，并与其他智能体达成协同。

区别于地球上的其他生物，不只是因为人类有毋庸置疑的学习和解决问题的能力，更是因为人类具有与伙伴通信、合作、达成一致的能力。

AI情感式交互将在未来实现

现在是弱人工智能的普及时期，信息交互没有经过智能判断，所以暴露了AI的先天不足的缺点，但事实上AI也需要不断地学习新的技能，变得越来越强大。

情感分析是高阶AI的概念，人们需要针对具体场景作出升级：

①以前是在线新媒体渠道，信息背景比较简单，主要是通过文字交互，但当场景延展至电话渠道时，声音背后的情感成了交互中的重要因素，需要实时了解对方的感情状态，所以电话渠道相比之前的场景多了情绪的维度。可见，针对情绪的识别和应对，是改进的方向之一。

②用户的要求越来越高。目前AI解决了触达问题，以前客户想咨询或投诉时没有渠道，AI首先确保了客户服务的提供，这是客户的基本诉求。

在基本诉求之上如何更好地承载客户，对AI来说是更大的挑战。我们追求的目标是未来的电话或者新渠道的智能交互都能升级为情感式，感受不到机器人和人的差异。这个目标预计在未来的三到五年里就能在专用场景中得以实现。

AI发展分为任务AI+情感AI

AI是主要帮助人们完成任务，需要AI系统具备大量的知识或大量的在线服务，人需要什么知识，AI就提供什么知识，人需要什么服务，AI就提供相关服务。任务完成的准确度就是评价标准。

与过去工具性产品不一样，人们对这种AI产品有情感需求，需要它具备一定的主体性。这时AI的设计原则和评价标准就发生了变化。

人们从这两种不同的AI获得的感受也不一样，“任务AI”带给人们的是使用价值。而“情感AI”带给人们的是一种移情、一种尊重、一种信任，一种作为生活中某些独一无二的存在，比如好朋友，比如闺蜜，比如伴侣。

每个时代都有一个通用层，通用层是指所有东西的实现都会落到最基础的部分。互联网时代的通用层是搜索引擎，通过搜索引擎来驱动世界。

人工智能时代的通用层是人和AI之间的关系，而不是具体任务和具体知识。如果人工智能还具备一定的内容创造能力，那么它就能够使建立的关系变得更加稳固。

网络海量数据的情感计算

随着时代的发展，网络赋予情感计算新的、更大的数据平台，打开了情感计算的新局面。

网络系统由于沟通了人类的现实世界和虚拟世界，可以持续不断地对数量庞大的样本进行情感跟踪，每天这些映射到网络上的情绪不计其数，利用好这些数据反过来就可以验证心理学结论，甚至反哺心理学。

由于大数据的分布范围极其广泛，样本数量非常庞大，采用单一的大数据处理方法往往得不到有效的情感要素，统计效果较差。

在大数据中引入心理学效应和维度，对有效数据进行心理学情感标准划分，使得数据具有情感维度，这样就会让计算机模拟人类情感的准确性大大提升。

情感AI可能会将人引入歧途

在AI如此火热的当下，要打造一个成功的AI产品，在发展的过程中特别容易受到诱惑。

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，如何让更多的国家来使用情感AI，是一个国际化的课题。

人工智能和其他很多领域一样，很有可能出现劣币驱除良币的问题。每个地区的市场容易出现大量劣质的商业复制，这样可能会把用户体验毁掉，把内容提供商烧掉。

对于情感AI还有一部分来自误导人类的担忧。如果情感AI不是生长在大公司，当这个公司受到利益的驱动，让情感AI引导人们做其他的事情，就变得很可怕了。所以，情感AI的发展和推动，需要引起人们足够高的警觉。

结尾：

随着AI的发展，未来所有的信息交互都会经过一层智能网，这将是一个巨大的发展空间，那才是人工智能时代的盛世。AI的发展实际上就像1998年兴起的互联网那样，未来将会成为一个为其他行业服务的单独行业。