Cynthia Breazeal：机器越来越智能的时候，人性化非常重要

导语：

当下，机器人已经大规模地进入商业化应用、政府管理等领域，甚至走入寻常百姓家，这些都已经不存在技术上的障碍。当机器人更直接且显著地影响数百万人的生活时，在机器人设计过程中的技术选择不仅包含了价值判断与期望，也具有一定的道德选择。

5月25日，MIT媒体艺术与科学副教授、MIT Media Lab机器人小组负责人Cynthia Breazeal在第三届AIAED全球AI+智适应教育峰会谈到机器人与人类的关系时表示：未来，机器人会是非常好的同伴，之所以这样做，是因为我们如何让学习更加有人性，让我们的孩子能够更好的学习。机器人和人类之间构建情感交流不光是关注孩子学得多好，同时还有其他一些东西，比如孩子对于学习的态度，包括创造力，和一些批判性思维等。

Cynthia Breazeal教授还表示机器人肯定不会去代替父母以及教师的指导，这是补充的工具，因为它可以强化学习，强化更多的关系，并且带来更多的价值。未来我们的机器越来越智能的时候，人性化就非常重要了，所以我们在进行机器设计帮助孩子学习的时候，不单单只是所谓的课程知识或者技能，必须要考虑到童年时代以及他们学习有怎样的质量和能力，才能更加成功。

以下为演讲正文：

大家上午好!非常高兴能够在这里为大家做演讲，各位都非常充满激情，你们都非常愿意为孩子付钱，让他们能够在自己非常理想的环境中生活，而且我也知道你们非常希望利用AI帮助我们加速这个过程的实现，今天我想说一个不太一样的技术，就是机器人。因为我们未来机器人会是非常好的同伴，之所以这样做，是因为我们如何让学习更加有人性，让我们的孩子能够更好的学习。机器人和人类之间构建情感交流不光是关注孩子学的多好，同时还有其他一些东西，比如孩子对于学习的态度，包括创造力，和一些批判性思维等。

首先，当然机器人在很多环境下已经被开发应用，比如在学校在全世界各地都有应用，帮助孩子学习工程方面的课程，还有课堂里面的机器人，让人们接触到不同的机器人专家。机器人同教室里面的学生有越来越多的交流，或者同一小组的学生有更多的交流，再次证明一对一的个性化关注，不管是对于普通的孩子，还是有特殊需求的孩子，比如有自闭症的孩子来说，都是一个很好的办法。

我们已经有了这种领域的研究和早期的商业应用，但今天我想关注的是早期孩子的学习和教育，刚才已经讲得非常好，解释了一下批判性，早期孩子的学习，对于孩子以后的成功非常重要，如果在幼儿园开始改善就非常难了。我们针对孩子自己的自然认知能力很关键，不同的年龄表现是不一样的，整个环境也非常重要，比如孩子和父母多久见一次，父母给孩子说的话有多少，他们说的是哪种语言，这些都非常重要。对孩子进入幼儿园的时候可能已经有了很多不同的能力和竞争力，因此，我们有很大机会使得教育系统更加个性化，不可能说一个老师能够解决所有的问题。因此，这里有很大的机会。

现在我们面临的一个困境，不一定要把机器人当作老师，我们可以把它当作孩子同时学习的一个工具，这是一个非常有利的办法帮助孩子学习。孩子是渴望学习的，可以从同伴那里学习，如果能够开发这样一个技术帮助孩子学习，确实是要遵循这样一个原则，看孩子怎么从同伴当中学习的，有的时候孩子从朋友那里学到一些东西，你也可以教他们一些新的东西，他也可能加深你已知的印象，帮助你掌握这些技能。有的时候你不懂一些事情，你的朋友懂得比你更多，朋友就你教你。还有一些时候是两个朋友都不清楚这个事情，你们可以一起去探索，有可能失败，再尝试，最后成功。这个过程中孩子会学到复原力，学到合作和其他的技能，是非常有用的一个办法。

核心问题是，我们能不能设计出这样一个机器人，让它成为一个像同伴一样的学习伙伴，提供这样活跃的学习过程?通过学习的每一步情感都深深进入其中。昨天我听到也有嘉宾谈到强化学习可能成为一个很好的帮助办法，今天我也会试着讲一下现在这种社会活力重要性，不仅要惠及不同的孩子，还要提供更好的开发工具，TOM什么因素会影响到我们学习的方式?我们觉得社会情感因素也很重要，它会影响到我们怎么参与、怎么学习。还有一个更大的问题，当我们学习的时候，并不仅仅关于对知识的学习，还关于对其他所有事情的学习，包括态度、孩子的思维方式、怎么变得有创造力，我们能否设计出来这么一个智能机器人帮助孩子，同时学到这么多的东西我想我们是可以的。

因此，我首先谈一谈非语言交流在社会语言当中的重要性，这是非常重要的一方面，在构建社会关系当中非常重要。当我们看AI计算的时候，我们在很多演讲中听到了，我们看到有很多工作，把每个人看作一个个体，机器是别人的面部表情等等，这个领域的计算能力已经很强了，但是我想谈谈人、机之间的环境，必须理解人和人之间的交互，他们怎么通过非语言的东西交流，最近我们开始来分析两、三人之间的交流，怎么分析、怎么预测他们的交流质量以及彼此之间的信任与否。在我们工作当中，我们有很多早期的语言训练，比如讲故事、培训，还有一些词汇、概念的训练，讲故事的时候我们就进入一个故意的环节，里面有一个妈妈，她会讲一个故事给她的孩子，然后以一种参与性的方式介入进来，让孩子理解她讲的东西，孩子也可以和她的妈妈交流，因此这是一个参与性的过程。他们会交流很多东西，包括手势、表情等，我们怎么编码到机器当中?我们想要打造这么一个机器人能够像同伴一样交流，因此我们关注同伴讲故事。我们研究人和机器人在这样一个环境中怎么交互的。

我们看到了他们的手势、目光、视线、表情，我们做了很多组这种孩子的实验，从实验中提取了面部表情、坐姿速度，我们用算法做出了一个模式，让机器人同样参与到这样的交流中，机器人和两个孩子的交流是一样的，我们再去分析机器人多大程度上模拟了一个同伴孩子的行为，更重要的是，这个机器人的行为多大程度上影响了这个孩子的参与和学习。

因此，我们研究了很多层面，我们经常让一个孩子同两个机器人进行交流，其中一个是对应性的，另外一个机器人有不同的行为。可能同样具有表达性，但是它的手势动作更随机，我们让孩子同两个机器人交流，看他们的交流有什么不同。当我们做这个实验时，我们发现孩子给两个机器人讲故事的，他们同样喜欢两个机器人，但是他们会花更多的时间，或者讲更长的故事给那个特遣机器人，因此我们通过这个实验了解到孩子的模式。当我们问问题的时候，你有了这两个机器人，一个是特遣机器人，一个是非特遣机器人，再放一个动物在这个孩子面前，有的动物是孩子不认识的。孩子可以问两个机器人它们的观点，特遣机器人会说可能是索码，非特遣说这是一个KIKO，再问孩子你相信哪个机器人说的话多数孩子会相信特遣机器人，非语言交流会扮演非常重要的角色，会成为他们话的可信度的构成因素，这是一个潜意识和非自主的交流

我们再关注具体时刻的交流，我们在重复这样的接触中会有什么结果?创造力之外怎么打造真正的关系，现在我们有一个机会看机器人怎么适应孩子的学习，怎么提供个性化的方案管理孩子的学习过程，我们在这个过程中加入了强化学习，现在有学校环境中的机器人评测系统的有效性，还做随机对照实验，去检测孩子的口语和测绘。同时，让孩子和机器人在一个讲故事的场景中，让孩子给机器人重复讲故事，机器人问孩子一些问题，孩子回应这些问题，孩子重新给机器人讲故事，机器人再把这些词汇编码，把所有东西记录下来，孩子说了什么，他们的表情、姿势、具体姿态等，然后看机器人给孩子的交流结果，给大家简单看一个视频。机器人会记录它同孩子的关系，包括孩子的名字，一些关键的语言，机器人会问问题。

故事中的语言词汇会记录出来，机器人会创造一个同孩子非常特别的关系，就像一个宠物一样，我们同很多孩子在不同场景做这样的实验，有的是个性化的定制机器人，有的是非定制化机器人，看他们的交流有什么不同。我们分析不同孩子的不同行为，他们的词汇、表情、姿态，一次又一次去看把他同非定制化机器人的结果进行对比，发现这个结果是非常惊人的。词汇得分方面同非个性化的机器人交流也能够提升孩子的能力，但是个性化机器人能够提升的更多，同时我们也能看到面部表情、姿态等表示，孩子同个性化机器人交流的时候他们参与度更高，这个结果展示了个性化机器人能够更好的提升孩子的能力。

因此，对于同机器人交流的孩子来说，他们的关系更加接近，学习的结果也更好。在个性化机器人当中成果是更好的，孩子在所有各方面得分都更高，非常有趣。

再给大家展示一段视频，这是另一个游戏，是一个词汇的学习游戏。孩子和机器人玩一个合作的游戏，系统先给出一个难题，这个孩子和机器人轮流找到对应词汇的图片，我想让大家仔细看看他们两个之间的合作，孩子和机器人是怎么合作的?她把机器人放的离她很近，就像一个伙伴一样，大家可以看他们之间的交流。所以她不知道这个词是什么问题，机器人就像老师一样问问题。她做出了选择，不对。机器人强调了孩子要自信，它说我相信你，她虽然有一点小失望，但是你看孩子的手势，再次参与到这个游戏中。她看到这个目标，她又去摸机器人，告诉它，我相信你的选择。所以在很多方面都有激励性，这个例子展示了孩子和机器人合作再学习。

机器人也会失败、挣扎，就会给孩子之间建立一种情感联系。这个视频非常有趣的一点是，机器人给孩子制定了个性化的学习方案，以一个同伴的方式来参与。当机器人扮演老师的角色教授孩子一些东西的时候，什么时候应该像是个同学，会让孩子们进一步的主动学习，所以我们必须要知道如何进行个性化。我们在各个公立学校看了学生的学习成果，看了三个不同的政策对孩子的影响，比如有些时候机器人永远都是导师这是比较常见的，还是永远都是学生的角色。我们发现如果机器人是同伴的话，学习的成果会更好。而且我们在后期的研究当中也是如此，这个也是和当前我的视频差不多的，就是机器人告诉这个小女孩，说我相信你，再让小女孩说这句话。因此，大家在这里形成一个伙伴关系的时候，小女孩就会学到更多技能，而且懂得更加交流。

因此，这里面对社交进行模拟，而且这是一个非常好的现象，能够让孩子们更好的将故事讲好，并且更好的表达自己。因此，我们也可以知道一个非常重要的东西，就是所谓的成长性心态，如果现在孩子们玩游戏的时候有挑战性，并且机器人是一个比较有成长性心态的，这个会如何影响到孩子们?这也是我们不断问的问题的地方。因此，我们设置了一个游戏，而且我们也开发了一个机器人，还有机器人的架构，我们就像孩子一样去玩这个游戏，而且这个游戏的过程会被记录在机器人这边，然后机器人将会用成长性的心态来指导孩子。

大家可以看视频，这是成长性心态的机器人，他们在玩游戏，这里有一些问题是可以解决的，有一些是没有办法解决的，也就是说，有些问题是没有办法找到答案的。我们可以看到，他们是如何面对失败，其实在这个题当中，机器人是没有办法解决问题的，所以这个孩子说不要紧，这是我学的过程，现在到孩子了。首先他会选择多大的难度，还有在挑战上他会坚持多久，以及他对失败是如何反应的。因为刚刚机器人说我解决不了，但是我可以学习。但是这个孩子在解决问题的时候，机器人就给他鼓励说，你这么努力，我真的是非常非常的高兴。最后当然有所谓的评估，孩子们将会如何进行自我评估，以及我们有评估，还有他们的行为得到评估，这个我们是做八周的干涉性实验。而且当有了成长性心态以及好奇心之后，我们发现在研究之后的结果，差不多在7次游戏之后，虽然说好奇心下降一点，但是成长性心态是成长了。我们发现这样的心态也会影响到成长，这样一种对社交的模拟会进一步增加孩子的好奇心，能够让孩子们拥有成长性心态，所以这也是一个非常好的机会，我们可以利用的机会。

因此，在AI当中到底孩子们需要什么东西才能成功呢?比如像大卫，他也算是一个非常著名的MIT的经济学家，他一直在研究工作以及机遇，尤其是在自动化的时代人们需要靠什么才能够成功。比如说AI，还有其它技术让我们的环境越来越自动化了，还有我们的同情心、同理心、好奇心，还有道德，其实对孩子来讲是更加重要的能力。我们可以看到这样一个学习伙伴的技术，以及学习伙伴和我们之间的关系，将会是一个非常好的激励工具，能够让孩子们更好的学习，并且相互支持。

这里有很多方向，从技术上来讲我们可以搜集很多数据，也是非常好的，同时它也是一个非常好的伙伴，而且是只关注你的伙伴，在这个伙伴的关注之下，你会更加耐心，不会有任何的偏见。所以他们在进行学习的时候会更加舒适，哪怕犯错误的时候他们都不会觉得尴尬，他们会不断在这样的鼓励之下学习新的东西，这也是我们所提倡的。因此这个过程中，孩子们不但是能更好的进入到学习当中，而且他们会有更好的积极的态度，这也非常有意思，而且是非常好的机遇，这也是未来的趋势。

非常重要的一点，这个肯定不会去代替父母以及教师的指导，这是补充的工具，因为它可以强化学习，强化更多的关系，并且带来更多的价值。因此，未来我们的机器越来越智能的时候，人性化就非常重要了，所以我们在进行机器设计帮助孩子学习的时候，不单单只是所谓的课程知识或者技能，必须要考虑到童年时代以及他们学习有怎样的质量和能力才能更加成功。我们也希望这些设计，我们在设计的时候让这些技术变得更加有人性化，而不是没有人性化，这也是我们正在做的事情，谢谢!

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