假设机器人可以感知人类的情感。如果它们可以像临床医学家一样，对它们的使用者的心情非常敏感，会怎么样呢？如果由电脑控制的电子教学系统可以感知学习者什么时候做得好，什么时候感到挫败，或者什么时候进展顺利，又会怎么样呢？如果家用电器和未来的机器人可以根据主人的心情而改变它们的操作，那又会怎么样呢？

罗莎琳德·皮卡特教授 ^[2] 在麻省理工学院的媒体实验室主导了一项名为“情感计算”（Affective Computing）的研究，尝试开发一种机器，这种机器可以感知与之互动的人类的情感，然后做出相应的回应。她的研究小组在开发能够感知恐惧和焦虑、不悦和悲伤的测量仪器方面，取得了重大进展。当然，还有满足和快乐。图6.5取自他们的网站，展示了必须解决的各种问题。如何感知某人的情感呢？人类的身体会以多种方式展现自己的情感状态。当然，包括了表情和身体语言。人类可以控制自己的表情吗？嗯，可以，不过本能层次是自动运作的，虽然行为层次和反思层次可以设法抑制本能反应，但似乎无法完全抑制住。即使是最善于控制自己情感的人 ^[3] ——所谓的扑克脸（poker-face），他们无论面对什么情况，都能保持中庸的情感反应。但即使是这样的人，仍然会有细微的表情——一些可以被经过训练的观察者捕捉到的稍纵即逝的表情。除了肌肉群的反应之外，还有很多生理上的反应。例如，尽管眼睛瞳孔的大小会受到光线强度的影响，但它仍然是情感变化的指示灯。当人们感到有兴趣或被激起某种情感时，瞳孔就会放大。当人们正在努力解决某个问题时，瞳孔也会放大。这些反应都是无意识的，因此人们很难——或许没有可能——控制它们。职业赌徒有时在昏暗的房间里也会戴着有色眼镜，这是为了防止他们的对手捕捉到他们瞳孔大小的变化。

心跳、血压、呼吸频率和流汗量都是用于推测情感状态的常见指标。即使流汗量少到不易被人察觉，都可以引起皮肤电传导率的变化。只要采用适当的电子设备，就可以探测到所有这些指标。

问题在于，这些简单的生理指标是对情感状态的间接测量，每种指标都会受到很多因素的影响，而不仅仅是情感或情绪。因此，尽管这些指标被广泛应用于临床和实际情况中，但也必须小心地解读。因而，所谓测谎仪（lie detector）的运作方式，其实就是情绪探测仪。这种方法在技术上被称为“多种波动记录测试器”（polygraph testing），因为它同时记录和绘制多种生理指标，例如心跳频率、呼吸频率和皮肤传导等。测谎仪不探测谎言，它测试一个人对审查者提出的一系列问题的情绪反应，有些受测者被推断是诚实的（所以他们的情绪反应较轻微），有些则是不诚实的（所以他们的情感反应较为强烈）。从这里可以看出，为什么测谎仪备受争议，因为无辜的人可能会对尖锐的问题产生强烈的情绪反应，而有罪的人可能对同样的问题无动于衷。

有技巧的测谎仪操作者通过控制提问来核实受测者的反应，设法弥补这一缺陷。例如，通过问一个他们认为会得到谎言答案的问题，但是这个问题与手头上的问题无关，他们就可以看出受测者撒谎时是什么样子的。要达到这个目的，可以与嫌疑犯面谈，然后提出一系列为了刺探出异常行为的问题。审查者对这些问题并不感兴趣，但是嫌疑犯却可能会撒谎。在美国通常问的一个问题是：“你在十几岁的时候有没有偷过东西？”

因为测谎仪记录的是当前与情感相关的生理状态，而不是谎言本身，因此并不是十分可信，可能会出现遗漏（因为没有产生情感反应而察觉不出说谎）和错误警报（紧张的嫌疑犯会产生情感反应，即使他/她是无辜的）。这些机器的资深操作员意识到这些缺陷，有些人使用测谎仪作为引导嫌疑犯认罪的方式：那些真的相信测谎仪懂得“读心术”的人可能会因为害怕接受测试而招供。我曾经跟那些相熟的操作者交谈，他们对于我们针对测谎仪的批评十分赞同，但是他们都为曾经引导嫌疑犯主动招供而感到自豪。然而，即使是清白无辜的人有时也会招认子虚乌有的罪行，这看起来也许很奇怪。测谎仪记录的准确性存在诸多缺陷，美国国家研究院的全国研究委员会 ^[4] 为此开展了一次漫长而全面的研究，调查结论显示，对于安全审查和法律方面的用途来说，多种波动记录测试器存在着太多的缺陷。

假设我们可以检测到一个人的情绪状态，那么我们应该做出怎样的回应？这是一个仍未解决的重大问题。以教室场景为例，如果一个学生遇到挫折，我们应该设法消除他的挫败感，还是引导他面对学习过程中的挫折？如果汽车驾驶员感到紧张和有压力，应该采取何种适当的反应？显然，对于某种情感的适当反应需要视情况而定。如果学生因为获取的信息不清晰或难以理解，那么对于老师来说，了解这样的挫折感是十分重要的，他们可能可以通过进一步的解释来改善这一现象。（然而，在我的经验中，这种情况几乎不可能发生，因为最初引起这种挫折感的老师往往不懂得如何改善这一现象。）

如果挫折感是由问题的复杂性引起的，那么老师的适当反应就是什么也不要做。学生在尝试解决稍微超出自己能力的问题或者做一些从来没做过的事情时，遭受挫折也是很平常的。事实上，如果学生没有偶尔遇到挫折，也许是一件坏事，这意味着他们没有承担足够的风险，没有充分地鞭策自己前进。此外，对遭遇挫折的学生进行重新评估或许有所裨益，可以向学生们解释，一定程度的挫折是适宜的，甚至是必要的。这是良性的挫折，可以促进学生改善和学习。然而，如果挫折持续太久，会导致学生放弃，认为问题超出了他们的能力范围。这时，就要提出建议、指导性说明或其他指引。

如果学生遭遇的挫折与课堂无关，那也许是个人经历造成的，也许是课堂以外发生的事情。这时，我们不清楚可以采取什么行动。无论是人还是机器担任教师，都不是很好的心理治疗师，而表达同情可能也不是最好或最适当的回应。

可以感知情感的机器人是一个新兴的研究领域，它提出的问题与它能够解决的问题一样多，包括了机器如何捕捉情感以及如何确定最适合的回应方式。请注意，当我们努力确定如何让机器做出适当的反应时，其实我们在这方面也不怎么擅长。对于正在经历情绪困境的人，许多人都不知道怎么做出适当的回应，有时他们的努力会适得其反。而许多人还会出人意料地对别人的情感状态感觉迟钝，即使是他们很熟悉的人。那是因为，处于情绪压力下的人，会很自然地设法隐藏自己的真实感受，而大多数人都不是捕捉情感信号的专家。

尽管如此，这仍然是一个非常重要的研究领域。即使我们不可能开发出可以完全应对自如的机器，但通过这样的研究，我们应该能获取关于人类情感和人机互动的信息。