机器人打“感情牌“，我们离这一天还有多远？

作为中国最大的网购零售平台，淘宝仅仅去年双十一一天的海报就多达4亿张，自从“千人千面”计划启动以来，海报的个性化需求不断提高。显然，把这份工作交给设计师来做，工作难度和强度相当大，而如果把它交给淘宝的AI设计师“鲁班”，似乎就简便许多了。

经过三年的不断学习，这位“鲁班”的设计水平已经达到阿里巴巴 P6设计师的水准，也就是说“鲁班”的设计水平已经相当于一名优秀的人类中级设计师，具有审美能力并且可以基于自己的审美进行海报的设计。在不断摄入数据的基础上，今年下半年，“鲁班”的设计能力将达到人类高级设计师的水准。

那这位“鲁班”是如何构建起自己的审美的呢？风格学习（规划 + 元素）、行动器、评估网络是它的三大工作原理。在前期设计师团队生产的基础元素的基础上，“鲁班”拥有着自身对抗学习与强化学习的能力，像滚雪球一样依靠算法把简单的数据层层放大，进而进行组合和重构，建立起一套自己的算法模型。这套算法模型包括了对人的视觉认识与美学感受，同时还加入了譬如计算色彩感情、角度分布等认知学、心理学所依据的元素及结构。

不难看出，这位AI设计师依靠自学不断提升着自身的审美能力，在算法模型的基础上不断提升设计水准。AI设计师“鲁班”拥有自己的的四个核心能力，即一键生成海报、智能排版、设计拓展、智能创作。这自然也暗示着，未来AI机器人也将具有独立审美和智能创作能力。

人工智能真能把人性变成算法吗？

今年4月刚刚成立的清华-阿里巴巴自然交互体验实验室已经着手探究如何构建机器的“五感”，即语音、听力、嗅觉、触觉、乃至内心和大脑活动这些特质。智能相对论（aixdlun）分析师柯鸣认为，从计算的角度，公式似乎是一切赖以存在的基础，但是所有的事物都是算法能够计算的吗？

1.情感计算并不能成为情感的生成器

要想建立情感的识别和表达系统，就必须要对情感类型进行划分，从而确立感情的基本模态。要想准确识别并表达情感，对其基本类型就要有标准化的划分。

众所周知，人类情感中，复杂的情感内容和情感方式之间是相互交织渗透的，根本无法进行精确的量化分析。不同的情感类型引起的生理指标之间根本没有通约性，并且诸如犹豫、尴尬、怀疑等微妙的情绪，相应的生理指标变化程度往往是短暂和微弱的，根本无法实现对其统一度量。就算是同一种类型的情感，其情感感受强度和表达强度以及情感生理唤醒程度都可以采用多种生理指标进行测量和计算，而这同时还要受到众多环境因素以及人体其他生理和精神因素的干扰，从而产生不可消除的差异性和波动性。