機器人先生或女士當教師

會講笑話的機器

我們已經習慣了與機器的交流——例如，無論是自動電話系統還是 Apple 的 Siri 軟體（語音翻譯與辨識介面）。如果自動電話系統不能準確理解我們的輸入，結果可能會令人惱火；反之，如果 Siri 採取幽默的態度並嘗試開個玩笑，結果可能會很有趣。全世界的電腦專家、數學家、心理學家及許多其他學科專家，都在致力於教導機器人甚麼是人類情感，或者更準確地說，如何評估人類情感。目標是將機器人用於教育之外的目的，例如，用於在醫療和保健領域中培養客戶忠誠度，以及用於治療用途。

無所不知的客戶服務小丑

這是 Pepper、Romeo 和 NAO 誕生的地方。這三兄弟「出生」在軟銀機器人公司。Pepper 的使命是在客戶服務方面為公司提供支援。自 2014 年以來，它不僅一直服務於日本雀巢店，現在還被安排在法國盧瓦爾河地區的火車站和歐洲家樂福超市工作。歸功於大容量的資料儲存，這個小型人形機器人掌握了大量的知識。它認識客戶，能夠評估情緒狀態（「你難過嗎？」），並以現有客戶資訊為基礎進行交流。

智慧助手

Romeo 身高 140 公分 (4.5 英尺)，比 Pepper 高一點，是為了幫助身障人士而開發的。有了 Romeo 的幫助，老年人就可以行動得更加自由。該機器人助手可以開門、走樓梯和拿取物品。NAO 的身高只有 58 公分 (1.25 英尺)，是 Pepper 和 Romeo 的縮小版，但卻是軟銀機器人公司最古老的人形機器人。NAO 開發於 2006 年，目前是第五代，全世界有成千上萬的人都在使用它。

機器人教師會說 20 種語言

NAO 是一个互動式且可定制的機器人，它的日文名的意思是「誠實」，能辨識 20 多種語言。NAO 可以協助培訓各種學習內容，所以越來越受到學校的歡迎。在日本這個機器人之鄉，學生們按照機器人的指示學習詞彙、練習心算和做體操。孩子們非常踴躍參與。日本一項關於 NAO 使用情況的研究（關於大阪大學機器人教師使用情況的研究）顯示，在教師-機器人小組上課期間，噪音等級明顯較低。

德國和奥地利的機器人教師

德國和奧地利也已經出現機器人作為助教的案例。憑其淵博的知識，NAO 補充了許多學校針對所有年齡組的 STEM 學科（科學、技術、工程和數學）的教學。例如，德國卡爾斯巴德文法學校的學生在 NAO 的幫助下學習程式設計，上奧地利州 HTL Leonding（職業高中）的學生也可以利用 NAO 學習知識。

難民兒童向機器人 學德文

2016 年啟動的 L2TOR 項目（利用社交機器人進行第二語言輔導），旨在利用人形機器人教授 4 至 6 歲的移民兒童新的第二語言，以便他們能夠盡快融入學校體制文化。然而，用機器人進行語言培訓是對現有教育課程的個人化補充，而不是替代。顯然，使用機器人創造了額外的資源，NAO 目前的購買價格約為 12,000 歐元，長遠而言比個人家教便宜。

人機互動效果不佳

儘管如此，人機互動的品質仍然是有限的。在兒童詞彙量有限的情況下，人工智慧表現出色。但是人工智慧無法理解更複雜對話的背景，也無法主動做出有意義的回應。電腦科學家、教育家和語言學家，正在不斷努力逐步提高人工智慧的理解能力。NAO 應該在這方面迅速發展。它被用於處理人機互動問題的研究專案，以及收集大量資料。研究人員考量了基本問題，例如：人類情感的特徵是什麼？在電腦的幫助下，如何辨識這些情感特徵，電腦本身又如何學習情感？

機器人幫助自閉症兒童

該主題是歐盟「DE-ENIGMA」專案的一部分，該專案於 2016 年啟動，帕紹大學的「複雜智慧系統」學系參與其中。目標是使用機器人來擴展自閉症兒童的社交想像力。「我們想幫助自閉症兒童改善他們的情緒反應，讓他們更容易融入社會。帕紹團隊主任 Björn Schuller 博士教授說：「兒童和機器人之間的對話是治療過程的一部分，如此一來自閉症兒童就可以學會正確評估社交行為。」

精通技術的年輕患者

療程在治療師的監督下進行。ZENO R25 機器人目前的成本約為 5,000 美元，是較便宜的型號之一，它使用軟體來激勵兒童，以此提供回饋並觀察每一種情緒。一項初步研究顯示，年齡在 5 歲至 12 歲之間的大多數自閉症兒童，通常與他們的人形機器人交談對象相處得很好（編輯註解：人形機器人是指外觀和行為都像人類的機器人）。造成這個結果的部分原因，一般來說是自閉症兒童往往非常精通技術，並且因為他們認為與像機器人這樣以規則為基礎且可預測的系統互動，比與人社交互動更簡單，威脅也更小。

認知和產生情緒

另一方面，對許多人來說，機器人如何適應自閉症兒童及其行為乍看之下令人費解。「通常機器行為以示範材料為基準，在我們的例子中，這些材料是從典型的自閉症兒童那裡收集的。為了將自閉症的診斷與固定參數連結起來，需要大量的初步技術工作，但是現在我們有了全新的評估方法來評估非常大量的資料，」Schuller 教授解釋道。「這些參數包括自閉症語言，以及針對運動模式和手勢的圖片處理。我們提供指南，檢測軟體監控臉部表情、手勢和語音特徵，包括聲音的頻率和可變性。這就是情緒得以辨識的方式。」Schuller 教授解釋道。

對人形機器人能力的質疑

德國醫生 Christine Preißmann 博士質疑人形機器人的能力能否持續幫助參與這個專案的兒童。她是自閉症專家和作家，也患有亞斯伯格症：「人工智慧的使用在許多層面上都有意義，但它是否有助於情緒發育目前還值得懷疑。每個自閉症患者都是有特殊需求的個體，因此他們需要特別照護。我懷疑機器人能否提供必要的個人化。我相信，當自閉症患者與機器人一起學習時，他們最終僅限於與機器人互動。」

資料大爆炸成為機器人的知識庫

無論如何，從資料的角度來看，對為期 3 年半的 DE-ENIGMA 專案中收集的資訊進行評估，有可能達成巨大的進展，不僅對自閉症研究，而且對更廣泛的科學界也是如此。到目前為止，以如此集中和有針對性的方式收集大量關於行為、臉部表情、語調、音量和手勢的精確資訊是不可能的。

恐怖谷現象

儘管世界各地的許多人都對大大小小的人形機器人助手充滿熱情，機器人行業也有可能造成天文數字的銷售額，但商業認可與完美人形機器人之間的連結開始產生疑問。我們說的是恐怖谷現象，它代表在機器人達到一定程度的擬人化後會誘發的心理障礙，即任何事物，一旦其行為與人類極度但不完全接近，便會很容易超出人類的接受限度。

技術奇點

然而，技術奇點似乎正在技術發展旅程的盡頭等著我們，在那一刻，人類和機器在智力上變得不相上下，機器能夠自我完善和發展。幸運的是，這並不容易，因為人類的情感世界暫時仍是機器人無法企及的世界。更貼切地說，資訊處理必須至少要與生理學相結合，就像人類一樣，而這不是單憑感測器技術就能解決的問題。所以我們不應該期望機器在不久的將來超越人類的智力。但是，Siri 已經信以為真，在回答「你怎麼看待人工智慧？」這個問題時，Siri 引述笛卡爾的名言。它回答說：「我思，故我在。」