人工共情引發審美心理范式轉型

鄒廣勝 劉雅典

(浙江大學 人文學院，杭州 310058)

提要： 遵循符號主義或邏輯主義研發路徑的第一代人工智能與情感沒有直接關聯，而作為新一代人工智能，當今遵循聯結主義路徑、模擬人腦神經元系統的人工神經元網絡，則與情感有直接關聯，正在快速、全方位向各門類藝術生產領域滲透，并使“人類共情”走向“人工共情”，引發審美心理范式重大轉型。審美移情說揭示人可以把情感移入外界物上，這為人與人工智能機器所自動創作的文藝作品物產生共情，提供了基本依據；與移情相關的“內模仿”“機械的解釋”“人格化的解釋”等理論，對于探討與人工共情相關的人工神經元網絡以及機器是否具有情感等有重要啟示。超越認為人工智能機器作品無法使人產生共情和獲得美感等似是而非的認知，摒棄現代美學對文藝的機器生產方式的本能抵觸情緒，推動審美心理范式轉型，文藝美學及其相關思想資源將會在人工智能文藝乃至人工智能技術整體進一步發展中發揮重要作用。

當今基于模擬人腦神經元系統的人工神經元網絡(Artificial Neural Network)的新一代人工智能(Artificial Intelligence，簡稱AI)技術正在極速發展，自然語言處理技術已使微軟“小冰”、清華大學“九歌”等可以自動創作詩歌作品，視覺圖像算法已使“小冰”等可以自動創作美術作品，聽覺聲音算法也使計算機可以自動創作音樂作品——AI正在快速、全方位向各門類藝術生產領域滲透，AI文藝正處于高速發展中——這對傳統文藝創作和美學理論研究等既是挑戰，也是機遇。傳統美學的一個基本理論假設是：文藝是人的“情感”表現——由此推論：機器(計算機)不可能“具有”情感，所以機器創作出的作品就不是真正的文藝——但是這種推論至少存在兩個問題：(1)文藝情感表現說，只是現有諸多美學理論中的一種假設，比如模仿論或形式主義美學等就不會同意這種理論假設；(2)即使承認機器不“擁有”情感，但AI機器及其產品是否可以與人的情感發生關聯？——美學上的“移情”說，可以為解答這些問題提供一定啟示。另一方面，AI研發遵循的路徑不同、經歷的發展階段也不同。總體來說，第一代AI遵循的是符號主義或邏輯主義研發路徑，大致與“情感”無關；而現在極速發展的新一代AI則遵循與之不同的聯結主義路徑，其基本成果是模擬人腦神經元系統的“人工神經元網絡”，建立其上的“情感計算”“人工共情”系統等就與“情感”有直接關聯——這無疑為文藝美學立足審美心理學的“移情”說等展開與當今AI科學的對話，提供了平臺或切入點。

一、從人類共情到人工共情：AI科學“情感”理論對文藝美學的啟示

總體來看，圍繞“情感”問題的探討，AI科學與文藝美學可以相互啟發，當今基于人工神經元網絡的AI引發了“人類共情”向“人工共情”的重大轉型，對于文藝美學“情感”研究等有重要啟示。

第一，AI作為一種“機器(計算機)智能”一開始確實與“情感”無直接關聯，而當今新一代AI則與“情感”有密切關聯，對此AI科學家和研究者有不少探討。英國學者瑪格麗特·博登指出，許多人認為“情感”與AI格格不入，因為情緒、情感等依賴于人的大腦的神經調節，并且，“多年來，人工智能科學家似乎也贊同這個觀點”——也正因此遵循邏輯主義路徑的第一代AI研發者不重視情感，而現在通過計算機，“神經調節已經被模擬”[1]85。從相關認知的發展進程看，1997年羅莎琳德·皮卡德出版專著《Affective Computing》，與此相關的“情感計算”把“情感”從“20世紀90年代末期的‘冷宮’中解救出來”，而重視“情感”，“部分得益于臨床心理學和神經科學的發展”，“但它能進入人工智能領域離不開馬文·明斯基和亞倫·斯洛曼這兩位人工智能科學家。他們一直把大腦看成一個整體”，斯洛曼關注“情感在大腦計算架構中的作用”以構建“意識模型”[1]88-89。從AI的實際發展進程看：把“情感”打入“冷宮”，也使遵循邏輯主義路徑的第一代AI在獲得一定發展后遭遇了所謂“AI寒冬”，而20世紀90年代末期新一代AI走出寒冬而再度獲得突破性大發展的一個重要原因就是：把“情感”帶入AI研發，從而使“神經調節”可以被“模擬”，所取得的重要成果就是建構模擬人腦神經元系統的“人工神經元網絡”，機器學習尤其深度學習等獲得大發展。

AI科學家明斯基為新一代AI的發展提供了理論支撐，他1985年出版的《心智社會》專章討論了“情感”問題：“為什么這么多人認為情感比智力難解釋？他們總是這樣說：‘從原則上，我理解計算機可以通過推理解決問題，但我無法想象計算機怎么能擁有情感，或者理解情感。這根本不像機器會做的事。’”這也是當前文藝創作、研究界反對AI機器介入文藝領域的重要理由之一，而AI機器“理解”情感與“擁有”情感有所不同。明斯基認為：“一般情況下情感與思維并非互無關聯，它是思維的變體或者說不同類型的思維，每種情感都以不同的頭腦機器為基礎，這些機器各自工作于特定的思維領域。”[2]195他還對“情感(emotion)”這個詞本身做了分析和解釋：“這個術語被用于很多不同的目的。有一種流行的觀點認為情感比人類思維的其他方面更復雜，也更難理解。我主張嬰兒的情感特征相對簡單，而成人情感的復雜性源于相互利用的網絡積累。在成年時期，這些網絡的復雜性最終變得無法言說，但并不比成人的‘智力’結構網絡更復雜。超過某個階段后，成人的情感和智力結構不過是從不同的視角描述相同的結構而已。”[2]428這種情感與智力交融在一起的基礎就是“人腦神經元系統”，而當今AI“人工神經元網絡”就是對這種系統的模擬，由此引發了當今新一代AI突破性大發展。

另一AI科學家斯洛曼1987年發表的《動機、機制和情感》也對“情感”做了專門、深入的討論。該文探討的是“心靈的計算理論”這種“一般性的理論”，這一理論處在“可以在常規計算機中的低層次上見到的以物理方式作出的顯式表述”與“那些神經網絡模型中研究的隱含的或分布式的表述”之間，而其基礎是人的“心理過程”背后的“計算機制”，并且可以“通過實際的計算機模擬來檢驗這些想法”。這些論述強調了人的情感的“可計算性”；另一方面，斯洛曼也強調“人類情感活動的許多方面是在人類進化史上偶然出現的，而且不是設備精良的機器人所必備的”[3]265-266——這實際上強調了人的情感的一些方面是機器(計算機)無法計算因而也無法模擬的，對于文藝美學對情感的研究有重要啟示。“由于缺少更豐富、更細致的詞匯，我們把多種深刻而感人的經驗說成是情感，如觀賞美景，閱讀詩歌，聽音樂，專注于一部電影或一個問題。這些經驗涉及感知與大量附加過程之間的強有力的相互作用，這些過程既有身體方面的，也有精神方面的。聽音樂可以引起身體的運動，同時還產生大量的心理‘運動’：記憶、感覺、聯想的波動——所有這些都在音樂的統攝之下”——有關身體(生理)與心理的關系，也是文藝美學移情理論探討的重要問題(詳論見后)，而“對這些過程的解釋，可以借助于這里未討論的智能系統設計的種種方面，諸如對聯想記憶的需要，控制身體動時進行整合和同步化的微妙方式”[3]262——這對文藝美學相關研究有重要啟示。

第二，AI人工神經元網絡與人腦神經元系統的關系，涉及智能、意識、情感等的非生物性與生物性之間的關系，這也成為AI研究中一個重要而具有爭議性的問題，AI研究專家庫茲韋爾對此有所辨析。塞爾認為“最重要的事情是要認識到意識是一個生物過程，就像消化、哺乳、光合作用、有絲分裂”[4]274，而“非生物實體只能處理邏輯符號”——強調了“意識”的生物性，并認為作為“非生物實體”的計算機不可能具有這種“意識”；而庫茲韋爾辨析指出，“自組織混沌系統采用生物激勵方法，其中包括來源于人腦的數千萬神經元的反向工程的進程”，“塞爾認知到生物神經元就是一些機器，事實上，整個大腦就是一臺機器”，“我們已經十分詳細地創造了與實際神經元團簇一樣的因果動力個體神經元”[4]280，即人工神經元，它們構成了AI機器學習的基礎，計算機“機械大腦”與人的“生物性大腦”皆是“自組織混沌系統”——這構成了前者可以模擬后者的重要基礎。“最近進行的一項相關實驗是，神經生理學家用電信號刺激大腦上的點位來產生特定的情感”——這為觀察、記錄人腦運作過程及其相關數據提供了技術基礎，“人類大腦最復雜的能力是我們的情商，我將它視為大腦最尖端的技能”，它使人能“感知藝術音樂”，“低級的感知與分析功能會參與到大腦的情感處理過程中，但是我們已經開始理解大腦的這個區域甚至能模擬特定的神經元去解決這些問題”，其中一個區域具有“分析思維能力”，而在與此區域不同的另一個區域，“情感被一種梭形細胞(只在人類和類人猿中發現)所控制”[4]114，“大腦皮層中有數十億神經元用來轉換認識和理性規劃，但卻僅有八萬梭形細胞處理高級情感活動”，而且“梭形細胞并不做合理分析，這就是為什么我們在音樂與愛情面前沒有理性。然而，大腦的其他區域則忙于賦予我們神經的高級情感活動以真正的意義”[4]116。與具有分析思維、理性規劃的神經元不同，“梭形細胞”乃是人腦處理情感問題的獨特神經元，而通過模擬這種神經元及其運作機制，AI機器就同樣也可以處理“情感”問題，由此開辟出了不同于早期AI邏輯主義的聯結主義、構建人工神經元網絡的發展方向，并與藝術等發生關聯。

“理性”與“感性(情感)”、“心理”與“生理”等之間的關系，是傳統文藝美學探討的基本問題，而當代計算機認知科學、人腦神經科學通過實驗證明了“分析思維能力(理性)”和“情感(感性)”是由人腦不同的神經元處理的，AI技術又可以模擬這些神經元進而模擬人腦神經元系統整體，這為文藝美學探討相關問題奠定了科學基礎。值得注意的是，與文藝學相關的媒介研究，實際上也已經涉及“神經系統”和技術對人的“意識”的模擬等問題。媒介理論家麥克盧漢指出：“一切技術都是肉體和神經系統增加力量和速度的延伸。”[5]127而他力圖探討“人的一些主要延伸及其心理影響和社會后果”，而“在電力時代，我們的中樞神經系統靠技術得到了延伸”，“在機械時代，我們完成了身體在空間范圍內的延伸。今天，經過了一個世紀的電力技術發展之后，我們的中樞神經系統又得到了延伸”，“我們正在迅速逼近人類延伸的最后一個階段——從技術上模擬意識的階段”[5]20-21——這種技術就是計算機數字技術，“計算機可以被用來模擬意識過程”，“即使有意識的計算機，仍將是我們意識的延伸”[5]431——而對人的“意識”模擬，又是通過對人的大腦的“神經系統”的模擬來實現的。麥克盧漢的這種理論，對于文藝媒介研究介入當今AI討論提供了基礎。

第三，AI模擬人腦神經元系統而構建“人工神經元網絡”，進而構建不同于“人類共情”的“人工共情”系統，引發“共情”心理范式的重大轉型，為文藝美學參與AI討論提供了具體的切入點，也為文藝審美心理學的理論轉型提供了重要契機。當被問及“目前正在使用AI技術中，最有趣的地方是什么”時，聯合國首席AI顧問Neil Sahota認為：“實際上是一個被稱為‘人工同理心’的領域。雖然機器不會感覺到情緒，但我們已經能夠教他們如何在人中識別情緒。肢體語言的使用，語音的語氣，甚至單詞的選擇或手勢都是可以幫助機器學習實時解讀人的情緒狀態的數據點。”[6]與“同理心”對應的英文詞是empathy，一般也譯作“共情”，“人工同理心”也可譯作“人工共情”，而在文藝美學研究中empathy通常被譯作“移情”。有研究者指出：“隨著機器人在人類生活中重要性的增強，人們開始關注其傳統智能以外的其它能力，如共情”，“人類共情”正在走向“智能體共情(artificial empathy)”也即“人工共情”，而“借鑒心理學、認知神經科學和計算機科學等學科的研究成果，注重機器人理論模型的建構和研究方法的創新，對機器人共情系統的建構有著重要作用”[7]，而研究“移情”的審美心理學，在推動“人類共情”向“人工共情”轉型中也可以有所作為。

有學者對“共情”研究的歷史和現狀進行了概述：“在很長的一段時間里，共情這一概念都是非心理學界關注的”，格式塔心理學最先強調共情的“認知成分”，認為“共情是更好的理解他人的情感”，是一種“認知過程”；后來很多心理學家把“共情”理解為“認知能力(認知共情)和情感能力(情緒共情)的結合體”；而“隨著我國心理學的發展，我國學者對于共情的研究也日漸的多起來，并且大多數的研究都集中在醫患關系、心理咨詢、以及教師的共情能力等方面”。這些大致勾勒了“共情”理論的當代發展狀況，主要關乎心理學、教育學等學科，但是，“共情最早是一個哲學和美學中的概念”，“最初德語Einfuhlung是表示‘移情這一美學概念的’”[8]；而明斯基、斯洛曼把“情感”引入AI基礎理論研究領域，“人工共情”則把這一理論帶入到了AI的實踐性的研發領域——這是文藝美學參與“人工共情”研究、文藝美學思想資源融入當今AI發展的重要切入點。

二、審美移情：文藝美學“情感”理論對AI科學的啟示

文藝美學尤其審美“移情”理論對AI科學尤其構建“人工共情”系統等有重要啟示，而從“人工共情”與“人類共情”關系的角度，我們也可以發現傳統審美移情理論重要的當代價值。朱光潛先生《西方美學史》第十八章專門對西方“審美移情理論”[9]做了較為全面的梳理，下面首先結合該章并參照當今AI科學情感理論略做對比分析。

歷史地看，有關移情現象深入、集中的研究，是從近代英國經驗派把美學研究轉到心理學的基礎上開始的：哈奇生用類似聯想來解釋自然界事物何以能象征人的心情；休謨用“同情”說來解釋平衡感等。在德國，移情現象與浪漫主義、泛神主義以及人與自然的統一思想是相聯系的：泛神主義把神看作在自然中無處不在，自然為軀殼，而神為靈魂，這種“擬人”的世界觀就有了移情現象的影子；康德在分析崇高和“美是道德精神的象征”時也提到移情現象，“崇高”是將我們對主體人性觀念(自我的使命)的崇敬“偷換”成對對象(自然事物)的崇敬，將道德評價上的詞應用到自然或藝術美的事物的評價上；赫爾德進一步強調精神與自然的統一，認為古代一些最美的形象都是被偉大思想精神灌注了生命才顯現出來的。還有一些美學家，比如洛慈指出移情現象的主要特征，是把人的生命移植到物和把物的生命移植到人。以上這些事例表明，在經驗主義和浪漫主義美學，以及早期一些偏向主觀、個人情感、形象思維的美學派別的影響下，不少美學、文學、藝術、哲學研究者都提到了與移情相關的現象，并且討論的主要是人與物(自然)之間的移情現象：人是“移入”情感(道德觀念、生命等)的主體，物是“被移入”情感的客體對象——這對于探討當今AI人工共情等有重要啟示。

第一，費肖爾父子、立普斯的審美移情理論，對于探討人可以“感入到”或把情感移入、外射到當今AI機器自動創作的藝術品中從而產生共情、同情和美感等有重要啟示。費肖爾父子對“移情”現象有較為集中研究，老費肖爾從心理學角度把移情作用稱為“審美的象征作用”或“對象的人化”，而被人化的對象可以是有生命、有意識的人類，也可以是無生命或有生命而無意識的自然物：通過象征作用，人可以把自己“感入到”自然界事物里。小費肖爾創造出“移情作用(Einfuhlung)”概念，字面意思為“移入情感”，后來美國心理學家惕慶納用英文Empathy來翻譯這個德文詞，成為西方美學和心理學研究的一個重要概念。小費肖爾認為：如果我們不能用自己身體的形象去代替對象(客觀事物)的形式，那我們就把自己體現在對象中。一切認識活動都多少涉及外射作用，事物在人的頭腦中產生印象的感覺，感覺的第一級是知覺神經的活動，只注意到對象的光線和顏色，是一種“向前感覺”；第二級是運動神經的活動，注意到對象的形式和輪廓，是一種“后隨感覺”；第三級是知覺和運動神經的結合活動，觀照者融入對象的內部進行模仿，是一種“移入感覺”，由此進入“低級的感性的”審美欣賞階段——與感覺的三級相對應，是比感覺更深刻的心理活動，涉及“想象的活動”和“情感的外射”，而到了“移入情感”階段，這種移情作用直接隨知覺變化而達到物我同一的境界，觀照者和事物相互融合，審美活動才達到最完滿的階段。總之，人把自身情感“感入”“移入”“外射”到外界客體物，乃是審美“移情”活動的基本機制——這種機制在當今人腦神經科學已通過實驗得到部分證實，而AI“人工共情”則是對這一機制及其運作過程的部分模擬。

立普斯審美移情說研究的對象主要是幾何形體，其《空間美學》里所舉關于移情說最典型的例子是道芮式石柱：道芮式石柱本來只是一堆沒有生命的大理石，上細下粗，而在我們觀照時，它們豎直聳立，凝結成整體，支撐著希臘平頂建筑的重量，顯得有了生命力。立普斯將移情分為“實用的移情作用”和“審美的移情作用”兩種：前者是有功利性的，比如觀照者看到別人吃蘋果很滿足，自己也很滿足等等；而后者只關注到抽象的形式或毫無概念意義的幾何圖形、線條，卻相互融合，移入情感。立普斯還從主體與客體關系的三個方面界定了審美的移情作用的特征：其一審美的對象，是受到主體灌注生命的有力量活動的形象，不是跟主體對立的實體對象；其二審美的主體，是“觀照的自我”，只在對象里生活著的自我，不是跟對象對立的主體；其三主體就生活在對象中，對象的形式就表現了人的生命、思想和情感，一個美的事物形式就是一種精神內容的象征——也就是說只有在主體反應和對象形式統一的情況下，才有審美欣賞的喜悅，即產生美感。

移情或共情現象既可以發生在人與人之間(當代心理學共情論主要關注點)，也可以發生在人與物之間，而費肖爾父子、立普斯等主要關注的則是人與物之間的共情。對文藝作品的共情同時包含這兩種關系：既包括作品欣賞者對作品創作者的共情，也包括欣賞者對文藝作品這種“物”的共情。兩者是交融在一起的，但也不盡相同：比如立普斯所分析的人對道芮式石柱的共情，主要涉及的就是人對這種“物”的共情，未必涉及觀賞的人對創造這種石柱的“人”的共情。更為重要的是：人對不是人創造的物即自然物也可以產生共情。不太重視自然美的黑格爾認為“自然美只是心靈美的反映”，因此，人對自然美也可以產生共情；維柯把移情現象看作“形象思維”的一個基本要素，認為人心中最崇高的勞力是賦予感覺和情欲于本無感覺的事物。那么，即使認為AI機器不“擁有”感覺、情感等，作為欣賞者的人也是可以賦予“小冰”“九歌”所創作的文藝作品這種物以情感等，或者說，在人與AI機器作品之間也可以發生“審美的移情作用”，更何況“小冰”“九歌”還是通過學習大量的人的文藝作品才形成自己的創作能力呢！因此，總體來看，美學上的移情說，在理論上恰恰是支持人可以對AI機器自動創作的文藝作品產生共情的。

第二，谷魯斯的“內模仿”說、立普斯的“機械的解釋”“人格化的解釋”理論等，對于探討與當今“人工共情”相關的“人工神經元網絡”等有重要啟示。谷魯斯從心理學和生理學觀點入手研究美學，但受到席勒“游戲沖動”的影響，又認為藝術和游戲是相通的，都是自由的活動，并據此提出“內模仿”說。審美內模仿說是以游戲說為前提的，游戲是一種學習，因為游戲可以產生快感，所以過了兒童學習期，人還會繼續游戲。但在高級階段的游戲，總是帶著外在的目的，藝術活動即是如此——這與前引AI科學家明斯基“嬰兒的情感特征相對簡單，而成人情感的復雜性源于相互利用的網絡積累”的話可以相互參照。藝術屬于模仿性的游戲，游戲和模仿都是人的本能，一般審美活動中游戲和模仿總是緊密聯系在一起的。谷魯斯指出，凡是知覺都要以模仿為基礎，如看到圓形物體時，眼睛就會下意識模仿著做一個圓形的運動。不過，審美的模仿雖然建立在知覺的模仿基礎上，卻有它的獨特之處，一般知覺的模仿大都外現于筋肉動作，審美的模仿大都發生在內在心理世界，是一種“內模仿”。例如看到圓形的物體，我們不一定會真的拿起筆來臨摹，而只是在心理上有感知——現在的人腦神經科學通過一系列機器設備，可以檢測到人腦神經元系統這種心理感知過程，并可以記錄下相關數據。

谷魯斯“內模仿”說側重于由物及我，而立普斯的“移情”說則側重于由我及物。立普斯認為，可以從相互區別又不可分割的兩種解釋，來說明這種移情作用：一是應用動力概念(如力量、運動、活動、傾向等)進行的“機械的解釋”；二是以人度物，把物看成人的“人格化的解釋”，人有一種自然的心理傾向讓人把類似的事物放在同一觀點上進行理解，人作為觀照者將自己親身經歷的事情和感覺移植到自然界其他事物或事件里去，灌注生命。我們與事物相互接近、相互理解，變得更親切了，這種向內移置的活動是移情作用中最重要的。立普斯進一步解釋，他對道芮式石柱產生同情，就像自己抵抗重壓，鎮定自若，認識到自己的一種符合自然的使自我愉快的儀表，所以一切來自這種空間形式的喜悅都是審美的喜悅，都是一種令人愉快的同情感。

谷魯斯肯定了立普斯提到的“機械的解釋”和“人格化的解釋”的融合。移情將過去的經驗和當前的感官印象融合為一個和諧的整體，但并不僅僅如此，還需要加入涉及器官感覺(生理表現)的內模仿，比如對于圓形物體，觀照者是通過眼睛看到的，隨后才有了感知。由此可見，谷魯斯將運動知覺(即動作的瞬間知覺或器官知覺)看作審美活動的中心，將過去經驗的模仿和當前感官知覺融合在一起。這里的運動知覺，是包含動作和姿勢的感覺，輕微的肌肉興奮或者是視覺、聽覺、呼吸器官等運動，比如看到螺旋形并非真的要做螺旋形運動，只需身體器官或筋肉輕微的興奮運動——這就是所謂“內模仿”。

從AI的發展歷史看，遵循邏輯主義路徑的第一代AI與知覺和運動神經、筋肉運動等無直接關聯，而遵循聯結主義的機器學習等新一代AI則與知覺結構、神經系統等有直接關聯，這種路徑力圖構建“人工神經元網絡”，并且受到人腦神經科學所取得的研究成果的重要啟發(參見前面的分析)。庫茲韋爾指出，“最近進行的一項相關實驗是，神經生理學家用電信號刺激大腦上的點位來產生特定的情感”，而當今人腦神經科學所取得的一大新進展揭示：即使純粹的精神、觀念活動，也會引發人腦神經元系統的生理反應(康德把人的肉體感官感受完全排除出審美活動是有問題的)。受外界一定刺激的人體會產生一定神經脈沖，然后傳導到人腦神經元系統，并通過突觸在神經元之間傳送，人腦對這些脈沖信號進行加工的過程，體現的就是人的情感、感知和思維活動的過程。人腦脈沖信號能量積累量超過一定閾值，就會產生腦電波，而通過一定電子機器設備會檢測到這種腦電波，反過來“用電信號刺激大腦上的點位”又可以產生特定的“情感”——立普斯、谷魯斯設想的移情的感覺、情感、知覺神經活動的過程，現在可以通過科學實驗、機器設備得到檢測和驗證。更為重要的是：人腦神經科學的這些實驗，為聯結主義的AI機器深度學習等，對人腦神經元系統運作過程的模擬或谷魯斯所謂的“內模仿”等，提供了基礎。現在機器既可以觀察、檢測到人的心理活動或人腦神經元系統運作的過程，在此基礎上根據記錄下的相關數據也還可以模仿這一過程——這就是模擬“人腦神經元系統”而構建起的與“人工共情”或“人工情感”相關的“人工神經元網絡”的基礎，而美學上的移情說有關“內模仿”、知覺和運動神經等方面的討論，可為AI這方面的研發提供一定啟示。

三、人工共情：AI科學與文藝美學的融合發展

上面的簡短分析表明：圍繞情感尤其“共情”問題，AI科學與文藝美學尤其審美心理學可以相互啟發，在此基礎上可以進一步推動兩者深度融合發展，而“人工共情”可以成為兩者的融合點。前引明斯基的話實際上把計算機“擁有”情感與“理解”情感做了區分，而計算機是否“擁有”情感又與情感、智能的“生物性”與“非生物性”有關。立普斯、谷魯斯、浮龍·李、巴希等圍繞移情的生理性(生物性)與心理性(非生物性)的討論，對這些問題有所涉及，對于我們探討AI機器是否“擁有”情感、人是否能與AI作品產生共情等有重要啟示，進而有助于推動文藝美學與AI科學的融合發展。

立普斯的移情說主要從心理學提出觀點，而谷魯斯則側重從生理學角度討論移情現象，基本分歧就是：內模仿的運動感覺是否是組成審美快感的基本要素之一，是否能作為審美活動的核心。立普斯并不否認移情現象中帶有內模仿，也就是不否認這種生理器官運動，而是認為在物我同一、全神貫注的狀態下，人超越了單純的生理性器官感覺，與動物單純的生理感覺不同——這也就是AI科學家明斯基所謂的“成人情感的復雜性源于相互利用的網絡積累”。在英國，移情說的主要代表是浮龍·李，一開始她的想法更接近谷魯斯，所不同的是谷魯斯側重內模仿中筋肉運動的感覺，而她側重內模仿中情緒反應所涉及的內臟器官感覺，比如呼吸循環系統的變化等。在接觸到立普斯和谷魯斯的作品后，浮龍·李的想法有所轉變，偏向于立普斯的移情說。她以自己對審美現象的敏感度為優勢，用了一些典型的例子來進一步證明了立普斯在《空間美學》中提到的審美的移情說，比如對于“山立起來”這種現象，主體從自己移植到山的形狀中的，不僅僅是“立起”的觀念，還有與這一觀念相關的思想情緒，只有基于這一復雜的過程，主體才將長期積累的抽象的“立起”的感覺/動作記憶移植到那座“山”中，這一切都是下意識的，也就是不知不覺地進行的。因此，浮龍·李說“山的形狀迫使我們要提起或立起我們自己，以便看得到它”，這就是所謂的移情作用。如果說人與存在于自然界的“山”可以產生共情的話，那么，人也可以與比如AI“小冰”自動創作出的“山”的繪畫作品產生共情，就并不那么難以理解。

在法國，移情說的主要代表是巴希，其《康德美學批判》指出，審美的情感和一般的情感的區別在于，審美的情感通過主體的視覺和聽覺器官，感知到事物的形狀，產生了下意識的、不受感官約束的、不輕易產生實際行動的一種同情的社會情感，即同情感。巴希把審美的同情叫作“審美的象征作用”，因為客觀形象總是象征主觀的思想和情感。他認為，同情(動詞)就是灌注生命給無生命的事物，把它們人格化，變成活的，這個原則同時適用于對自然和藝術的欣賞。巴希還提到對藝術的同情比對自然的同情要復雜，因為藝術欣賞者不僅要同情作品中所描繪的人物事物，還同情藝術家，是一種雙重同情活動。巴希的理論總體上延續了費肖爾父子、立普斯和谷魯斯等研究者的理論，強調審美同情有解放自我和擴大心靈的作用。

以上的簡單梳理表明：生理與心理的關系，也是審美移情說涉及的一個重要問題——這對我們今天認識人與AI機器之間的關系，有重要啟示。人的審美情感活動的過程，是離不開生理性或生物性的器官(眼睛、耳朵、大腦等)的，而模擬人的情感過程的AI機器則是非生理性或非生物性的。如果強調情感、美感與人的生理器官的關聯，就像塞爾強調“意識”的生物性那樣，那么，你可以說AI機器這種非生物性的存在物本身不“擁有”情感、美感，但卻可以通過情感算法等“理解”進而模擬人的情感、美感的產生過程，由此創作出的文藝作品當可以使人產生共情，進而產生美感——人與AI機器創作的作品的共情，跟人與AI機器本身的共情不盡相同——與此相關，把AI機器的作品“人格化”與把AI機器本身“人格化”不同：后者會假定AI機器或智能機器人“擁有”與人一樣的情感，而前者則不必如此設定。把AI“小冰”創作的文藝作品“人格化”而灌注情感，與把人創作的作品尤其自然物“人格化”而灌注情感沒什么不同，在這種人格化過程中，人在欣賞AI作品時可以移入情感從而產生一定美感。那種以AI機器本身不“擁有”情感為由而否定AI藝術作品可以觸發人的美感的判斷，無論在理論還是經驗上，都是難以成立的。人可以把自己的情感“移入”AI“小冰”等自動創作出的藝術作品物中從而產生共情和美感，乃是一種基本的心理經驗現實。

當代心理學、教育學所講的“共情”主要涉及的是人與人即兩個“主體”之間的關系，而審美“移情”論更強調人與物(藝術作品、自然等)即主體與客體之間的關系。斯洛曼在20世紀80年代已經設想一種“能夠理解日常語言并能模擬人類的交流方式的機器”[3]263，本文開頭引述Sahota觀點認為“人工共情”是當今AI研發和探討中一個重要問題。在Sahota看來，機器不會“感覺”到情緒，但機器學習可以實時“解讀”人的情緒狀態的數據點，或者從某種程度說可以“理解”人的情緒、情感，并使人產生“共情”，這在聊天機器人上已有初步實現。盡管許多AI專家認為用圖靈測試衡量機器是否“擁有”智能還存在不足，但這種方法還是有助于避開“智能”問題流于抽象討論。討論計算機是否擁有“共情”能力也是如此：當一個人在不知情的情況下與聊天機器人交談而使自己的情緒得到撫慰時，我們大致可以說這個聊天機器人具有一定“共情”能力——對此學界已有不少相關探討，如有論者強調“機器要與人形成‘共情’響應”，并指出：我們首先試圖解決機器人的情商問題，即機器人能夠理解人的情感并且形成“共情”的響應。但“共情”不意味著機器人“擁有”情感，自生智慧、復雜情感、主體意識和自我認知，這些是人腦這種復雜生物機器的獨特能力，目前的AI還無法窺探這一境界[10]。至于未來通用AI甚至超級AI能否達到這種境界，現在看來還是個懸而未決的問題。

總之，圍繞“情感”尤其“共情”等問題，AI科學與文藝美學可以在相互啟發中相互促進、齊頭并進。博登指出：“許多人工智能作者并不關心心智的運作，他們只注重技術效率，而不追求科學解釋。即使人工智能技術起源于心理學，但現在與心理學的聯系卻很少。然而，我們會發現，如果要想在強人工智能方面取得進步，我們需要加深理解心智的計算架構。”[1]9當今AI的進一步發展依然需要甚至是更需要心理學、文藝美學等學科的參與。新一代AI使共情活動呈現出從“人類共情”走向“人工共情”的發展趨勢，心理學、認知神經科學和計算機科學等學科，可以在“機器人共情系統”建構方面發揮重要作用。既然“共情”本是個文藝美學范疇，文藝美學對未來“機器人共情系統”或“人工共情系統”的建構，就應該也可以發揮重要作用。本文初步的簡單梳理已表明，美學上的“移情”說，確實可以在人工共情建構方面提供諸多啟示——更充分發揮這方面的作用，就需要審美心理學進一步推動理論范式轉型，而這又首先需要走出這樣的認知誤區：只有具有情感的人創作出的文藝作品才能使人產生共情，不具有情感的機器無法使人產生共情而獲得美感——這種錯誤認知又與現代美學對“機器”尤其文藝的機器生產方式的本能抵觸情緒有關。超越這些似是而非的錯誤認知，摒棄對機器的本能的抵觸情緒，當今文藝美學學科才會在AI藝術的進一步發展中發揮作用。當今AI所取得的巨大成就，乃是人類諸多思想資源、智能成果匯聚、結晶的產物，AI的進一步發展，依然需要甚至是更需要各類思想資源進一步的匯聚、融合——文藝美學思想資源可以對此發揮一定作用，而融入當今AI發展進程、推動AI的進一步發展，無疑也是文藝創作、美學理論研究等獲得新的大發展的重要機遇。