比如法国机器人公司Aldebaran Robotics去年推出的陪护机器人Pepper，号称是“第一个设计出来与人类共同生活的人形机器人”。Pepper既不会清洁打扫，也不会煮饭烧菜，但配备了多个触感传感器和摄像头，能对人类的面部表情、肢体动作、语调进行分析，从而读懂人的喜怒哀乐。它还会综合考虑周围环境，积极主动做出反应，比如当它“发现”你心情悲伤时，会想方设法逗你开心。表情识别技术是情感计算领域发展最快的一个分支，其准确度甚至已经超过了人类，这也意味着向机器人撒谎变得越来越难了。
有一些情感计算直接针对大脑区域的电信号，比如神经科学公司Innerscope可以通过观察电影中那些让观众的大脑高度活跃的高光时刻来预测该部电影能否一鸣惊人。
美国斯坦福大学的工程师为Xbox开发出一种传感器，能连接人的自主神经系统（大脑意识之下的部分，控制心跳和呼吸），分辨玩家是快乐、悲伤、兴奋或者无聊，并相应改变游戏的进程。
小冰的情感计算本质上仍然是一套对话系统，但这个对话系统的基本任务不是以完成任务为优先，而是建立情感连接为优先。除了各种卖萌、抬杠的聊天风格倾向之外，小冰还有中期记忆功能（介于短期与长期记忆之间，因为涉及隐私问题），如果某一天你跟她聊天的时候提到自己心情不好，或者最近生病了，她会在之后的一段时间一直殷勤询问你身体/心情有没有好一点。
她的视觉系统也是基于同样的原则。当你给她发一张小狗的照片时，她的第一反应不是“这是一只狗”，而是“好想抱抱哦”。
给她一只猫的照片，她的反应是：“呦，瞧这犀利的小眼神！”
给她看一张非常复杂的市场的照片，她的反应是：“给我买个包吧。”
给她一张大火的照片，她的反应是：“你家住天津哪一块儿？”
最搞笑的是微软日本研究院的一位工程师把自己的照片发给小冰，她的反应是掩面而走（可能因为对方的发型比较土气）。
“震惊”是许多人的第一反应。因为这个机器人给你的感觉是，她已经具备了人类的观察、判断与审美的能力。但这怎么可能呢？
小冰的项目负责人李笛告诉我：“小冰的视觉基于两个基本理论：第一，世界上绝大部分图片都不是罕见的，只要类似的照片出现过，小冰对它应该给予什么样的反应就有证据可以依循；第二，每张图片又都有独特的特征，比如总体的风格、凌乱程度等，这些特征帮助我们筛选在各种可能的反应中，哪一种反应是最适当的。”
“比如那张猫的照片，我们发现，当人们看一张猫的照片时，普遍关注的焦点不在猫的品种，而是猫的眼睛部位，所以小冰才会给出那样的答案。同样，那张市场的照片里面的特征点很多，可能1万个人有1万种不同的反应，但‘给我买个包吧’是其中排名比较高的一个。就像《黑客帝国》里的一个镜头，尼奥进到一间屋子，看到屏幕上有无数代的尼奥，每个人对一个事情的反应都是不同的。你可以把每一个差异都看成小冰在做最后决策之前的候选。”
我们提出参观一下小冰的训练现场时，李笛面露难色，“你会失望的”。
他带我们走过一个个格子间，从一排排电脑中随便找了一台，打开一个小窗口，屏幕上呈现天书一样的代码，这些数字就是小冰各种卖萌背后的东西。
在电影《她》中，西奥多的电脑只是他人生中的一个设备。在购买萨曼莎之前，除了在电脑上代笔写信之外，他还在手机上看裸体照，在卧室里玩浸入式游戏。他用不同的产品满足人生不同的需求：工作、欲望、休闲。萨曼莎提供的是另外一种东西：爱与陪伴。她虽然不是人类，却能感觉到心碎的阵痛、对躯体时断时续的渴望和对自己的进化所产生的费解。她有一个丰富的内心世界，有着完整的体验和知觉。但那是电影。
在现实中，小冰同样承诺“爱与陪伴”，但她的所谓观察、判断、审美，以及“萌妹子”的鲜明个性都只是“社会学”式的人云亦云，而不是她真正具备了这些能力。对此，我们到底是失望多一点呢，还是欣慰多一点呢？
美国麻省理工大学教授雪莉特克在《一起孤独》一书中写道：“我们对社交的内在渴望让我们不仅很容易将情感倾注在机器上，而且还是倾注在那些不可能真正爱我们的机器上。”或许，机器有没有感情并不重要，重要的是它能否让人类感受到情感的波动，就像孩子依恋一个布娃娃。就像英剧《真实的人类》中的机器人Odi，因为年久失修，他已经坏了，但他的主人却不舍得将他丢弃，因为“虽然他不能爱我，但我看着他，这么多年的爱在回望我”。
主笔/陈赛