人工智慧有很大程度上是以正確的響應為基礎的。如果一個機器人的AI程式不夠智慧，它就無法進行正確的響應（比如說速度非常快以讓人感到不適）。如果一個機器人懂得如何正確地給出響應，並且非常及時，這是由於決定這些響應的程式用了最好的方法來編寫。
當然，機器人提供的“智慧”響應有兩種型別。第一種是機器人利用掌握的資料為使用者提供正確的答案。另一種要困難的多，涉及到了情緒上的響應——機器人能夠理解使用者的心思和情緒狀況。在與顧客進行的交談中，真正智慧的機器人不僅要知道需要提供哪些資訊，還要能夠意識到在聊天軟體另一端的人是否心不在焉、心懷敵意、不願交談或者態度很差。
最近，我聽聞一個叫做 Cogito的公司，正在試圖讓AI具有更高的情緒智慧（或者叫EQ，情商）。現在這個AI程式正在透過分析產品代理人與客戶之間的語音交談來達到目標。他們的目標是研究出能讓AI表現得更像真人的方法，最終幫助那些產品代理機器人。
“我們的AI利用實時的反饋訊號來分析交談中的語言響應模式，包括人們交談的方式，作為分析人類情商的方法。”Cogito的CEO Josh Feast說。
Feast解釋說，“人格面具”（persona）和真正的“人格”（personality）是有區別的。人格面具更容易被建立起來——只需要讓機器人學會使用某些特定的詞語和交談模式來模模擬人。而人格的建立要困難得多——需要更高層次的情商，還需要理解每個對話——無論語音或文字交談——都具有各自的基本前提、敘事弧（narrative arc）、以及偏見或傾向性。且不說將它實現出來，光是構想一個具有人格的機器人就有很多新鮮的但現實的問題，無論這種機器人是透過文字訊息還是語音來進行交談。
Cogito公司分析了電話對話產生的豐富資料。開發團隊在對話中尋找類似語速加快、經常打斷對方、語調起伏不平、談話長時間中斷這樣的特徵。Feast說人類出乎意料地善於捕捉這一類社交上的訊號——例如一個人是否處於緊張狀態中，或者一個人是否想要終止談話。人類也很擅長配合語調錶達某些資訊。
開發者們在對話尋找的訊號之一是語調變平。如果我們想要從某個對話中脫離出來，我們就會傾向於用一種無聊乏味的方式來說話。我們認為談話應該結束了，並且想要離開去做別的事情。我們參與談話的程度降低，說話的音量變小，談話的間隙變長。
Cotigo宣稱這些“訊號強度”是可以量化的，公司正是利用這些量化的資料來幫人類產品代理人理解他們的客戶在談話中的真正想法。Feast說，在未來，這些資料可以用於AI，來幫助那些自動接聽電話或者進行文字聊天的機器人。實際上他同意這樣的說法，文字聊天比語音交談更有機會能夠探測到交談物件EQ狀況。一個聊天機器人可以很容易地探測到聊天物件長時間停止打字，或者開始使用一些攻擊性的詞語。
人們期望聊天機器人與真正的人類保持差別的現實，可以解釋這個領域為何遲遲沒有人去探索。讓一個機器人學會給人發文字訊息遠比學會語音交談要容易。而文字的資料模型比語音要應用得更廣泛。每個跟亞馬遜 Alexa或蘋果Siri交談過的人，都會知道這類談話會在很短時間內結束。即使是這些最強大的語音交談系統，它們所掌握的詞彙也是很有限的。能夠幫助聊天機器人感知使用者沮喪情緒並給予恰當響應的變數集合就更有限了，但這個限制也有它的益處。其實機器人有能力去處理更多的EQ。
現在，Cotigo的AI正在扮演產品代理人助手的角色。相信在不久的將來，它能夠幫助機器人變得更像人類。這確實是個充滿野心的目標，但也是無比重要的目標。
