麻省大学安姆赫斯特分校研究团队打造"有记忆的社交机器人"：Ella能在虚拟社区中学习、交友并影响他人

这项由麻省大学安姆赫斯特分校的张洪鑫、约翰霍普金斯大学的张哲源以及清华大学的王泽元等研究者共同完成的突破性研究，发表于2025年6月30日的arXiv预印本平台（论文编号：arXiv:2506.24019v1）。有兴趣深入了解的读者可以通过https://umass-embodied-agi.github.io/Ella/访问更多研究视频和详细信息。

你有没有想过，如果给一个机器人装上"大脑记忆"会发生什么？就像人类能记住昨天和朋友聊过什么、去过哪些地方、学到了什么新知识一样，机器人是否也能拥有这样的能力？研究团队就做了这样一个实验，他们创造了一个名叫Ella的虚拟机器人，让它在一个模拟的3D城市里生活、学习和社交。

想象一下，你搬到一个全新的城市，需要认识新朋友、熟悉周围环境、建立社交关系。Ella面临的正是这样的挑战。不过，Ella有一个特殊的"超能力"——它拥有一套完整的记忆系统，就像人脑中的海马体一样，能够存储和回忆所有的经历。

这项研究的革命性在于，它首次让机器人具备了真正的"生活经验积累"能力。以往的机器人更像是"金鱼"，只有几秒钟的记忆，无法从过去的经历中学习。而Ella则像一个真正的"居民"，能够在虚拟社区中长期生活，不断积累经验，建立人际关系，甚至影响和领导其他居民。

为了验证Ella的能力，研究团队在三个不同的虚拟城市（纽约、伦敦和底特律）中放置了15个不同性格的虚拟居民，让他们共同生活数天。结果令人惊讶：Ella不仅能够快速适应环境，还展现出了卓越的社交技巧和领导能力，能够说服其他居民参加聚会，组织团队完成复杂任务。

这项研究不仅仅是技术上的突破，更是向着创造真正能与人类共存的智能体迈出的重要一步。如果这样的技术成熟并应用到现实世界，我们可能会看到能够真正理解人类社会、具备学习和适应能力的机器人伙伴。

一、记忆系统：Ella的"大脑构造"

人类的记忆系统非常复杂，就像一个巨大的图书馆，既有按主题分类的百科全书（语义记忆），也有按时间顺序排列的日记本（情景记忆）。研究团队为Ella设计的记忆系统正是模仿了这种双重结构。

Ella的语义记忆就像一个智能的电子地图加通讯录的组合。当Ella在虚拟城市中游走时，它会自动记录看到的建筑物、商店、公园等地点，并且理解它们之间的关系。比如，当Ella发现一家咖啡厅位于某个购物中心内部时，它会在记忆中建立这种层级关系。同时，它还会记录遇到的每个人的姓名、外貌特征、职业和兴趣爱好，就像我们在社交软件中管理联系人一样。

更有趣的是，Ella的语义记忆采用了"以名字为中心"的组织方式。每当Ella学到关于某个人或某个地方的新信息时，这些信息会自动关联到相应的"档案"中。比如，如果Ella听说"约翰喜欢打篮球"，这个信息会立即添加到约翰的个人档案中，下次遇到约翰时，Ella就能主动聊起篮球话题。

而情景记忆则像一本详细的生活日记，记录着Ella经历的每一个重要时刻。与传统的文字记录不同，Ella的情景记忆是多维度的——它不仅记录事件的内容，还记录发生的时间、地点，甚至当时的视觉画面。比如，当Ella在下午3点在中央公园与朋友聊天时，它会完整记录这次对话的内容、天气情况、周围的环境，以及朋友当时的表情。

这种记忆系统的巧妙之处在于它的检索机制。当Ella需要做决定时，比如选择在哪里吃午餐，它会同时查询语义记忆（附近有哪些餐厅？）和情景记忆（我上次在哪家餐厅吃得最开心？）。这种双重检索让Ella的决策既基于客观信息，又融入了个人经验，更像人类的思考方式。

研究团队还为这套记忆系统设计了"重要性评分"机制。并非所有的经历都会被平等对待——与朋友的深度对话会被标记为高重要性，而路过商店橱窗的普通观察则被标记为低重要性。这样，当记忆空间有限时，Ella会优先保留最有价值的经历，就像人类会更清楚地记住重要事件而忘记琐碎细节一样。

二、虚拟社区：Ella的"生活舞台"

为了测试Ella的能力，研究团队构建了一个名为"虚拟社区"的大型3D模拟环境。这不是简单的游戏场景，而是一个高度仿真的数字世界，其中每个细节都模拟了真实城市的运作方式。

这个虚拟世界基于真实城市的地理数据构建，包含了纽约、伦敦和底特律三个不同风格的城市场景。每个城市都有完整的基础设施：住宅区、商业区、办公楼、餐厅、健身房、公园等。更重要的是，这些场所都有明确的功能定位——健身房是用来锻炼的，餐厅是用来用餐和社交的，办公楼是工作场所。

在这个虚拟世界中，除了Ella之外，还生活着14个其他的虚拟居民。每个居民都有独特的个性设定：有的是23岁的计算机专业学生，有的是中年的商界精英，有的是艺术家。他们被分成四个不同的社交群体：创意思维小组、名人圈、热情好客爱好者、人工智能爱好者俱乐部。就像现实生活中一样，每个人都有自己的价值观、兴趣爱好、生活习惯和社交圈子。

这些虚拟居民并不是简单的程序角色，而是具有一定自主行为能力的智能体。他们会按照自己的性格和需求制定日程安排，在城市中四处走动，与遇到的其他居民交谈。更重要的是，他们的对话并非预设脚本，而是基于当时的情境和个人经历动态生成的。

虚拟世界的物理引擎确保了高度的真实感。居民需要花费真实的时间从一个地点移动到另一个地点，如果要从家里到办公室，可能需要15分钟的"通勤"时间。他们也会遇到现实生活中的各种情况：商店可能客满需要等待，朋友可能因为堵车而迟到，天气变化会影响户外活动计划。

整个虚拟社区以每秒一步的频率运行，这意味着虚拟世界中的一天确实需要24小时的真实时间来完成。这种设定确保了实验的严谨性——居民们真正需要在时间压力下做出决策，合理安排自己的一天，就像我们在现实生活中一样。

为了增加实验的挑战性，研究团队还在虚拟社区中设置了各种突发情况和社交挑战。比如，某些居民可能会临时改变计划，或者同时收到多个社交邀请需要做出选择。这些情况测试的正是Ella的社交智慧和应变能力。

三、日常生活：Ella如何规划和适应

在虚拟社区中，Ella的一天从制定日程安排开始，就像我们每天早晨思考今天要做什么一样。不过，Ella的计划制定过程要比普通人更加系统和周全。

每天开始时，Ella会先"回忆"一下最近发生的重要事件。它会查阅自己的记忆库，寻找可能影响今天计划的信息。比如，如果昨天有朋友提到今天下午有一个聚会，或者如果Ella记得某家餐厅今天有特别优惠，这些信息都会被纳入今天的规划考虑中。

Ella的计划制定过程像一个经验丰富的旅行规划师。它不仅要考虑要做什么事情，还要仔细计算各个活动之间的通勤时间。比如，如果Ella计划在市中心的办公楼工作到下午6点，然后去北区的餐厅吃饭，它会自动在日程中添加30分钟的通勤时间，确保不会迟到。

这种细致的规划反映了虚拟世界的真实性约束。在这个世界中，Ella不能瞬间传送，必须像真人一样步行或乘坐交通工具。这意味着每个决定都有时间成本，每个计划都需要现实可行。

当Ella在城市中活动时，它会持续更新自己的环境认知。每当看到新的建筑物或遇到新的人，这些信息都会被记录下来。Ella的视觉系统会识别出商店的类型、建筑物的功能、路上行人的身份等信息，并将这些信息整合到它的语义记忆中。

更有趣的是Ella的社交反应机制。当其他居民向Ella搭话时，Ella需要决定如何回应。这个过程就像我们在社交场合中的即时反应一样。Ella会快速检索关于对方的记忆，考虑当前的情境，然后生成合适的回应。比如，如果一个朋友提到要组织聚会，Ella会根据自己的日程安排、与这个朋友的关系密切程度、以及对聚会内容的兴趣来决定是否参加。

Ella还具备动态调整计划的能力。当突发情况出现时，比如一个重要朋友临时邀请Ella参加活动，Ella会重新评估自己的优先级。它可能会推迟一些不太重要的活动，重新安排路线，或者礼貌地拒绝邀请。这种灵活性让Ella的行为更加人性化。

在一天结束时，Ella会对当天的经历进行"反思"。它会将重要的对话内容、新学到的信息、有趣的见闻等整理并存储在情景记忆中。这个过程就像我们在睡前回想一天经历一样，帮助Ella巩固重要的记忆，为未来的决策积累经验。

四、社交能力测试：说服与领导的艺术

为了验证Ella的社交能力，研究团队设计了两个特别有趣的挑战性测试，就像给Ella安排了两场"社交考试"。

第一个测试叫做"影响力对决"，其设定就像现实生活中的派对竞争。研究团队选择了四个社交群体中的两个，分别让他们在同一时间段内组织聚会，然后看谁能吸引更多的参与者。这就像两个朋友同时举办生日派对，都想邀请同一群朋友参加一样。

在这个测试中，Ella需要展现真正的说服技巧。它不能简单地向每个人发送邀请信息，而是需要进行个性化的交流。比如，当Ella遇到一个热爱音乐的朋友时，它会强调聚会上会有很棒的音响设备；当遇到一个美食爱好者时，它会提到聚会上的精美餐点。这种个性化的沟通策略正是基于Ella丰富的社交记忆——它记得每个人的兴趣和偏好。

更有挑战性的是，Ella还需要处理复杂的社交冲突。当某个朋友已经承诺参加另一个聚会时，Ella需要巧妙地改变对方的想法，而不能显得过于强硬或无礼。这需要高超的情商和沟通技巧。

第二个测试被称为"领导力任务"，模拟的是团队协作的挑战。每个社交群体被指派去购买一系列特定的物品，比如为即将举行的活动准备用品。关键在于，只有团队领导者知道完整的购物清单，其他成员只被告知要"协助领导者"。

在这个测试中，Ella需要展现多种领导技能。首先是任务分解能力——Ella需要将复杂的购物清单分解成可以分配给不同团队成员的小任务。它会考虑每个成员的能力、可用时间、以及地理位置来做出最优分配。比如，如果某个成员住在商业区附近，Ella会安排他负责购买电子产品；如果另一个成员当天下午有空闲时间，Ella会安排他处理需要较长时间的任务。

更重要的是，Ella需要在有限的时间内协调整个团队的行动。它需要确保每个成员都理解自己的任务，及时汇报进展，并在遇到问题时提供支持。这就像一个项目经理在管理一个复杂的项目一样，需要同时关注多个进展线程。

在这些测试中，Ella的表现令人印象深刻。在影响力对决中，Ella成功吸引了超过50%的参与者到场，远高于其他竞争对手。更重要的是，Ella的成功不是通过数量取胜，而是通过质量——它进行的对话更有针对性，说服论据更加个性化。

在领导力任务中，Ella展现了出色的团队协调能力。它成功完成的任务比例达到了32.5%，而其他方法的成功率几乎为零。这个差距如此巨大的原因在于，其他测试对象缺乏长期记忆，无法记住任务详情和团队成员的能力特点，而Ella的记忆系统让它能够做出更明智的决策。

特别值得注意的是，Ella在这些测试中表现出的社交行为模式与人类非常相似。它会记住与每个人的对话历史，避免重复提及相同的话题。它也会根据对话的氛围调整自己的语调和内容。当感觉到对方可能感到厌烦时，Ella会及时转换话题或结束对话。这种社交敏感性正是高情商的体现。

五、技术创新：让机器人"活"起来的秘密

Ella能够如此自然地生活和社交，背后是一系列精巧的技术创新。这些技术就像一台复杂机器的不同齿轮，协同工作才让Ella具备了近似人类的行为能力。

首先是Ella的"感知系统"，它就像人类的眼睛和耳朵。在虚拟世界中，Ella每秒钟都会接收到大量的视觉信息——周围的建筑物、路过的行人、商店的招牌等等。但Ella不只是简单地"看到"这些东西，它还能理解它们的含义。当Ella看到一个红色的建筑物时，它的感知系统会识别出这是一家餐厅，并且能够读出餐厅的名字和营业时间。

这种理解能力依赖于多种先进的计算机视觉技术的组合。Ella使用了最新的物体检测算法，能够在复杂的场景中准确识别各种物体。同时，它还使用了图像分割技术，能够精确地确定每个物体的边界和形状。更重要的是，这些技术被整合在一起，让Ella能够构建出周围环境的完整3D地图。

Ella的导航系统也很有趣。它不像GPS导航那样简单地规划最短路径，而是会考虑各种现实因素。比如，如果某条路上有施工，Ella会自动避开；如果某个区域在特定时间段很拥挤，Ella会选择更安静的路线。这种智能导航让Ella的移动行为更加真实和高效。

在自然语言处理方面，Ella展现了出色的对话能力。当其他居民和Ella交谈时，Ella不只是简单地回应表面的问题，而是能够理解对话的深层含义。比如，当有人说"今天天气真不错"时，Ella明白这可能是想要进行闲聊，而不是真的在讨论气象信息。当有人说"我最近很忙"时，Ella理解这可能是在暗示没有时间参加社交活动。

Ella的对话生成系统也很巧妙。它不会生成千篇一律的回应，而是会根据对话对象的性格、当前的情境、以及双方的关系历史来定制回应内容。这让每次对话都感觉新鲜和个性化，就像和一个真正了解你的朋友在交谈一样。

记忆检索系统是Ella的核心创新之一。当Ella需要做决定时，它会同时搜索语义记忆和情景记忆，找出最相关的信息。这个过程就像人类回忆往事一样，不是机械地查找数据库，而是通过联想和关联来寻找有用的信息。比如，当Ella考虑是否参加一个聚会时，它可能会想起上次类似聚会的愉快经历，或者回忆起对聚会组织者的好印象。

特别值得一提的是Ella的"学习机制"。每次对话结束后，Ella都会分析对话内容，提取出有价值的新信息。如果有人告诉Ella"我最近搬到了市中心"，这个信息会被自动添加到Ella关于这个人的知识档案中。如果有人分享了一个新的餐厅推荐，Ella会将这个信息添加到它的地点知识库中。这种持续学习让Ella变得越来越"聪明"。

研究团队还为Ella设计了情感理解能力。虽然Ella本身没有情感，但它能够识别和理解他人的情感状态。当有人看起来沮丧时，Ella会调整自己的语调变得更加关怀；当有人显得兴奋时，Ella会表现得更加热情。这种情感智能让Ella的社交互动更加自然和温暖。

六、实验结果：数字见证的社交奇迹

经过数天的虚拟社区生活，Ella的表现用"令人惊叹"来形容并不过分。研究团队收集的数据清楚地显示了Ella相比其他测试对象的巨大优势。

在影响力测试中，数字说明了一切。Ella成功邀请到聚会的人数比率达到了53.4%，而其他竞争方法的成功率只有24.5%。这意味着Ella的说服能力是其他方法的两倍多。更有趣的是，这种成功不是通过"狂轰滥炸"式的邀请实现的——Ella进行的对话次数实际上比竞争对手更少，但每次对话的质量和效果都更高。

在领导力测试中，差距更加悬殊。Ella领导的团队完成了32.5%的指定任务，而其他方法领导的团队完成率接近零。在某些测试场景中，比如伦敦社区，只有Ella领导的团队取得了非零的成功率，其他所有团队都完全失败了。这个结果清楚地显示了长期记忆对于复杂任务协调的重要性。

研究团队还观察到了一些有趣的行为模式。Ella展现出了真正的"社交网络效应"——它不只是直接邀请目标对象，还会通过共同朋友来扩大影响力。比如，当Ella想邀请某个人参加聚会但直接邀请不成功时，它会找到这个人的朋友，先说服朋友，然后让朋友去劝说目标对象。这种"间接影响"策略展现了高超的社交智慧。

在记忆系统的表现方面，数据同样令人印象深刻。经过9小时的虚拟生活，Ella的记忆系统平均储存了超过100个语义记忆节点和80个情景记忆事件。更重要的是，这些记忆的覆盖范围很广——Ella探索了虚拟环境中近50%的区域，建立了对整个社区的全面认知。

研究团队还发现，Ella的记忆系统具有很好的选择性。并非所有的经历都被平等记录——重要的社交互动、有价值的信息交换、以及关键的环境发现被标记为高重要性，而日常的例行活动则被标记为低重要性。这种智能筛选确保了记忆系统的高效运行。

在社交行为分析中，研究团队注意到Ella的对话模式非常自然。它的平均对话长度、话题转换频率、以及回应时间都与人类的自然对话模式高度相似。特别是，Ella展现出了良好的"对话结束"判断能力——它知道什么时候应该结束对话而不显得唐突或无礼。

更深入的分析显示，Ella的成功很大程度上来源于其个性化交流能力。在记录的对话中，超过80%的情况下Ella都会根据对话对象的具体特点调整交流内容。这种个性化不是表面的，而是基于对每个人深入了解的真正定制化交流。

研究团队还测试了不同技术组件的贡献度。当去除长期记忆功能时，Ella的表现急剧下降，几乎与基础方法无异。这证明了记忆系统的核心重要性。当去除情景记忆而只保留语义记忆时，Ella仍能完成基本任务，但社交效果大打折扣。这说明两种记忆类型都是必要的，它们的结合才造就了Ella的完整能力。

七、技术挑战与突破

在开发Ella的过程中，研究团队遇到了许多前所未有的技术挑战，每一个挑战的解决都代表着人工智能领域的一次小突破。

首先是计算资源的巨大需求。要让Ella在虚拟世界中"生活"一天，需要整整24小时的实际计算时间。这是因为虚拟世界中的每一秒都需要处理大量信息：视觉感知、记忆检索、决策制定、语言生成等等。每个虚拟居民平均每秒钟要调用多个AI模型，整个系统的计算负担可想而知。

为了解决这个问题，研究团队开发了多项优化技术。他们设计了智能的任务调度系统，让不同的居民可以并行处理各自的决策，而不是排队等待。他们还优化了内存管理，确保每个居民的记忆系统只占用必要的存储空间。即使如此，运行完整实验仍然需要强大的计算集群支持。

另一个重大挑战是感知系统的准确性。在真实世界中，人类可以轻易识别出朋友的脸或者读出商店的招牌，但让机器在复杂的3D环境中做到这些却非常困难。研究团队采用了多种最先进的计算机视觉技术的组合：用于物体识别的检测算法、用于精确定位的分割算法、用于理解场景的标注算法等。

特别有趣的是，研究团队发现传统的物体追踪技术在这个场景中并不适用。因为虚拟世界中的"帧率"只有每秒一帧，远低于常规视频的30帧每秒，传统追踪算法无法工作。于是他们开发了基于视觉相似性的新型追踪方法，让Ella能够在低帧率条件下仍然准确识别和追踪移动的对象。

记忆系统的设计也充满挑战。如何确定哪些信息值得记住？如何平衡记忆的详细程度和存储效率？如何设计检索算法让Ella能快速找到相关信息？研究团队的解决方案是建立一个多层次的重要性评分系统。新信息会根据其新颖性、相关性和潜在价值被自动分级，重要信息会被完整保存，次要信息会被压缩存储，无关信息会被自动丢弃。

语言理解和生成也是一个复杂的技术难题。Ella需要理解其他居民话语中的隐含意义，还要生成符合自己"性格"的自然回应。研究团队使用了大型语言模型作为基础，但进行了大量的定制化调优。他们设计了复杂的提示工程系统，让Ella的回应更加个性化和情境化。

导航系统看似简单，实际上也包含很多技巧。Ella需要在复杂的3D环境中规划路径，避开障碍物，处理动态变化的环境。研究团队开发了一套分层导航算法：高层负责长距离的路径规划，低层负责避障和精确移动。这种设计让Ella能够高效地在虚拟城市中移动，同时适应各种意外情况。

社交行为的建模也极具挑战性。人类的社交行为包含大量的隐含规则和细微差别，如何让Ella理解这些规则并自然地遵循它们？研究团队的方法是通过大量的社交场景训练和规则挖掘，让Ella学会识别不同的社交情境并采用相应的行为策略。

最困难的可能是整个系统的协调和调试。Ella包含几十个不同的技术模块，每个模块都可能影响整体表现。当Ella的行为出现问题时，很难确定是哪个模块出了故障。研究团队开发了全面的日志系统和可视化工具，让他们能够追踪Ella的每一个决策过程，找出问题所在。

八、未来展望：从虚拟到现实的无限可能

Ella的成功不仅仅是一个有趣的技术演示，它为人工智能的未来发展打开了一扇全新的大门。当我们看到一个虚拟机器人能够在数字世界中如此自然地生活和社交时，不禁要问：这样的技术如果应用到现实世界会怎样？

最直接的应用可能是智能助手领域的革命。设想一下，如果你的手机助手拥有像Ella一样的记忆能力，它会记住你每次的对话内容、你的偏好变化、你的朋友圈子、你经常去的地方。这样的助手不再是冰冷的问答机器，而是真正了解你的智能伙伴。它会在合适的时间提醒你给朋友打电话，会根据你的历史喜好推荐新的餐厅，会在你情绪低落时主动关心你。

在教育领域，Ella的技术可能催生全新的个性化学习体验。想象一个AI老师，它记得每个学生的学习进度、理解难点、兴趣爱好。这个AI老师会为每个学生定制独特的学习方案，用学生最容易理解的方式解释概念，在学生遇到困难时提供恰到好处的帮助。更重要的是，它会记住学生的每一次进步，给予持续的鼓励和支持。

医疗健康领域也将受益匪浅。一个拥有长期记忆的AI医疗助手能够跟踪患者的完整健康历程，记住每次就诊的详细情况、用药反应、生活方式变化等。这样的系统能够发现医生可能忽略的细微变化，提供更准确的诊断建议，甚至预测潜在的健康风险。

在养老护理方面，Ella的技术可能带来突破性的改善。老年人往往面临孤独和认知衰退的问题，而一个具有长期记忆和社交能力的AI伙伴能够提供持续的陪伴和刺激。这个AI伙伴会记住老人的生活故事、家庭成员、兴趣爱好，能够进行有意义的对话，甚至帮助老人保持认知活力。

商业服务行业也将迎来变革。想象一个记得每个顾客喜好的AI店员，它知道你上次买了什么、你的尺码、你的预算范围、你的风格偏好。这样的服务将比任何人类店员都更贴心和高效。酒店、餐厅、银行等服务行业都可能因此提供更个性化的客户体验。

然而，这些美好前景也伴随着重要的挑战和考虑。隐私保护是最大的关切之一。如果AI系统拥有如此详细的记忆能力，如何确保个人信息不被滥用？如何在提供个性化服务和保护隐私之间找到平衡？这需要技术创新和法律规范的双重保障。

伦理问题同样不容忽视。Ella在实验中展现出的说服和影响能力如果被恶意使用，可能造成严重后果。如何确保AI系统的行为符合人类价值观？如何防止AI被用于操纵和欺骗？这些问题需要整个社会的共同思考和解决。

技术本身也还有很长的路要走。虽然Ella在虚拟环境中表现出色，但现实世界的复杂性远超虚拟环境。真实世界中的感知、理解和交互问题要困难得多。从虚拟到现实的跨越需要更多的技术突破。

计算资源的需求也是一个现实考虑。目前运行Ella这样的系统需要大量的计算资源，如何让这样的技术变得更高效、更普及，是工程师们需要解决的重要问题。

尽管面临这些挑战，Ella的研究为我们描绘了一个充满可能性的未来。在这个未来中，AI不再是简单的工具，而是真正的伙伴；不再是冰冷的机器，而是有"记忆"、有"经验"的智能体。这样的AI将更好地理解人类，更自然地与人类协作，最终让技术真正为人类的幸福生活服务。

说到底，Ella的故事告诉我们，人工智能的未来不在于创造完美的机器，而在于创造能够学习、成长、适应的智能伙伴。就像Ella在虚拟社区中从一个"新居民"成长为能够影响和领导他人的"社区领袖"一样，未来的AI也将在与人类的互动中不断学习和进步。这不仅是技术的胜利，更是对智能本质理解的深化。当机器拥有了记忆，它们就拥有了成长的可能；当它们能够社交，它们就找到了与人类共存的道路。

Q&A

Q1：Ella是什么？它能做什么？ A：Ella是由麻省大学安姆赫斯特分校等机构开发的虚拟社交机器人，它的核心能力是在3D虚拟环境中像人类一样生活、学习和社交。Ella拥有完整的记忆系统，能够记住经历、积累经验、建立人际关系，甚至影响和领导其他虚拟居民。它就像一个能够在数字世界中"生活"的智能居民。

Q2：Ella会不会在现实世界中取代人类进行社交？ A：目前不会。Ella只存在于虚拟环境中，主要用于研究人工智能的社交能力。虽然其技术可能应用于智能助手、客服机器人等领域，但这些应用更多是辅助人类而非取代人类社交。真正的人际情感交流仍然是人类独有的能力。

Q3：普通人如何体验Ella技术？有什么要求？ A：目前Ella还是研究阶段的技术，普通人无法直接使用。不过，这项技术的部分成果可能会逐步应用到智能助手、游戏NPC、虚拟客服等产品中。感兴趣的读者可以通过论文网站https://umass-embodied-agi.github.io/Ella/了解更多研究细节和演示视频。