用計算模型模仿人類預測情緒的能力
簡介
當人們與他人互動時，人類的理論心智技能能夠幫助我們推斷出對方的信念、渴望、意圖和情感。麻省理工學院的神經科學家們設計出一種計算模型，能夠模仿人類觀察者的社交智慧，預測其他人的情感，例如：喜悅、感激、疑惑、後悔和尷尬等。這項研究主要探討了犯人困境這個博弈理論情境下的情緒預測，計算模型考慮了多個因素，例如：人的渴望、期望和行為，尤其重視了人們在行動之前對事件的情感反應的預測能力。模型設計與構成
研究者們使用來自英國遊戲節目《Golden Balls》中的情境來訓練計算模型，該節目為一款經典的博弈理論情境，兩個人必須決定是否與他們的搭檔合作或背叛對方。研究者們設計了三個模組，讓模型能夠預測參與者的情感，第一個模組透過反向計劃來預測某個人的偏好和信念。第二個模組會將遊戲結果與參與者的期望和願望進行比較。最後第三個模組基於遊戲結果以及人們對參與者的心理預測，預測參與者可能會感受到的情緒。該模型能夠最佳化預測能力的關鍵因素包括人類大腦預測他人對某種情況的反應時所使用的計算、以及如何在考慮到人們所想所望的基礎下對情況進行情感評估。哲學討論
本研究反映了我們在理解他人情感方面的基本直觀和託付，在這方面我們的能力通常是無意識，但是對於人類社交生活來說卻是至關重要的。以情感預測為例，我的預測能力是否正確並不像可信的主觀情感測量那樣重要，更重要的是我能夠預測、認知和反應他人可能的情感，而不是只對他們顯示出來的情緒做出反應。尤其當我們想要製定一些目標，例如：在某個情境下在情感上支援、激勵或平靜對方，間接地促進願望得以實現，達成共同目的，情感預測就顯得尤為重要。社會意義
除了加深我們對情感和行為之間關係的理解以外，該研究對社會意義也非常重要。研究人員們希望能夠延伸更多模型和應用，例如研究面部表情如何影響情緒預測，或者利用模型來推測產生情緒的根本原因以及模型對於培育社會智慧和課程設計方面的貢獻。這項研究在認知科學、真人環境感測、社會智慧設計和機器學習方面具有多個應用前景。結論
麻省理工學院的神經科學家們透過犯人困境這種博弈理論情境，研究了人們的情感預測，並設計了一種計算模型，能夠預測他人的情感，並模仿人類觀察者的社交智慧。本研究提出的模型訓練了三個模組，能夠預測參與者的情感，包括：喜悅、感激、疑惑、後悔和尷尬等情感。這項研究展示了計算模型在認知科學和人工智慧方面的巨大應用潛力，並為未來的相關研究開闢了新局面。Emotion Prediction-人工智慧,模型,模仿,人類,預測,情緒,能力
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