GPT 汇总：麻省理工学院神经科学家的一项开拓性科学研究带领，人工智能试图通过测算模型提升了解人类的情感的新的领域。该研究造成了一种与众不同的测算模型的高速发展，该模型能够预测开心、愧疚和妒忌等情绪，高效地模拟人类社会发展智能化。根据“反向整体规划”的基本原则，该模型预测特殊场景下的情绪反映，与传统对情绪采取行动而非预测情绪的 AI 模型区别开来。并且使用评定去衡量情况和个人喜好的一致性，并把这种映射到情绪标识。正在进行中科学研究致力于扩张该模型的预测能力，意味着人工智能能够“载入”人类的情感未来的发展，

人工智能早已进军普遍多样化的行业，从数据分析、医疗诊断到安全驾驶无人驾驶汽车。但是，近期发生了一个新的新兴领域，彰显了从脸部图象预测人们情绪的诱惑发展潜力。这一新发展趋势来源于麻省理工学院神经科学家的一项开拓性科学研究，她们制定了一种可以预测人们情绪计算模型。

编解码情绪的多元性

人与人的互动交流是盘根错节和各个方面的，包含提高其多元性的各类细微的差别。我们通常运用一种被称作“心智理论”的认识能力来破解他人的思维、欲望情绪。这一过程涉及到预测别人对特定状况反应或情绪状态下的判断力能力。我们目前所面临的富有哲理的关键是：设备能不能精确仿真模拟这类判断力？依据麻省理工学院的开创性科学研究，她似乎能做到。

麻省理工学院的创新发展模式：解开人类思维的面纱

麻省理工学院的神经科学家制定了一种与众不同的测算模型，可以预测情绪，包含开心、安慰、愧疚和妒忌，合理模拟人类社会发展智能化。该模型根据公共性高危社会发展窘境背景，运用“反向整体规划”方式推论一个人的信仰和喜好。这种喜好反映了大众对公平和信誉维护保养的向往。

和众多经过训练进而对本人情绪情况采取行动的人工智能模型反过来，麻省理工学院的模型以其预测能力而出类拔萃。它远远超过了反应性对策，在事情发生以前给予对潜在性情绪反应判断力。

融合反向整体规划、评估和情绪定义

该模型搭载了预测情绪的三个基本构成部分。最先，它运用“反向整体规划”从企业的举动中推测他的喜好和信仰。次之，这种推论的心理障碍，连着事情的小细节，被用于测算“点评”。这种评定考量状况是否满足本人的期待并符合他的喜好。最终，将测算得出来的点评映射到情绪标识，使模型可以配对人们观测者对各类情绪的预测。

人工智能的后一个最前沿

这项研究的下一阶段致力于将模型的预测能力拓展到更大范围状况，而不仅仅局限于原始探索的游戏节目情景。终极目标是制订可以在结论公布后依据参加者脸部情绪预测过程的模型。

这一勤奋意味着人工智能方面取得了很大的提升，意味着人工智能能够精确“载入”人类的情感的年代已经来临。它潜在性运用十分广泛，包含普遍的行业，包含医疗健康、顾客服务、娱乐和安全性。

这类 AI 和情商智商的融合与创新使我们更贴近种人 AI 的高速发展，它可以破解大家复杂的情感全球。人工智能的这一明显发展意味着未来技术不但可以理解我们自己的指令，还可以了解我们自己的体会。它意味着人工智能和人类感受结合的黎明，进一步缩小人工智能与人类智能之间的差别。