麻省理工学院的神经科学家在最新研究中取得了突破性进展，他们设计了一种先进的计算模型，可以准确预测人的情绪反应。这项科技创新旨在模拟人类观察者的社会智力，帮助我们更好地推断他人的信念、愿望、意图和情绪。
以囚徒困境为基础的研究中，研究人员结合了多个因素，如个人欲望、情境期望和观察者的存在等，构建了一个计算模型。该模型的目标是根据囚徒困境的情境来预测人们可能的情绪反应。囚徒困境是一个经典的博弈论场景，其中两个人必须决定是合作还是背叛彼此。
麻省理工学院脑和神经科学教授Rebecca Saxe表示：“我们可以使用一种基于这些基本特征的简单模型，通过语法的方式来预测情绪。”她是这项研究的资深作者，也是麻省理工学院麦戈文脑研究所的成员。
该研究的主要作者是达特茅斯学院Neukom计算科学研究所的博士后Sean Dae Houlihan，论文发表在皇家学会哲学汇刊A：数学、物理和工程科学上。其他作者包括麻省理工学院和哈佛大学的博士后Max Kleiman-Weiner博士、斯坦福大学访问学者Luke Hewitt博士，以及麻省理工学院计算认知科学教授和麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）成员Joshua Tenenbaum。
与传统面部表情推断情绪的方法不同，这项研究聚焦于在事件发生之前预测他人对事件的情绪反应。Saxe表示：“在事情发生之前预测他人的情绪反应是情商的重要方面，如果我们只是被动地了解情绪，那将是一场灾难。”
为了模拟人类观察者如何做出这些预测，研究人员使用了英国游戏节目"金球"中的情境。参赛者在这个节目中必须与搭档进行协商，并决定是平分奖金池还是试图偷取奖金。通过分析参赛者的决策，研究人员能够推断出他们可能体验到的各种情绪，如快乐、惊讶、愤怒等。
研究人员设计了三个独立的模块来构建这个计算模型。第一个模块通过逆向规划的方法推断出参与者的偏好和信念，进而预测他们的动机。第二个模块将游戏的结果与参与者的期望进行比较，而第三个模块则根据结果和已知的期望来预测参与者的情绪。通过这些模块的协同工作，研究人员成功地开发出了一种高度准确的情绪预测模型。
该模型的成功在于结合了人类在预测他人情绪时使用的关键因素，如个人的欲望、期望和他人的看法。Saxe解释道：“我们的模型理解了在特定情境下，情绪背后的心理状态与个人的愿望、期望、事件发生以及是否有人在观察相关。”这项研究使我们更深入地了解情绪对行为的影响，并揭示了人类如何通过观察他人的行为来推断他们的潜在情绪。
未来的研究将致力于调整模型，使其能够更广泛地预测各种情境下的情绪反应，并通过仅观察参与者在宣布结果后的面部表情来预测事件的发展。这项研究为人们深入理解情绪在人类社会行为中的重要作用提供了新的视角。
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