研究者们运用对人们如何直觉感知他人情绪的洞察，设计了一个模型来近似人类的社交智能中的这个方面。

在与他人进行互动时，你可能会花费一部分时间尝试预测他们会对你所说和所做的产生何种感受。这项任务需要一种认知技能，称为心智理论，它帮助我们去推断他人的信仰、欲望、意图和情绪。

麻省理工学院的神经科学家现在设计出一种计算模型，可以预测其他人的情感，包括喜悦、感激、困惑、后悔和尴尬，这些情感可以接近于人类观察者的社交智能。这个模型是为了预测参与囚徒困境这个经典的博弈理论情境中的人们的情感而设计的，这个情境中，两个人必须决定是与他们的伙伴合作还是背叛他们。

为了构建这个模型，研究人员考虑了几个被假设会影响人们情感反应的因素，包括个人的欲望、在特定情境中的期望以及是否有人观察他们的行动。

“这些是非常普遍、基础的直觉，我们所说的是，我们可以将这些基本语法转化为模型，从中学习预测情绪的特征，”麻省理工学院McGovern大脑研究所的成员、脑与认知科学John W. Jarve教授Rebecca Saxe解释道。她也是该研究的高级作者。

预测情绪

Saxe表示，虽然已经有很多研究致力于训练计算机模型基于面部表情推断出一个人的情感状态，但这不是人类情感智力最重要的方面。更加重要的是，在事件发生前预测某人对事件的情感反应的能力。

她说：“理解他人情感的最重要的事情是在事件发生之前就能预料到他人的感受。如果我们的情商全都是被动的，那将是一场灾难。”

为了尝试模拟人类观察者做出这些预测的方式，研究人员采用了来自英国游戏节目《黄金球》的情景。在这个节目中，竞赛者被分配搭档一起参与奖金高达100,000美元的赌局。在协商完与搭档的情况后，每个竞赛者都会秘密地决定是分赃还是贪心地争夺所得。如果双方都决定平分奖池，他们将各分得50,000美元。如果其中一个选择平分奖池，而另一个竞赛者贪心地试图争夺全部奖金，那么那个贪心的人将得到整个奖池。如果双方都试图贪心地争夺奖金，那么最终谁也得不到任何东西。

根据结果，参赛者可能会体验到一系列的情绪 — 如果双方选手都选择平分奖金，那么会感到喜悦和轻松；如果对手突然偷走奖金，会感到惊讶和愤怒；而如果成功偷走，也许会感到内疚和兴奋交织。

为了构建一个可以预测这些情绪的计算模型，研究人员设计了三个独立的模块。第一个模块通过一个叫做逆规划的过程，训练来推断一个人的偏好和信念基于他们的行动。

萨克斯说：“这个想法是说，如果你只看到了某人行为的一点点，就可以概率地推断出他们在那种情况下想要和期望的事情。”

使用这种方法，第一个模块可以根据参赛者在游戏中的行为预测他们的动机。例如，如果有人决定分配奖金，就可以推断他们也期望另一个人分配奖金。如果有人决定偷，他们可能预期对方也会偷，不想被欺骗。或者，他们可能预期对方会分配奖金，决定试图利用他们。

模型还可以整合关于特定玩家的知识，比如参赛者的职业，以帮助它推断玩家最可能的动机。

第二个模块将游戏的结果与每个玩家所期望和希望的情况进行比较。接着，第三个模块基于结果和已知的预期来预测选手们可能感受到的情绪。这个第三个模块是基于人类观察员关于选手在特定结果后可能会有的情感的预测来训练的。作者强调这是一个人类社交智能的模型，旨在模仿观察员如何因果推理彼此的情感，而不是人们实际感受的模型。

Saxe表示：“通过数据，该模型学习到在这种情况下感受到许多喜悦的含义是，获得你想要的，以公平的方式完成，并且不利用任何优势。”

根本性直觉

一旦三个模块都开始运行，研究人员利用它们对一份新的电视节目数据集进行了分析，以确定模型的情感预测与人类观察员预测的相比。结果显示，该模型在情感预测任务中表现比以往任何情感预测模型都要好。

模型的成功源于其包含的关键因素，这些因素与人类大脑在预测别人对某种情况的反应时使用的方法类似，Saxe说。这些因素包括对一个人如何评估和情感反应一个情况的计算，这些评估和情感反应基于他们的愿望和期望，这些愿望和期望不仅与物质利益有关，还与他们如何被他人看待有关。

“我们的模型具有这些核心直觉，即情绪背后的心理状态涉及到你想要什么、你期望什么、发生了什么以及谁看到了。而人们所想要的并不仅仅是东西。他们不只是想要钱，他们希望得到公正，但也不想成为受害者、被欺骗。”她说道。

研究人员帮助我们更深入地理解情绪如何影响我们的行为，并通过反转模型的方法，解释我们如何利用人的行动来推断其潜在的情感。这一研究线路帮助我们不仅将情感视为“感觉”，而且作为人类社会行为中至关重要且微妙的角色，"沃里克大学行为科学教授尼克·查特（Nick Chater）说道，他没有参与这项研究。

未来研究中，研究人员希望调整该模型，使其可以基于除了游戏节目之外的情境进行更广泛的预测。他们还在努力创建能够仅通过参赛者在结果宣布后的表情来预测游戏结果的模型。