教育中的情感智能机器：利用生成式人工智能实现课堂中真实的人机协同

摘要 本文深入探讨了以人工情感智能（AEI）为核心的生成式人工智能领域，以增强合作性和真实的人机互动。文章强调了在包括教育在内的多个领域整合AEI的必要性及其在课堂中的应用。随着生成式人工智能兴趣的激增，赋予机器情感理解能力的探索加速，旨在实现能够无缝与人类交互的机器。现有的人工智能虽然先进，但在理解情感和识别社交线索方面存在不足，限制了其与人类建立真实联系的能力。这些社交线索包括口头和非口头的手势，例如面部细微表情、语音调节和身体语言，人类通过这些方式传递情感和思想。部署能够熟练处理人类情感复杂性的AEI机器面临诸多挑战。其中之一是开发能够准确检测和解码人类情感的机器学习模型。情感本质上复杂且高度依赖上下文。机器需要类似人类那样整合上下文、口头和非口头线索来识别这些情感。此外，设计用于精准情感分析的自然语言算法任务庞大。鉴于语言的固有模糊性及其对不同情境（包括文化差异）的依赖，情感解读非常复杂。尽管面临挑战，AEI发展蕴含革命性改善人机交互的前景。情感识别能力强的机器可促进更自然和充实的人机互动。这一初步探讨揭示了AEI开发的技术障碍与潜力，并权衡其对人机关系的影响。它为未来的AEI研究奠定基础，强调跨学科研究的重要性，以实现真正以人为本且负责任的人工智能范式。研究问题是：能否通过融合跨学科见解的生成式人工智能，实现对人类情感的直觉识别，从而推动更具同理心和伦理性的人工智能未来？