通过符号情感推理在生成人工智能中实现个性化情绪智力

情商使人类能够识别情绪、推断其原因、推理干预措施并修改环境以达到所需的情感状态。尽管人工智能 (AI) 最近取得了进展，但当前的模型在很大程度上仍仅限于生成现实内容或执行语义推理，几乎没有能力理解、预测和个性化人类情绪反应。在这里，我们介绍情感增强生成系统（EROS），这是一种混合人工智能框架，它将符号推理与深度学习相结合，通过视觉内容实现个性化情感增强。利用大规模图像情感数据集，EROS 发现可概括的情感规则，识别与情感相关的图像区域，并预测上下文感知的视觉修改，从而保留场景语义，同时将情感反应引导至所需目标。为了考虑个体差异，EROS 集成了一个可扩展的内存库，无需模型 微调 即可支持推理时间个性化，从而产生可解释的情绪特征并快速适应新用户。在广泛的人类心理物理学实验中，EROS 比最先进的大型多模态模型更有效地引发目标情绪反应，同时适应个人情感偏好。除了情感计算之外，EROS 还为人工智能系统提供了基础，可以理解、推理和增强人类认知状态，并在心理健康、自适应媒体、教育和人机交互方面具有潜在的应用。