A Computational Implementation of a Goal-Directed Theory of Affect

人类不断在各种目标中穿行，从捕捉公交车的简单愿望，到建立事业的复杂雄心。几十年来，科学家们一直试图理解驱动这些追求的隐形引擎：情绪。在情感计算领域，研究人员致力于构建能够识别或模拟感受的计算机程序，希望创造出能与人类进行更自然互动的机器。然而，一个长期的矛盾一直困扰着这项工作。许多现有模型将情绪视为事后贴在某种情境上的最终标签，就像是在信件上盖章。另一些模型则依赖于缺乏与人类心理深度联系的原始数据信号。其结果往往是一个“黑箱”，计算机输出一种感觉，却无法清晰、逐步地解释这种感觉是如何从机器内部过程产生的。

一项在 2026 年国际情感计算与智能交互会议上发表的新研究试图通过构建一个基于特定心理学概念——“目标导向理论”（Goal-Directed Theory）的计算机模型来解决这一问题。该理论认为，情绪并非发生在我们思考之后的一个独立事件，而是尝试实现某事这一行为本身的功能性副产品。它提出，当我们在检测现状与目标之间的差距，并权衡弥合差距的机会时，我们的感受就会持续产生。由 Bernhard Hilpert 及其团队领导的研究人员，将这一理论转化为了一个高保真计算机模拟系统。他们的工作表明，复杂的的情感模式（例如期待中上升的希望或失败带来的突然跌落）可以从简单的机械交互中自然涌现，而不需要专门的、独立的模块来生成它们。

为了测试这一想法，团队创建了一个数字智能体，并将其置于两个简单且受控的环境中。第一个是虚拟掷骰子游戏。在这种情景下，智能体有一个明确的目标：掷出一个特定的数字——6。研究人员编写程序，根据两个主要因素来计算智能体的感受。首先，智能体测量其当前状态与目标之间的距离。如果距离较远，它会记录一个与该距离成正比的负面感受。其次，智能体考虑其预期。如果智能体知道自己有掷出骰子的机会，它就会计算成功的概率。模拟显示，甚至在掷骰子之前，仅仅是由于存在一条可行的路径，就为智能体的心理状态带来了一种微妙的“提升”。这种提升之所以发生，是因为智能体拥有了一条前进的道路，即便结果仍具有不确定性。当智能体最终掷出骰子时，感受会瞬间改变。如果击中了目标，差距消失了，感受会飙升为一个尖锐的正向峰值；如果未命中，感受则会跌回负面基准线。

随后，研究人员引入了第二个更复杂的挑战：虚拟走廊。在这里，智能体必须一步步走向走廊尽头。在此过程中，每走一步都有一定的概率掉入陷阱。这种设置让团队得以观察随着智能体向目标移动，感受是如何随时间演变的。他们使用不同类型的智能体运行了模拟。有些是“盲目型”智能体，即它们没有意识到存在陷阱，并假设自己肯定能到达终点；另一些则是“准确型”智能体，即它们知道每一步掉入陷阱的确切概率。结果揭示了进步与预期之间迷人的相互作用。随着准确型智能体向前移动，它的希望感不仅因为物理距离缩短而增长，还因为随着每一步安全迈出，掉入陷阱的累积风险也在降低。这产生了一种非线性的正向感受上升，即一种随着智能体越接近成功而变得愈发强烈的“提升”。

相比之下，由于无法感知变化的风险，盲目型智能体在终点前一直表现出平坦的情绪曲线。这凸显了该研究的一个关键发现：情绪体验的具体形态完全取决于智能体如何处理其环境及其成功的机会。模拟也捕捉到了失败的机制。当准确型智能体最终掉入陷阱时，它经历了一次“坠落”。这不仅仅是回到负面状态，而是一种由两件事同时发生导致的突然、剧烈的跌落：智能体向目标的进展消失了，且其对未来成功的预期瞬间降至零。在那些要么成功要么失败、没有中间地带的简单二元任务版本中，失败的感受虽然不如前者那样剧烈，但依然清晰可见，这是由任何剩余希望的彻底丧失所驱动的。

这项工作的意义在于其透明度。不同于以往可能使用复杂、隐藏规则来决定智能体何时感到快乐或悲伤的模型，这个新框架完全建立在目标追求的可视化机制之上。模拟中的每一个情感输出，都是对现实与期望之间差距以及弥合该差距概率的直接计算。研究人员发现，他们不需要编写专门的“希望”或“恐惧”模块。相反，这些复杂的情感轮廓是从差异与预期的基本数学运算中自动生成的。这表明，期待感并非人类行为中一个神秘的附加物，而是拥有目标和实现计划后的自然结果。

尽管该研究目前仅限于计算机模拟，尚未涉及人类参与者，但它为该领域建立了一个强大的工具。作者将他们的模型描述为一个“计算实验室”，可以在其中测试并完善不同的心理学理论。通过确保计算机代码的每一部分都直接映射到人类心理学的概念，研究人员创建了一个完全可检查的系统。这使得科学家能够在将模型应用于真实人类之前，预测智能体在特定情境下的感受。这项工作推动了该领域的发展，使其不再将情绪视为“黑箱式”的启发式算法，而是转向一种细粒度的、机械性的理解，即将感受视为作为在世界上行动的组成部分。它为构建不仅能模仿人类情感，而且能通过驱动人类行为的相同基本过程来生成情感的机器，提供了一条清晰的路径。