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Affective foundations in AI-human interactions: Insights from evolutionary continuity and interspecies communications

直觉 人类智力 心理学 认知 进化心理学 认知科学 互惠的 模式(遗传算法) 计算机科学 社会心理学 认识论 人工智能 哲学 语言学 神经科学 机器学习
作者
Chong-Yi Liu,Bin Yin
出处
期刊:Computers in Human Behavior [Elsevier]
卷期号:161: 108406-108406
标识
DOI:10.1016/j.chb.2024.108406
摘要

The imminent arrival of Artificial General Intelligence (AGI) compels a reevaluation of AI-human interactions, particularly through affective communication. This research synthesizes insights from evolutionary biology, comparative psychology, and AI development, advocating for a paradigm shift beyond conventional human-like cognitive processes. It emphasizes the universal nature of affective pathways, as evidenced across various species. We introduce three affective interaction models — the Affective Threshold Model, the Dynamic Set-Point Model, and the Affective Schema Model — all of which stem from an in-depth analysis of interspecies communications. These models present a roadmap to craft AI interfaces attuned to human affective experiences, elucidating avenues of trust, intuition, and reciprocal recognition between machines and their human counterparts. By further crystallizing the concept of the "Large Affect Model", we project a horizon where AI not only deciphers but also empathizes with human partners, paving the way for a revolutionary cooperative paradigm between AI and humanity.
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