自然界中的跨物种情感交流例证俯拾即是，从宠物狗与主人的默默对视到海豚与人类的互动游戏。这些自然现象不仅丰富了我们对情感的理解，也为情感智能的研究提供了宝贵的启示。情感作为沟通的纽带，已被证实不仅存在于人类社会，而且普遍存在于整个生物圈中。人工智能领域的情感智能算法模型开发正因得到跨物种情感互通的启示而取得显著进展。从情感阈值模型到动态调定点模型，再到情感图式模型，每一种算法都在努力模拟情感的复杂性。这些模型旨在解析情感在大脑中的生成和个体间的交互机制，以及如何在不同的社会文化背景下进行调节与表达。情感智能算法的发展不仅代表技术上的革新，更是对人类智慧的一次挑战。

　　一是情感阈值模型。情感阈值模型提出了一个具有启发性的见解：情感的体验和表达具有个体差异，它们受到个体的生物特性、经验和当前情境的影响。例如，在同样悲伤的电影场景中，拥有不同情感阈值的观众会在面对同样的刺激时，产生不同强度的情感反应。当这种阈值的概念应用于人工智能时，能够极大地增强机器与人类情感的同步性。一个能够识别并适应每个用户情感阈值的智能助手，不仅能够识别用户的情绪变化，还能根据过去的交互历史来预测用户对某些情感刺激的反应，创造出深度和个性化的交互体验。

　　将这一理念扩展到情感智能的未来应用场景中，我们可以预见，情感智能设备将能够在教育、医疗甚至日常生活中，根据用户情感的微妙变化作出响应。例如，在日常医疗保健的场景中，一个能够了解患者情感阈值的导诊机器人，可以根据患者的情绪状态及时给予必要的安抚，并高效引导就医分流。而在教育场景中，这种对情感阈值的适应性意味着机器人能够在学生感到沮丧或挫败时降低难度，提供鼓励和辅助材料，或者在学生表现出兴奋和参与意向时增加挑战，以保持其参与度和动力。

　　二是动态调定点模型。在情感智能的发展中，动态调定点模型为我们揭示了情感的适应性和可塑性。这一模型基于一个观点：个体的情感状态是一个动态平衡的结果，可以根据外部环境和内部认知的变化而变化。由此启发人们设计一种基于用户行为和反馈而进行自我调整的自适应系统。举例来说，一个动态调定点模型驱动的聊天机器人，不仅能回应用户的文字输入，更能侦测到用户语言中流露的情感，并通过调整对话的深度和节奏给予反馈。

　　这种模型的应用范围极广，从智能家居到社交机器人，都可以利用动态调定点模型来提高与用户情感互动的质量。例如，在智能家居场景中，根据居住者的情绪波动，可以自动调节环境光线和音乐等，以营造良好的居住氛围，从而增强居住者的幸福感和舒适度。同样地，在教育场景中，基于该模型的机器人不仅能够识别学生的即时情绪状态，而且能够跟踪和适应学生情绪的长期变化。这意味着机器人可以根据学生情绪状态的持续变化（如一个学期中的压力变化）动态地调整学习计划和目标。比如，在考试周前，机器人可能会提供更多的复习材料和心理支持，以帮助学生管理压力和焦虑。

　　三是情感图式模型。人们的情感表达和处理方式大多是在社会化过程中学习的结果，深植于人们的文化和个人经历之中。例如，不同文化背景下的人们会通过不同的方式来表达喜怒哀乐，这些表达方式是他们从小在特定文化环境中观察、模仿并习得的。在构建情感智能系统时，情感图式模型的应用有助于系统在与人交互的过程中展现出更加人性化和更具文化适应性的特质。假设一种情感智能系统被设计用于国际机场，这个系统就可以应用情感图式模型来识别不同旅客的情感表达习惯，并据此提供个性化的安抚、指导或娱乐服务。未来，情感图式模型还可以在更为复杂的情感智能应用中发挥作用，如同理心机器人的开发。这些机器人可以在养老院或医疗中心提供陪伴和情感支持，通过学习个别用户的情感图式来提供个性化互动。

　　情感图式模型的这些应用展现了情感智能的深远潜力。它不仅仅是技术的展示，更是一种深刻的社会和文化理解的体现。通过这一模型，情感智能系统未来将不仅用于理解通用的情感表达，也能根据不同文化的复杂性，为全球用户提供更为细腻和深入的情感交流体验。总之，通过不断地学习和适应，这些基于跨物种情感互通机制的情感智能系统将成为我们日常生活的有效情感伙伴，而不仅仅是简单的工具。它们将以一种前所未有的方式与我们进行情感互动，为我们提供支持和理解，甚至在某些情况下，帮助我们更好地理解自己的情感世界。

　　以上情感互通计算模型的实现依赖于大情感模型的构建与应用。与大语言模型仅关注语言不同的是，大情感模型基于多模态情感信息的识别和计算，致力于创建一种全面理解情感互通的系统。这种系统能够解读人类和其他生物体的情感状态，感知环境中的情感氛围，甚至能够在适当的社会互动情境下模拟出具有适应性的情感反应。这一大模型的构建基于对生命体情感复杂性的深刻理解：它不是简单的行为生理反应，也不仅是一种主观体验，而是认知、情绪、行为和社会互动的综合体现。构建这样一个模型需要跨学科的合作：心理学家提供关于情感生成和表达的知识；神经科学家研究大脑如何处理和产生情感；工程师和计算机科学家则将这些知识转化为算法和程序；医学和社会学家则致力于将模型情境化；而数据采集和分析师则致力于收集和分析与情感有关的大量情境中的多模态数据。

　　技术上的挑战在于如何让机器理解和表达情感。情感识别可以通过分析面部表情、语音语调和身体语言来实现，但理解情感则需要更深层次的知识，比如文化背景、个人经历和情境特异的信息。此外，模拟情感反应需要机器在接收到情感信号时能够展现出相对应的“情感状态”，这不仅需要复杂的算法支持，还需要设计出能够向用户传达这些情感的界面。

　　大情感模型的未来应用前景广阔，它可以改变许多领域中人机交互的方式。在心理健康领域，应用大情感模型的机器人心理师可以通过分析来访者的语音、动作姿态和面部表情来感知其情感状态，继而提供精准且个性化的情感支持与心理治疗，甚至可以通过可信任的情感互动帮助来访者缓解焦虑和抑郁。在教育领域，大情感模型可以帮助教育机器人识别学生的情感状态，从而提供更为个性化的辅导。

　　大情感模型的构建是一项长期而艰巨的任务，不仅需要技术创新，更需要对人类社会深刻的理解和尊重。随着这些模型的逐渐完善，我们可以预见一个更加智慧和情感丰富的人工智能时代的到来。在这个时代，机器不仅是我们的工具，更是我们情感交流的伙伴，它们将帮助我们建立更为紧密和谐的社会关系，推动人类社会的整体进步。

　　（作者系福建师范大学心理学院副教授）