机器如何利用人工智能来理解人类的情感表达

从人工智能向人工意识的发展，必须考虑将人工情感和人工意欲的因素纳入人工意识和人工心灵系统的可能性。可尝试通过对神经回路的复杂性的把控来解决所有类型的意识涌现（表象、情感、意志）的复杂性，并在神经系统中找到作为意识之自身觉知（qualia）的对应项。

在人机共生社会，需要解决机器人与人类的自然交互问题，以使得机器人可以真正融入人们的生活，产生共情、共鸣和自然的社会行为。其中一个重要的挑战是机器如何理解人类的情感表达。

弱人工智能在解决特定领域问题中，展现出了强大到可以比肩甚至超越人类的能力，但也暴露出通用性弱、学习效率低等一系列问题。解决这些问题需要回归强人工智能的“初心”，即研究人类智能的心理机制是什么，探索人类为何能利用有限的算力实现通用智能、如何在小数据条件下完成高效学习等问题。

意识是指一个人体验自身存在的能力，而不仅仅是记录或者像机器人那样对刺激做出反应。研究意识的信息处理机制，需要重点关注信息处理的主观性（subjective）、结构性（structured）、特有性（specific ）、统一性（unified）和确定性（definitive）等问题。

脑机融合是基于脑机接口技术，实现脑与机的双向交互、相互适应及协同工作，最终达到生物智能和机器智能的融合，其目标是实现更强大的智能形态。鉴于机器智能与人类智能的互补性，如何实现生物智能和机器智能的互联互通，融合各自所长，创造出性能更强的智能形态是核心问题。

情绪是个体对一定程度的复杂情况做出反应的特定状态。情绪情感的产生涉及感觉、知觉、动机、奖赏、评估、感觉-行为转换等多种脑功能，并参与修饰和调控记忆及相关认知过程。人类智慧的形成和复杂社会体系的建立，均与情绪情感程序的进化和固化有关。情绪情感相关精神疾病也在持续和广泛地困扰人类社会。因此，研究情绪情感的脑机制是脑科学研究领域最令人兴奋的方向之一，其研究成果也将为相关精神疾病的诊断和治疗提供新的策略和手段。

动物需要适应环境变化，而学习就是神经系统把环境信息转变成经验的编码过程，与学习密切相关的记忆则是神经系统对这些经验的存储和提取的过程。研究学习记忆的神经生物学机制是神经科学领域至关重要的研究方向，也是阐明认知功能障碍的关键。

潜意识指“已然发生但并未达到意识水平的心理活动过程或内容”，被认为是最复杂的心理现象，可能成为阐明人类意识大脑机制的突破口。随着认知神经科学和脑科学等交叉学科研究的发展，以及脑图谱技术、基因技术的进步，对潜意识的脑科学机制研究可能会有更大的突破。

决策脑机制的研究日益受到重视，但决策偏好的神经机理还远未被揭开。系统探究决策脑机制，不仅有助于揭示决策者价值权衡过程的神经基础，还能为基于神经信号预测人的决策倾向，以及诊治决策异常相关脑疾病提供科学研究依据。