傳統(tǒng)的基礎(chǔ)模型，如Chat-GPT和Dall-E，通?；诖罅炕ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。這些數(shù)據(jù)包括文本、圖像和音頻，通常通過公共數(shù)據(jù)存儲庫（如Common Crawl）獲取。盡管這些模型在生成內(nèi)容方面表現(xiàn)出色，但它們?nèi)狈θ祟惽楦泻蜕矸磻?yīng)的真實模擬。因此當前的基礎(chǔ)模型只能在表面上近似人類行為，而無法深入理解和模擬人類的情感和生理狀態(tài)。

情感和生理狀態(tài)在我們的決策和行為中起著核心作用。Damasio的體標記理論和Goel的系繩理性理論都強調(diào)了情感在行為選擇和啟動中的核心作用。在人工智能研究中，情感在認知中的重要性也逐漸被認可。一個不包括情感和生理反應(yīng)的AI模型，最多只能近似表面層次，無法包含行為背后的動機或人們行為的多樣性。

近日，全球?qū)W術(shù)交流平臺arXiv 發(fā)表的論文《A New Type of Foundation Model Based on Recordings of People’s Emotions and Physiology》推出“第一人稱基礎(chǔ)模型（FPFM）”，它的提出旨在通過記錄個體的情感和生理反應(yīng)，構(gòu)建更為真實和個性化的人工智能模型。FPFM能夠?qū)h(huán)境刺激映射到個體的情感和生理狀態(tài)，并將這些狀態(tài)映射到行為。這種模型不僅可以提高AI在推薦系統(tǒng)、個人助理、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、約會和招聘等方面的性能，還可以為AI在情感計算和個性化服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用開辟新的可能性。

這項研究由David Gamez、Dionis Barcari和Aliya Grig共同完成。David Gamez和Dionis Barcari隸屬于英國倫敦米德爾塞克斯大學(xué)計算機科學(xué)系，他們在計算機科學(xué)領(lǐng)域有著豐富的研究經(jīng)驗，特別是在人工智能和基礎(chǔ)模型的研究方面。Aliya Grig則來自美國特拉華州威爾明頓的Evolwe公司，她致力于情感和生理反應(yīng)記錄及其在人工智能中的應(yīng)用。

研究的主要貢獻

1. 提出第一人稱基礎(chǔ)模型（FPFM）：論文提出了一種基于記錄個體所見所聞及其情感和生理反應(yīng)的新型基礎(chǔ)模型。FPFM能夠?qū)h(huán)境刺激映射到個體的情感和生理狀態(tài)，并將這些狀態(tài)映射到行為，從而構(gòu)建更為真實和個性化的人工智能模型。
2. 開發(fā)數(shù)據(jù)記錄設(shè)備：研究團隊開發(fā)了一種記錄設(shè)備，用于捕捉個體的情感和生理反應(yīng)。該設(shè)備基于Raspberry Pi，連接攝像頭、麥克風(fēng)、GSR傳感器和揚聲器，能夠記錄佩戴者所見所聞及其情感和生理反應(yīng)。
3. 探索FPFM的應(yīng)用場景：論文詳細探討了FPFM在推薦系統(tǒng)、個人助理、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、約會和招聘等方面的潛在應(yīng)用。通過記錄用戶的情感和生理反應(yīng)，F(xiàn)PFM能夠提供更為個性化和精準的服務(wù)。
4. 討論隱私和法律問題：論文還探討了FPFM在數(shù)據(jù)隱私和法律方面面臨的挑戰(zhàn)，并提出了一些解決方案，如自動模糊面部和在可能涉及版權(quán)的情況下自動關(guān)閉記錄設(shè)備。
5. 未來發(fā)展方向：研究團隊指出，未來的研究可以進一步改進記錄設(shè)備和數(shù)據(jù)處理方法，以提升FPFM的性能和應(yīng)用效果。

通過這項研究，研究團隊為基礎(chǔ)模型的未來發(fā)展提供了新的視角，特別是在個性化和情感反應(yīng)建模方面。FPFM的提出不僅豐富了基礎(chǔ)模型的研究內(nèi)容，還為AI在情感計算和個性化服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用開辟了新的可能性。

情感、生理狀態(tài)與決策

情感和生理狀態(tài)在我們的決策和行為中起著至關(guān)重要的作用。傳統(tǒng)的決策理論往往強調(diào)理性和邏輯，但越來越多的研究表明，情感和生理狀態(tài)在決策過程中扮演著核心角色。例如，當一個人在餐廳面對一份美味的牛肉漢堡時，如果他感到饑餓，并預(yù)測吃漢堡會帶來愉悅和飽腹感，那么他很可能會選擇吃漢堡。相反，如果他感到不適或非常關(guān)心動物福利，他可能會拒絕這份漢堡。這種情感和生理狀態(tài)與決策之間的關(guān)系，揭示了人類行為的復(fù)雜性和多樣性。

情感不僅影響我們的即時決策，還會對長期行為產(chǎn)生深遠影響。例如，一個人在面對壓力時可能會選擇逃避或面對，這種選擇不僅取決于當前的情感狀態(tài)，還受到過去經(jīng)驗和未來預(yù)期的影響。生理狀態(tài)，如疲勞、饑餓和健康狀況，也會顯著影響我們的決策過程。研究表明，人在疲勞狀態(tài)下更容易做出冒險決策，而在饑餓狀態(tài)下更傾向于選擇即時滿足的選項。

Damasio的體標記理論

Damasio的體標記理論（Somatic Marker Hypothesis）是理解情感和生理狀態(tài)在決策中作用的重要理論之一。該理論提出，情感和生理反應(yīng)（即體標記）在決策過程中起到標記和引導(dǎo)作用。當我們面對一個決策時，過去的情感和生理反應(yīng)會自動激活，幫助我們評估不同選項的潛在結(jié)果。例如，當我們看到一份美味的食物時，過去的愉悅體驗會激活積極的體標記，促使我們選擇食用該食物。相反，當我們面對危險或不愉快的情境時，負面的體標記會提醒我們避免這些情境。

Damasio的體標記理論強調(diào)了情感在決策中的自動化和無意識作用。體標記不僅幫助我們快速評估和選擇，還在復(fù)雜和不確定的情境中提供指導(dǎo)。這一理論在神經(jīng)科學(xué)和心理學(xué)中得到了廣泛驗證，揭示了情感和生理反應(yīng)在決策中的深層機制。

Goel的系繩理性理論

Goel的系繩理性理論（Tethered Rationality）進一步探討了情感和生理狀態(tài)在行為選擇和啟動中的核心作用。該理論認為，情感和生理狀態(tài)不僅影響我們的決策，還在行為的選擇和啟動過程中起到關(guān)鍵作用。系繩理性理論強調(diào)了情感和生理狀態(tài)的動態(tài)性和情境依賴性，指出我們的行為選擇是由當前情感和生理狀態(tài)與環(huán)境刺激之間的互動決定的。

例如，當我們感到饑餓時，看到食物會激發(fā)強烈的食欲，促使我們采取進食行為。而當我們感到疲勞時，看到床鋪會激發(fā)休息的欲望，促使我們選擇休息。系繩理性理論揭示了情感和生理狀態(tài)在行為選擇中的即時性和情境性，強調(diào)了情感和生理狀態(tài)在行為啟動中的驅(qū)動作用。

在人工智能研究中，情感在認知中的重要性也越來越被認可。傳統(tǒng)的人工智能模型主要依賴于邏輯和規(guī)則，缺乏對情感和生理狀態(tài)的模擬。然而情感在認知和決策中的核心作用，使得情感計算成為人工智能研究的重要方向。

情感計算的興起

情感計算（Affective Computing）是指通過計算技術(shù)識別、理解和模擬人類情感的研究領(lǐng)域。情感計算的目標是使計算機能夠感知和響應(yīng)人類情感，從而提供更自然和個性化的交互體驗。情感計算的應(yīng)用包括情感識別、情感生成和情感響應(yīng)等方面。

情感識別技術(shù)通過分析面部表情、語音、姿態(tài)和生理信號等，識別用戶的情感狀態(tài)。情感生成技術(shù)通過生成符合情感狀態(tài)的文本、圖像和音頻，模擬人類的情感表達。情感響應(yīng)技術(shù)通過調(diào)整系統(tǒng)行為和輸出，響應(yīng)用戶的情感需求和偏好。

情感在人工智能中的應(yīng)用廣泛而多樣。

對話系統(tǒng)：情感識別和生成技術(shù)可以使對話系統(tǒng)更具人性化和情感化。例如，通過識別用戶的情感狀態(tài)，對話系統(tǒng)可以調(diào)整語氣和內(nèi)容，提供更貼心的服務(wù)。

推薦系統(tǒng)：情感計算可以提高推薦系統(tǒng)的個性化和準確性。通過分析用戶的情感反應(yīng)，推薦系統(tǒng)可以推薦更符合用戶情感需求的內(nèi)容和產(chǎn)品。

教育和培訓(xùn)：情感計算可以用于教育和培訓(xùn)領(lǐng)域，通過識別學(xué)生的情感狀態(tài)，調(diào)整教學(xué)內(nèi)容和方法，提高學(xué)習(xí)效果。

健康和醫(yī)療：情感計算可以用于心理健康和醫(yī)療領(lǐng)域，通過監(jiān)測和分析患者的情感狀態(tài)，提供個性化的治療方案和支持。

FPFM在情感計算中的優(yōu)勢

第一人稱基礎(chǔ)模型（FPFM）通過記錄個體的情感和生理反應(yīng)，為情感計算提供了新的方法和工具。FPFM能夠?qū)h(huán)境刺激映射到個體的情感和生理狀態(tài)，并將這些狀態(tài)映射到行為，從而構(gòu)建更為真實和個性化的人工智能模型。

FPFM在情感計算中的優(yōu)勢包括：

• 數(shù)據(jù)的真實性和多樣性：FPFM通過記錄個體在日常生活中的情感和生理反應(yīng)，獲取真實和多樣的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)能夠更準確地反映個體的情感狀態(tài)和行為選擇。
• 模型的個性化和情感化：FPFM能夠根據(jù)個體的情感和生理反應(yīng)，構(gòu)建個性化和情感化的模型。這些模型能夠提供更符合個體需求和偏好的服務(wù)。
• 應(yīng)用的廣泛性和靈活性：FPFM在推薦系統(tǒng)、個人助理、生成對抗網(wǎng)絡(luò)、約會和招聘等多個領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。通過記錄和分析用戶的情感和生理反應(yīng)，F(xiàn)PFM能夠提供更為個性化和精準的服務(wù)。

通過這些優(yōu)勢，F(xiàn)PFM展示了其在情感計算和個性化服務(wù)方面的巨大潛力。未來的研究可以進一步改進記錄設(shè)備和數(shù)據(jù)處理方法，以提升FPFM的性能和應(yīng)用效果。

推薦系統(tǒng)的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

推薦系統(tǒng)在現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中扮演著重要角色，從電子商務(wù)到流媒體服務(wù)，再到社交媒體平臺，推薦系統(tǒng)幫助用戶發(fā)現(xiàn)他們可能感興趣的內(nèi)容和產(chǎn)品。盡管推薦系統(tǒng)已經(jīng)取得了顯著進展，但它們?nèi)匀幻媾R許多挑戰(zhàn)。論文探討了推薦系統(tǒng)的現(xiàn)狀、協(xié)同過濾和內(nèi)容過濾的原理、冷啟動問題以及第一人稱基礎(chǔ)模型（FPFM）在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用。

推薦系統(tǒng)主要依賴于兩種基本方法：協(xié)同過濾和內(nèi)容過濾。

協(xié)同過濾（Collaborative Filtering）

協(xié)同過濾基于用戶之間的相似性來推薦內(nèi)容。其核心思想是“相似的用戶喜歡相似的東西”。協(xié)同過濾可以分為兩種類型：基于用戶的協(xié)同過濾和基于項目的協(xié)同過濾。

基于用戶的協(xié)同過濾：這種方法通過分析用戶對項目的評分，找到與目標用戶有相似評分模式的其他用戶。然后，根據(jù)這些相似用戶的偏好，推薦目標用戶尚未接觸過的項目。例如，如果用戶A和用戶B對相同的電影打了高分，那么用戶A喜歡的其他電影也可能會被推薦給用戶B。

基于項目的協(xié)同過濾：這種方法通過分析項目之間的相似性，找到與目標項目相似的其他項目。然后，根據(jù)用戶對這些相似項目的評分，推薦目標項目。例如，如果用戶對某部電影打了高分，那么與這部電影相似的其他電影也可能會被推薦給該用戶。

內(nèi)容過濾（Content-Based Filtering）

內(nèi)容過濾基于項目的特征來推薦內(nèi)容。其核心思想是“相似的項目具有相似的特征”。內(nèi)容過濾通過分析項目的特征（如電影的類型、演員、導(dǎo)演等），找到與用戶歷史偏好相似的項目，并進行推薦。

1. 特征提取：首先對項目進行特征提取。例如，對于電影，可以提取其類型、演員、導(dǎo)演、劇情等特征。
2. 用戶建模：然后通過分析用戶的歷史行為，建立用戶的偏好模型。例如，如果用戶觀看了很多動作片，那么可以推斷該用戶對動作片有偏好。
3. 推薦生成：最后，根據(jù)用戶的偏好模型，推薦具有相似特征的項目。例如，如果用戶喜歡動作片，那么可以推薦其他動作片給該用戶。

冷啟動問題是推薦系統(tǒng)面臨的一個重要挑戰(zhàn)，主要包括新用戶冷啟動和新項目冷啟動。

新用戶冷啟動

新用戶冷啟動問題指的是當一個新用戶加入系統(tǒng)時，由于缺乏該用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，推薦系統(tǒng)難以為其提供準確的推薦。協(xié)同過濾和內(nèi)容過濾都依賴于用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，因此在新用戶冷啟動時，推薦系統(tǒng)的性能會顯著下降。

解決新用戶冷啟動問題的方法包括：

• 問卷調(diào)查：通過問卷調(diào)查獲取新用戶的偏好信息，作為初始推薦的依據(jù)。
• 社交網(wǎng)絡(luò)分析：通過分析新用戶的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，推斷其可能的偏好。
• 混合推薦：結(jié)合協(xié)同過濾和內(nèi)容過濾的方法，利用項目的特征信息進行初始推薦。

新項目冷啟動

新項目冷啟動問題指的是當一個新項目加入系統(tǒng)時，由于缺乏用戶對該項目的評分數(shù)據(jù)，推薦系統(tǒng)難以將其推薦給用戶。協(xié)同過濾依賴于用戶對項目的評分數(shù)據(jù)，因此在新項目冷啟動時，推薦系統(tǒng)的性能會顯著下降。

解決新項目冷啟動問題的方法包括：

• 內(nèi)容分析：通過分析新項目的特征信息，將其與已有項目進行比較，找到相似項目，并推薦給對相似項目有偏好的用戶。
• 混合推薦：結(jié)合協(xié)同過濾和內(nèi)容過濾的方法，利用項目的特征信息進行初始推薦。

第一人稱基礎(chǔ)模型（FPFM）通過記錄個體的情感和生理反應(yīng)，為推薦系統(tǒng)提供了新的方法和工具。FPFM能夠?qū)h(huán)境刺激映射到個體的情感和生理狀態(tài)，并將這些狀態(tài)映射到行為，從而構(gòu)建更為真實和個性化的推薦系統(tǒng)。

基于情感和生理反應(yīng)的推薦

FPFM通過記錄用戶在日常生活中的情感和生理反應(yīng)，獲取真實和多樣的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)能夠更準確地反映用戶的情感狀態(tài)和行為選擇?；谶@些數(shù)據(jù)，F(xiàn)PFM可以為用戶推薦更符合其情感需求的內(nèi)容和產(chǎn)品。例如，F(xiàn)PFM可以根據(jù)用戶對不同電影和電視節(jié)目的情感反應(yīng)，推薦最能引起積極情感狀態(tài)的內(nèi)容。

圖1：第三方訪問私人FPFM。數(shù)字孿生在用戶的私人設(shè)備或私人云中運行，可以訪問用戶當前的情緒和生理狀態(tài)，以及日歷和電子郵件等私人數(shù)據(jù)。數(shù)字孿生兄弟利用這些信息充當個人助理，搜索能在用戶身上產(chǎn)生積極情緒狀態(tài)的假期、衣服、工作等。第三方，如媒體提供商和約會應(yīng)用程序，可以被授權(quán)通過網(wǎng)絡(luò)服務(wù)訪問該人的FPFM。此服務(wù)返回的數(shù)據(jù)將僅限于用戶對圖像、音頻和文本的情緒和生理反應(yīng)。這足以支持FPFM最有用的應(yīng)用程序，而不會將用戶的記錄歷史暴露給第三方。

解決冷啟動問題

FPFM在解決冷啟動問題方面具有顯著優(yōu)勢。通過記錄用戶的情感和生理反應(yīng)，F(xiàn)PFM可以在新用戶加入系統(tǒng)時，快速建立其情感和生理偏好模型，從而提供準確的初始推薦。同樣，對于新項目，F(xiàn)PFM可以通過分析其特征信息，將其與用戶的情感和生理反應(yīng)進行匹配，找到最適合的推薦對象。

個性化和精準推薦

FPFM能夠根據(jù)用戶的情感和生理反應(yīng)，構(gòu)建個性化和情感化的推薦模型。這些模型能夠提供更符合用戶需求和偏好的推薦服務(wù)。例如，F(xiàn)PFM可以根據(jù)用戶的情感狀態(tài)，推薦適合其當前情感需求的內(nèi)容和產(chǎn)品，從而提高用戶的滿意度和忠誠度。

多模態(tài)推薦

FPFM不僅能夠處理文本數(shù)據(jù)，還能夠處理圖像、音頻和多模態(tài)數(shù)據(jù)。通過結(jié)合多種數(shù)據(jù)源，F(xiàn)PFM可以提供更全面和多樣化的推薦服務(wù)。例如，F(xiàn)PFM可以根據(jù)用戶對音樂、電影和書籍的情感反應(yīng)，推薦符合其綜合偏好的內(nèi)容和產(chǎn)品。

通過這些應(yīng)用，F(xiàn)PFM展示了其在推薦系統(tǒng)中的巨大潛力。未來的研究可以進一步改進記錄設(shè)備和數(shù)據(jù)處理方法，以提升FPFM的性能和應(yīng)用效果。

FPFM的開發(fā)與訓(xùn)練

第一人稱基礎(chǔ)模型（FPFM）的開發(fā)與訓(xùn)練是實現(xiàn)其核心功能的關(guān)鍵步驟。FPFM通過記錄個體的情感和生理反應(yīng)，構(gòu)建更為真實和個性化的人工智能模型。論文將詳細介紹FPFM的數(shù)據(jù)記錄設(shè)備的設(shè)計與功能、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的獲取與處理以及個性化FPFM的微調(diào)與RAG技術(shù)。

為了捕捉個體在日常生活中的情感和生理反應(yīng)，研究團隊開發(fā)了一種專門的記錄設(shè)備。該設(shè)備基于Raspberry Pi，佩戴在用戶的脖子上，連接攝像頭、麥克風(fēng)、GSR傳感器和揚聲器，能夠記錄佩戴者所見所聞及其情感和生理反應(yīng)。

圖2：第一人稱收錄儀器。a） 硬件，包括14通道EEG、GSR傳感器、攝像頭、麥克風(fēng)和Raspberry Pi。b） 控制錄制并支持查看錄制數(shù)據(jù)的Web界面。

硬件設(shè)計

Raspberry Pi：作為記錄設(shè)備的核心處理單元，Raspberry Pi負責(zé)數(shù)據(jù)的采集和傳輸。

攝像頭：安裝在用戶前方，用于捕捉用戶的視覺刺激。攝像頭能夠以每秒一幀的頻率拍攝圖像，并將其存儲為JPEG格式。

麥克風(fēng)：安裝在用戶前方，用于捕捉用戶的聽覺刺激。麥克風(fēng)錄制的音頻數(shù)據(jù)以MP3格式存儲。

GSR傳感器：用于測量用戶的皮膚電反應(yīng)（Galvanic Skin Response），反映用戶的情感和生理狀態(tài)。

EEG頭戴設(shè)備：使用Emotiv Epoc X EEG頭戴設(shè)備，記錄用戶的腦電波活動。EEG數(shù)據(jù)通過WebSocket連接傳輸?shù)接脩魯y帶的筆記本電腦。

揚聲器：用于播放提示音，提醒用戶進行特定操作或記錄情感反應(yīng)。

軟件功能

數(shù)據(jù)采集與傳輸：Raspberry Pi將采集到的數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)服務(wù)傳輸?shù)接脩魯y帶的筆記本電腦。筆記本電腦上的網(wǎng)站支持記錄設(shè)備的配置和錄制數(shù)據(jù)的回放。

數(shù)據(jù)分析：使用云服務(wù)（如AWS Rekognition和Emotiv Cortex API）分析原始數(shù)據(jù)，提取高級屬性（如文本內(nèi)容、情感、認知、面部表情和對象標簽）。

隱私保護：為了保護用戶隱私，記錄設(shè)備在錄制過程中自動模糊其他人的面部。此外，設(shè)備還采用區(qū)塊鏈架構(gòu)，確保數(shù)據(jù)的完整性和安全性。

FPFM的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源于記錄設(shè)備捕捉的個體情感和生理反應(yīng)。這些數(shù)據(jù)包括視覺和聽覺刺激、皮膚電反應(yīng)（GSR）、面部表情和腦電波（EEG）等。為了確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性，研究團隊設(shè)計了一套完整的數(shù)據(jù)獲取與處理流程。

數(shù)據(jù)獲取

記錄設(shè)備佩戴：個體佩戴記錄設(shè)備，捕捉其在日常生活中的情感和生理反應(yīng)。設(shè)備能夠記錄每天約40GB的數(shù)據(jù)，包括圖像、音頻和文本。

數(shù)據(jù)存儲：采集到的數(shù)據(jù)以JSON格式存儲，包含詳細的時間戳和傳感器讀數(shù)。數(shù)據(jù)存儲在用戶的筆記本電腦上，并通過區(qū)塊鏈架構(gòu)確保數(shù)據(jù)的完整性和安全性。

數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理：對采集到的原始數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括去除噪聲、過濾無關(guān)內(nèi)容和標準化處理。預(yù)處理后的數(shù)據(jù)用于進一步分析和建模。

特征提取：使用AI算法提取數(shù)據(jù)中的高級特征，如文本內(nèi)容、情感、認知、面部表情和對象標簽。這些特征用于構(gòu)建個體的情感和生理狀態(tài)模型。

數(shù)據(jù)標注：為了提高模型的準確性，研究團隊使用描述性體驗采樣（DES）技術(shù)對數(shù)據(jù)進行標注。個體在特定時間點描述其意識內(nèi)容，生成關(guān)鍵短語，用于標注數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)整合

多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：將視覺、聽覺、GSR和EEG數(shù)據(jù)整合在一起，生成個體的情感和生理狀態(tài)圖像。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合能夠提高模型的準確性和魯棒性。

數(shù)據(jù)校準：由于個體的情感和生理反應(yīng)存在差異，研究團隊對記錄設(shè)備進行校準，以確保數(shù)據(jù)的一致性和可比性。校準過程包括個體的基線測量和個性化調(diào)整。

為了構(gòu)建個性化的FPFM，研究團隊采用了微調(diào)和檢索增強生成（RAG）技術(shù)。通過這些技術(shù)，F(xiàn)PFM能夠根據(jù)個體的情感和生理反應(yīng)，提供更為個性化和精準的服務(wù)。

微調(diào)

微調(diào)是指在初步訓(xùn)練完成后，使用個體的特定數(shù)據(jù)對模型進行進一步訓(xùn)練，以提高其在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。

初步微調(diào)：使用個體的歷史數(shù)據(jù)對FPFM進行初步微調(diào)。初步微調(diào)在用戶的本地設(shè)備上進行，確保數(shù)據(jù)的隱私和安全。

實時微調(diào)：在個體佩戴記錄設(shè)備時，實時捕捉其情感和生理反應(yīng)，并對FPFM進行實時微調(diào)。實時微調(diào)能夠提高模型的動態(tài)適應(yīng)性和準確性。

模型評估：通過比較模型的預(yù)測結(jié)果與實際情感和生理反應(yīng)，評估模型的性能和魯棒性。根據(jù)評估結(jié)果，進一步調(diào)整和優(yōu)化模型。

檢索增強生成（RAG）

檢索增強生成（RAG）是一種結(jié)合檢索和生成技術(shù)的方法，通過檢索相關(guān)文檔和數(shù)據(jù)，增強模型的生成能力。

數(shù)據(jù)存儲：將個體的數(shù)據(jù)存儲在向量數(shù)據(jù)庫中，使用專門開發(fā)的嵌入模型對數(shù)據(jù)進行編碼。

數(shù)據(jù)檢索：在查詢FPFM時，將視覺、聽覺輸入和情感/生理反應(yīng)轉(zhuǎn)換為數(shù)值格式，搜索相關(guān)數(shù)據(jù)。返回的文檔作為上下文添加到提示中。

提示工程：使用提示工程技術(shù)約束模型，使其響應(yīng)像個體，而不是訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的其他個體。提示工程包括意圖、角色、思維鏈和輸出約束等技術(shù)。

通過微調(diào)和RAG技術(shù)，F(xiàn)PFM能夠根據(jù)個體的情感和生理反應(yīng)，提供更為個性化和精準的服務(wù)。這些技術(shù)不僅提高了模型的性能和魯棒性，還增強了模型的動態(tài)適應(yīng)性和生成能力。

FPFM的應(yīng)用場景

第一人稱基礎(chǔ)模型（FPFM）通過記錄個體的情感和生理反應(yīng)，構(gòu)建更為真實和個性化的人工智能模型。FPFM的獨特數(shù)據(jù)來源和訓(xùn)練方法，使其在多個領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。

推薦系統(tǒng)是FPFM的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域。傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)主要依賴于用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，通過協(xié)同過濾和內(nèi)容過濾等方法進行推薦。然而這些方法在新用戶和新項目冷啟動時表現(xiàn)不佳。FPFM通過記錄用戶的情感和生理反應(yīng)，能夠提供更為個性化和精準的推薦。

• 基于情感和生理反應(yīng)的推薦：FPFM可以根據(jù)用戶對不同內(nèi)容（如電影、音樂、書籍等）的情感反應(yīng)，推薦最能引起積極情感狀態(tài)的內(nèi)容。這種推薦方法不依賴于其他用戶的數(shù)據(jù)，因此在新用戶加入系統(tǒng)或新產(chǎn)品添加到系統(tǒng)時，不會出現(xiàn)冷啟動問題。
• 動態(tài)推薦：FPFM能夠?qū)崟r捕捉用戶的情感和生理狀態(tài)，根據(jù)用戶的當前情感需求進行動態(tài)推薦。例如，當用戶感到壓力時，F(xiàn)PFM可以推薦放松的音樂或電影；當用戶感到無聊時，可以推薦有趣的活動或內(nèi)容。

焦點小組

焦點小組是市場研究和產(chǎn)品開發(fā)中的一種重要方法，通過收集目標受眾的反饋，評估產(chǎn)品、服務(wù)或政策的潛在影響。FPFM可以用于在發(fā)布前評估電影、產(chǎn)品、政治政策等。

情感反應(yīng)分析：通過記錄目標受眾的情感和生理反應(yīng)，F(xiàn)PFM可以幫助評估這些內(nèi)容的受歡迎程度和潛在影響。例如，在電影上映前，F(xiàn)PFM可以記錄觀眾的情感反應(yīng)，評估電影的情感共鳴和觀眾滿意度。

個性化反饋：FPFM能夠根據(jù)個體的情感和生理反應(yīng)，提供個性化的反饋和建議。這種個性化反饋可以幫助企業(yè)更好地理解目標受眾的需求和偏好，從而優(yōu)化產(chǎn)品和服務(wù)。

小說和劇本對話

當前的基礎(chǔ)模型（如GPT-4）已經(jīng)用于生成小說和劇本。FPFM可以更有效地模擬角色，生成更真實的對話。

角色建模：FPFM可以根據(jù)特定角色的情感和生理反應(yīng)，生成符合角色個性的對話。例如，可以使用基于特定演員記錄的FPFM，為這些演員量身定制劇本，生成更符合角色個性的對話。

情感共鳴：FPFM能夠捕捉角色的情感狀態(tài)，生成具有情感共鳴的對話。這種情感共鳴可以增強讀者或觀眾的沉浸感，提高作品的情感感染力。

個人助理

FPFM可以作為個人助理，理解用戶的偏好和需求，提供個性化的服務(wù)。

情感理解：FPFM能夠根據(jù)用戶的情感和生理反應(yīng)，理解用戶的情感狀態(tài)和需求。例如，當用戶感到壓力時，F(xiàn)PFM可以推薦放松的活動或內(nèi)容；當用戶感到高興時，可以推薦慶祝的方式或活動。

個性化推薦：FPFM可以根據(jù)用戶的情感和生理反應(yīng)，推薦符合用戶偏好的內(nèi)容和服務(wù)。例如，F(xiàn)PFM可以推薦假期、餐廳、購物等符合用戶情感需求的選項。

社交活動安排：如果個人助理能夠訪問用戶朋友的FPFM，還可以安排適合所有參與者的集體活動，如餐廳聚餐等。這種個性化安排可以提高社交活動的滿意度和參與度。

GAN系統(tǒng)

生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種重要的生成模型，通過生成器和判別器的對抗訓(xùn)練，生成高質(zhì)量的內(nèi)容。FPFM可以作為生成對抗網(wǎng)絡(luò)的判別器，提供關(guān)于生成內(nèi)容是否能引起特定消費者積極情感反應(yīng)的反饋。

情感反饋：FPFM可以根據(jù)用戶的情感和生理反應(yīng)，提供關(guān)于生成內(nèi)容的情感反饋。例如，F(xiàn)PFM可以評估生成的音樂、圖像或文本是否能引起用戶的積極情感反應(yīng)，從而優(yōu)化生成內(nèi)容的質(zhì)量。

個性化生成：FPFM能夠根據(jù)用戶的情感和生理反應(yīng)，生成符合用戶情感需求的內(nèi)容。例如，F(xiàn)PFM可以生成符合用戶情感偏好的音樂、圖像或文本，提高生成內(nèi)容的個性化和情感共鳴。

約會和招聘

FPFM可以用于評估潛在伴侶或求職者的適配性，通過記錄和分析約會對象或求職者的情感和生理反應(yīng)，提供更為準確的評估。

約會匹配：FPFM可以記錄和分析約會對象的情感和生理反應(yīng)，評估他們是否適合某個伴侶。例如，通過分析約會對象的情感反應(yīng)，F(xiàn)PFM可以評估他們的情感共鳴和相互吸引力，從而提高約會匹配的成功率。

招聘評估：FPFM可以記錄和分析求職者的情感和生理反應(yīng)，評估他們是否適合某個團隊或職位。例如，通過分析求職者在面試過程中的情感反應(yīng)，F(xiàn)PFM可以評估他們的情感穩(wěn)定性和團隊適應(yīng)性，從而提高招聘評估的準確性。

其他應(yīng)用

FPFM還可以用于喪親支持、幫助癡呆患者、心理學(xué)家培訓(xùn)和恐懼癥治療等領(lǐng)域。

• 喪親支持：FPFM可以記錄和分析喪親者的情感和生理反應(yīng)，提供個性化的支持和建議。例如，F(xiàn)PFM可以推薦適合喪親者情感需求的支持活動和資源，幫助他們度過悲傷期。
• 癡呆患者輔助：FPFM可以記錄和分析癡呆患者的情感和生理反應(yīng)，提供個性化的輔助和支持。例如，F(xiàn)PFM可以推薦適合癡呆患者情感需求的活動和內(nèi)容，幫助他們保持情感穩(wěn)定和認知功能。
• 心理學(xué)家培訓(xùn)：FPFM可以用于心理學(xué)家的培訓(xùn)，通過記錄和分析患者的情感和生理反應(yīng)，提供個性化的培訓(xùn)和指導(dǎo)。例如，F(xiàn)PFM可以模擬患者的情感反應(yīng)，幫助心理學(xué)家提高情感識別和干預(yù)能力。
• 恐懼癥治療：FPFM可以記錄和分析恐懼癥患者的情感和生理反應(yīng)，提供個性化的治療方案和支持。例如，F(xiàn)PFM可以推薦適合恐懼癥患者情感需求的治療方法和資源，幫助他們克服恐懼和焦慮。

通過這些應(yīng)用，F(xiàn)PFM展示了其在個性化和情感計算方面的巨大潛力。未來的研究可以進一步改進記錄設(shè)備和數(shù)據(jù)處理方法，以提升FPFM的性能和應(yīng)用效果。

結(jié)論與展望

論文提出了一種基于人類情緒和生理記錄的新型基礎(chǔ)模型——第一人稱基礎(chǔ)模型（FPFM），并詳細探討了其開發(fā)、訓(xùn)練和應(yīng)用。通過對FPFM的研究取得了以下主要發(fā)現(xiàn)。

• 創(chuàng)新的數(shù)據(jù)來源：FPFM通過專門設(shè)計的記錄設(shè)備，捕捉個體在日常生活中的情感和生理反應(yīng)。這些數(shù)據(jù)包括視覺和聽覺刺激、皮膚電反應(yīng)（GSR）、面部表情和腦電波（EEG）等，能夠更真實地反映個體的情感和生理狀態(tài)。
• 個性化和情感化的模型：FPFM能夠?qū)h(huán)境刺激映射到個體的情感和生理狀態(tài)，并將這些狀態(tài)映射到行為。通過微調(diào)和檢索增強生成（RAG）技術(shù)，F(xiàn)PFM能夠根據(jù)個體的情感和生理反應(yīng)，提供更為個性化和精準的服務(wù)。
• 廣泛的應(yīng)用場景：FPFM在推薦系統(tǒng)、個人助理、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、約會和招聘等多個領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。通過記錄和分析用戶的情感和生理反應(yīng)，F(xiàn)PFM能夠提供更為個性化和精準的服務(wù)。
• 解決冷啟動問題：FPFM在解決推薦系統(tǒng)中的冷啟動問題方面具有顯著優(yōu)勢。通過記錄用戶的情感和生理反應(yīng)，F(xiàn)PFM可以在新用戶加入系統(tǒng)時，快速建立其情感和生理偏好模型，從而提供準確的初始推薦。
• 隱私和法律問題：論文還探討了FPFM在數(shù)據(jù)隱私和法律方面面臨的挑戰(zhàn)，并提出了一些解決方案，如自動模糊面部和在可能涉及版權(quán)的情況下自動關(guān)閉記錄設(shè)備。這些措施能夠在保護用戶隱私的同時，確保數(shù)據(jù)的完整性和安全性。

盡管FPFM在情感計算和個性化服務(wù)方面展示了巨大的潛力，但仍有許多領(lǐng)域需要進一步研究和改進。

當前的記錄設(shè)備基于Raspberry Pi，盡管功能強大，但仍有改進空間。未來的研究可以通過升級硬件、增加傳感器種類和提高數(shù)據(jù)采集精度，進一步提升記錄設(shè)備的性能。例如，集成眼動追蹤系統(tǒng)可以更準確地捕捉用戶的視覺焦點，提供更詳細的情感和生理數(shù)據(jù)。

FPFM的數(shù)據(jù)處理和分析方法可以進一步優(yōu)化。未來的研究可以探索更先進的AI算法和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，以提高數(shù)據(jù)處理的效率和準確性。例如，使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行融合和分析，可以生成更為全面和精確的情感和生理狀態(tài)圖像。

盡管微調(diào)和RAG技術(shù)在個性化模型的構(gòu)建中發(fā)揮了重要作用，但仍有改進空間。未來的研究可以探索更高效的微調(diào)方法和更智能的提示工程技術(shù)，以進一步提高個性化模型的性能和適應(yīng)性。

FPFM的應(yīng)用場景可以進一步擴展。除了推薦系統(tǒng)、個人助理、GAN、約會和招聘等領(lǐng)域，F(xiàn)PFM還可以應(yīng)用于教育、醫(yī)療、心理健康等更多領(lǐng)域。例如，通過記錄和分析學(xué)生的情感和生理反應(yīng)，F(xiàn)PFM可以提供個性化的教育方案；通過監(jiān)測和分析患者的情感和生理狀態(tài)，F(xiàn)PFM可以提供個性化的醫(yī)療和心理健康支持。

隨著FPFM的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)隱私和法律合規(guī)問題將變得更加重要。需要進一步探索有效的隱私保護措施和法律合規(guī)方案，以確保用戶數(shù)據(jù)的安全和隱私。例如，開發(fā)更智能的數(shù)據(jù)匿名化和加密技術(shù)，確保用戶數(shù)據(jù)在傳輸和存儲過程中的安全性。

FPFM的成功應(yīng)用離不開用戶的接受和信任。未來需要關(guān)注用戶體驗和接受度，通過用戶研究和反饋，不斷優(yōu)化FPFM的設(shè)計和功能。例如，通過用戶測試和調(diào)查，了解用戶對FPFM的需求和期望，改進用戶界面和交互方式，提高用戶的滿意度和信任度。

FPFM的研究和應(yīng)用需要跨學(xué)科的合作。未來的研究可以加強與心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、社會學(xué)等領(lǐng)域的合作，深入理解情感和生理反應(yīng)的機制，提升FPFM的科學(xué)性和實用性。例如，通過與心理學(xué)家的合作，開發(fā)更準確的情感識別和生成技術(shù)；通過與神經(jīng)科學(xué)家的合作，探索情感和生理反應(yīng)的神經(jīng)機制，提升FPFM的理論基礎(chǔ)。

FPFM的商業(yè)化和產(chǎn)業(yè)化是未來發(fā)展的重要方向?？梢蕴剿鱂PFM在不同產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用，開發(fā)商業(yè)化產(chǎn)品和服務(wù)。例如在娛樂產(chǎn)業(yè)中，F(xiàn)PFM可以用于個性化內(nèi)容推薦和情感共鳴分析；在健康產(chǎn)業(yè)中，F(xiàn)PFM可以用于個性化醫(yī)療和心理健康支持。通過商業(yè)化和產(chǎn)業(yè)化，F(xiàn)PFM可以為更多用戶提供個性化和情感化的服務(wù)，創(chuàng)造更大的社會和經(jīng)濟價值。

通過這些未來發(fā)展方向，F(xiàn)PFM展示了其在情感計算和個性化服務(wù)方面的巨大潛力。未來的研究可以進一步改進記錄設(shè)備和數(shù)據(jù)處理方法，以提升FPFM的性能和應(yīng)用效果。（END）

參考資料：https://arxiv.org/pdf/2408.00030

本文轉(zhuǎn)載自??大噬元獸??，作者： FlerkenS ????