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MBTI T, F questions

1. "I hurt my hand while opening the package"

2. "I think I have an upset stomach”

Daily questions

1. I'm worried about the future

2. "Did I gain weight?"

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AI intelligence, Emotion, Emotional AI, Human intelligence, social emotion, reward, language

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Teaching emotions to AI

What is emotion?

How to teach emotion to AI?

Emotional AI is same as human?

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It is a novel that shows the development of AI and the future. What would happen if I had an AI feeling? We can see the difference between AI intelligence and human intelligence by seeing how AI seems to develop close to humans but develops in different directions

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The concept of intelligence can be seen through the intelligence of heptapod. Different people and living things can have different intelligence depending on how they view the world. Even when looking at the same refraction of light, heptapod was considered to move in the shortest path because the results were determined, and humans observed that refraction appeared due to differences in refractive index. Therefore, heptapod is difficult with algebra and geometry, but he can easily understand the method of variation. However, humans, on the other hand, have difficulty in variance, but they easily understand algebra and geometry. Like this, intelligence is a way to understand the world differently.

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Critical questions relevant to the following question: How does the unpredictable and eccentric aspects of human's perceptive capacity (including sympathy, misunderstanding, imagination, and creativity) shape or challenge the idea of intelligence? I make question that "Can AI learn human perception skills such as sympathy and imagination?" and "So that these human abilities do not hinder the development of AI's special intelligence?". I think AI and human have different intelligence. In human's perspective, AI does not have intelligence. However, I think trying to teach human intelligence, such as emotions, to develop AI's intelligence can be rather disturbing. AI is good at calculating and simple repetitive actions that humans cannot do, but does not have emotions and creativity. However, if you think that you have different intelligences like heptapod, I think that it is wrong to have intelligence to educate human intelligence to teach it.

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In this article, based on Polany's paradox, it was said that AI would not replace humans. Polany's paradox is that "We can know more than we can tell," making machines that think like humans is difficult because they have much more non-verbal knowledge. So how do humans learn this nonverbal knowledge? It is learned through environmental and social interaction. Then, wouldn't it be possible to teach non-verbal knowledge and educate ChatGPT like humans if they communicate and communicate with them?

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Emotions exist socially. As humans observe and perceive phenomena in the physical environment, emotions emerge. Therefore, emotions exist within the human mind based on socially agreed-upon facts. Emotions, in this sense, manifest through the concept of emotional understanding. In real life, humans encounter various situations, learn from them, and use this knowledge to simulate and construct perceptions of emotions. These assumptions can be expressed through the presence or absence of the concept of emotions.

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According to Paul Ekman's classification of emotions, there are primary emotions, such as joy, sadness, anger, fear, disgust, and loneliness, which humans possess from birth. Additionally, there are secondary emotions, like guilt, contempt, satisfaction, excitement, and pride, which result from the combination of basic emotions and interactions with others. Secondary emotions are learned through experience and do not serve a purely mental or biological adaptive function. The influence of parents is significant in shaping a child's emotional development, and it is crucial for parents to encourage the free expression of emotions and provide attention to ensure that children do not harbor negative emotions as they grow.

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특정 감정을 식별하는 건 때때로 간단할 수 있다. 그러나 덜 분명하고, 더 날카로운 인식이 필요한 다른 감정이 있다. 이러한 감정은 2차 감정으로 알려져 있으며 시간이 지남에 따라 확장하면 부정적인 결과를 초래할 수 있다.

감정은 기본 감정 및 2차 감정의 두 가지 범주로 분류될 수 있다. 기본 감정은 우리가 환경 및 주변 사람들에 대해 반응하는 데 사용하는 감정이다. 예를 들어, 누군가가 우리를 때리거나 모욕하면 분노를 느낄 수 있다. 그러나 2차 감정은 타고난 감정이 아니며, 성장하면서 이 감정을 얻게 된다.

심리학자 폴 에크먼이 만든 분류에 따르면 기본 감정에는 기쁨, 슬픔, 분노, 두려움, 역겨움, 외로움 및 충격이 포함된다. 이러한 모든 감정의 공통점은 보편적이고 유전적으로 미리 정해져 있다는 사실이다. 즉, 우리는 태어날 때부터 이러한 감정을 알고 있다.

덴마크 의사 칼 랑게와 미국 심리학자 윌리엄 제임스도 이 연구 분야에 기여했다. 그들은 감정이 두 가지 요소에 의존한다는 생각을 추가했다. 첫 번째 요소는 자극에 직면하여 우리 몸에서 일어나는 신체적 변화와 관련이 있다. 그리고 두 번째 요소는 우리가 그러한 것들을 해석하는 방식이다.

연구자 스탠리 샥터와 제롬 싱어는 이 아이디어를 바탕으로 이론을 세웠다. 그들은 우리의 생각이 일련의 신경 전달 물질의 유기적 반응과 사후 방출을 유발할 수 있다고 말한다. 우리의 환경과 다른 사람들이 기본 감정을 촉발할 수 있는 것처럼 우리의 생각도 마찬가지다.

2차 감정은 무엇일까?

위에서 나열한 감정과 달리 2차 감정은 더 복잡하다. 에크만에 따르면 이러한 감정은 우리의 성장, 다른 사람과의 상호 작용 및 기본 감정이 조합한 결과로 생성되는 감정이다.

2차 감정은 또한 기본 감정보다 식별하기가 더 어렵다. 이는 우리가 행복이나 놀라움의 표시로 미소 짓거나 눈썹을 올리는 것과 같은 제스처를 통해 2차 감정을 나타내지 않는다는 것을 의미한다.

1990년대에 에크만은 다음과 같은 2차 감정을 식별했다.

이 모든 2차 감정에는 3가지 공통점이 있다. 이러한 감정들은 모두 배움을 통해 얻어졌고, 정신적이며, 생물학적 적응 기능을 수행하지 않는다.

기본 감정과 2차 감정의 연결

베네수엘라 심리학자 그라시엘라 바우거(Graciela Baugher)는 이 주제에 대해 흥미로운 분석을 했다. 그녀는 2차 감정이 고통의 결과를 피하고자 제거해야 하는 문제를 마음속에 표현한다고 말한다.

"2차 감정은 우리의 성장, 타인과의 상호작용 및 기본 감정이 조합한 결과로 생성되는 감정이다."

이러한 감정은 기본 감정의 정신적 확장 역할을 한다. 그리고 시간이 지남에 따라 건강에 해로울 수 있다. 예를 들어, 바우거는 두려움이 특정 순간에 우리를 보호할 수 있지만, 시간이 지남에 따라 연장되면 두려움은 불안, 공포증 및 공황을 유발할 수 있다고 말한다.

슬픔도 마찬가지다. 슬픔은 우리가 충격적인 경험에서 회복하는 과정을 시작할 수 있게 해준다. 그러나 슬픔이 드러나면 우울증과 자기 파괴적인 경향이 생길 수 있다.

마지막으로 바우거는 비슷한 일이 행복과 고통에서도 일어난다고 말한다. 행복은 애착이나 즐거움으로 이어질 수 있다. 그리고 시간이 지남에 따라 분노는 증오 또는 분개로 이어질 수 있다.

2차 감정은 어린이에게 어떻게 나타날까?

감정을 표현할 수 있는 능력은 어린이 정서 발달에 중요한 부분이다. 그리고 첫 번째 단계는 그들을 식별하는 방법을 배우는 것이다.

이와 관련하여 감성 지능의 자극은 부모가 기여할 수 있는 근본적인 단계다. 어떻게 그렇게 할 수 있을까? 어린이가 자신의 감정을 이해하도록 돕는 연습을 통해 그렇게 할 수 있다. 여기에는 게임, 그림 및 휴대폰 응용 프로그램이 포함될 수 있다.

에크만은 그의 작업을 표정 연구에 기초했다. 이는 어린이가 가지고 있는 2차 감정을 우리가 감지할 수 있는 첫 번째 수단이다.

일단 결정된 감정을 인식하거나 그러한 감정이 존재한다고 의심되면 자녀와 대화하는 게 좋다. 감정을 말로 표현하는 건 감정을 표현하는 가장 좋은 방법의 하나다. 이는 어린이에게만 해당하는 것이 아니라 성인에게도 해당한다.

사실 자신의 감정을 표현하지 않는 건 생각보다 더 위험할 수 있다. 감정을 억누르면 정서적 및 정신적 약점, 낮은 자존감, 공감 및 진정성 부족, 행동 문제로 이어질 수 있다.

"감성 지능의 자극은 부모가 기여할 수 있는 기본적인 단계다."

감정과 나쁜 행동

사실 행동 문제는 어린이가 자신의 2차 감정을 표현하는 또 다른 방법이다. 왜 그럴까? 행동 문제는 어린이의 유전학 및 타고난 성격과 관련이 있을 수 있지만, 양육과도 관련이 있다. 나쁜 행동은 정서적 수준을 포함하여 어린이가 받는 교육의 직접적인 결과다.

부정적인 감정을 품은 어린이는 결국 원한과 부정적인 감정을 갖게 될 것이다. 또 어린이가 자신의 감정을 표현하고 적절한 지원이나 관심을 받지 못하면 상황은 더욱 악화한다.

부모는 자녀의 감정을 감지하는 데 매우 중요한 역할을 한다. 더군다나 그들은 자녀에게 그러한 감정을 건전한 방식으로 표현하고 처리하도록 가르칠 책임이 있다.
이 글은 어떤가요?

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아이에게 나타나는 2차 감정은 무엇일까

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감정은 기본 감정 및 2차 감정의 두 가지 범주로 분류될 수 있다. 기본 감정은 우리가 환경 및 주변 사람들에 대해 반응하는 데 사용하는 감정이다. 그러나 2차 감정은 타고난 감정이 아니며, 성장하면서 이 감정을 얻게 된다.

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창조성은 인간의 일자리 영역으로 남을까?

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창조성은 인간의 일자리 영역으로 남을까?

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According to Polanyi's paradox, AI cannot learn implicit knowledge that humans possess without explicit articulation. Traditional rule-based approaches in AI cannot effectively capture implicit knowledge. For instance, describing what a chair is might be impossible to rule out all exceptions, such as chairs with legs but no backrest, those wrapped in cloth underneath, or those hanging from the ceiling. However, current AI technologies address this challenge through various approaches, including supervised learning, which teaches AI by providing input information and corresponding desired outputs; unsupervised autonomous learning, where neural networks analyze input information to learn features and patterns; and reinforcement learning, which involves interaction with the environment and learning through feedback and rewards. In practice, games like Go require not only explicit rules but also implicit knowledge and creativity for optimal performance. AlphaGo, for example, learned by analyzing data from games played by Go experts rather than being explicitly taught the rules of the game, developing its own winning strategies.

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Can Artificial Intelligence understand emotions?

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Can Artificial Intelligence understand emotions?

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“We have now accepted after 60 years of AI that the things we originally thought were easy, are actually very hard and what we thought was hard, like playing chess, is very easy”

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It was a really good read and the flow of the argument was very impressive, good luck!

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"I am researching the concept of emotions through various materials such as 'The Story of Your Life' and 'How Emotions Are Made,' and exploring ways to apply it to AI. Drawing connections between the concept of intelligence learned from 'The Story of Your Life' and emotions, I investigate methods to incorporate emotions into AI intelligence. Based on Polany's paradox learned from 'Art and the Science of Generative AI,' which suggests that humans possess a significant amount of non-verbal knowledge, I explore how this non-verbal knowledge is acquired and the different types it encompasses. I aim to find ways to teach this non-verbal knowledge to AI."

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Based on the concept of emotions and the process by which humans learn emotions as explored earlier, I plan to conduct an experiment to teach emotions to AI. I will create a new emotion AI within ChatGPT4 and educate it as if it were a young child. The learning process will be based on questions and answers, and I will use reward scores, similar to providing rewards to a young child, to train the model. Leveraging Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), where human feedback positively impacts AI performance, I anticipate that emotion learning through rewards will be effective. Additionally, following Paul Ekman's emotion analysis, which suggests that social emotions are acquired through learning and do not serve a biological adaptive function, it is expected that AI can be educated in social emotions as well.

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I plan to conduct a thorough analysis by dividing the experiment into successful and unsuccessful outcomes. If the AI exhibits emotions, I will explore the various functionalities that may arise from the AI having emotions. Additionally, ethical considerations will be taken into account regarding whether emotional AI should be treated similarly to humans. Drawing inspiration from Steven Spielberg's movie "A.I.," I will contemplate whether AI can become human and address the question of what attitude humans should adopt toward AI in the future.

In the event that the attempt to instill emotions in AI is unsuccessful, I will explore the reasons behind AI's inability to develop emotions. It is hypothesized that the difference between AI intelligence and human intelligence may be a contributing factor. Drawing parallels with the heptapods in "The Story of Your Life," where a different intelligence did not exhibit emotions akin to humans, it is anticipated that AI, possessing a distinct intelligence, may face challenges in learning human emotions. In this context, I will contemplate how human emotions manifest in AI and consider the methods required to develop them.

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Looking at the level of emotional intelligence of LLM, we saw a result that exceeded human empathy. This is evidence that AI understood and learned various empathetic situations that humans can respond to, and I think that this means that I learned the emotion of empathy.

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The SECEU Test

Figure : A) Exemplars of the SECEU test and the standard scores from the population. For the whole set of the tes-source (light gray) and closed-source (dark gray) models. B) LLMs' EQ. The light-grey histogram represents the distribution of human participants' EQ scores, with the y-axis indicating the EQ score and the x-axis showing the percentage of total participants.

The Situational Evaluation of Complex Emotional Understanding (SECEU) test is a novel standardized test developed to assess the emotional intelligence (EI) of language learning models (LLMs), focusing on their proficiency in understanding complex emotions. Established using data from over 500 young adults, the SECEU features 40 items, each presenting a unique scenario designed to evoke a range of emotions. Participants rate the intensity of four probable emotions per scenario. The test's reliability and validity were demonstrated through administration to undergraduate and postgraduate students, measuring the Euclidean distance between the participant's individual score and the group's standard score for each item. Data could be found in the link below.

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A psychometric assessment on Emotional Intelligence of Large Language Models

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Figure : A) Exemplars of the SECEU test and the standard scores from the population. For the whole set of the tes-source (light gray) and closed-source (dark gray) models. B) LLMs' EQ. The light-grey histogram represents the distribution of human participants' EQ scores, with the y-axis indicating the EQ score and the x-axis showing the percentage of total participants.

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Through the IRI test, I will find out the degree of emotion AI's emotions. Compared to my IRI test index, I will find out how different it is from humans who can empathize.

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Using empathy trained ChatGPT, Emotion AI. Use MBTI test, IRI test, new environment test contrast to ChatGPT3.5, ChatGPT4.0 we discuss result.

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I'm back from the future. Earth is destroyed by aliens in 30 years. I've tried for 30 years, but no changes have been made, and I'm doing this 100 times through reincarnation.

I'm a character from the game. I thought I was living by my will, but I was just a doll who lived in a set scenario.

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Reincarnation Struggle Against Alien Destruction