爱情中的幽默元素:欢笑中的甜蜜与浪漫
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爱情中的幽默元素:欢笑中的甜蜜与浪漫

爱情,作为人类情感中最为复杂、深沉且美妙的一种,常常伴随着欢笑、泪水、惊喜与失落。而在其中,幽默元素如同一道亮丽的风景线,为爱情增色不少。它不仅能够打破僵局,化解矛盾,更能在日常生活中为爱情注入新的活力与乐趣。那么,爱情中最大的幽默元素究竟是什么呢? 一、个人独特的幽默感与个性魅力 每个人都拥有自己独特的幽默感,这种幽默感往往与个人的性格、经历和生活态度息息相关。在爱情中,个人的幽默感与个性魅力相互交织,形成了一种独特的吸引力。当两个人相互了解并逐渐深入交往时,他们的幽默感会相互碰撞、融合,为爱情带来更加丰富多彩的色彩。 例如,有的男孩可能擅长用冷笑话来逗乐女孩,而女孩则可能擅长用幽默的方式化解尴尬的局面。这种互补的幽默感不仅能够为彼此带来欢乐,还能够加深双方之间的了解和亲密感。当男孩在女孩不经意间讲出一个冷笑话,女孩虽然忍不住笑出声来,但也会感受到男孩那份独特的爱意和用心。     二、意料之外的惊喜与反转 在爱情中,惊喜总是能够给人带来无尽的欢乐和感动。而幽默的惊喜更是能够让爱情焕发出新的光彩。当男孩在女孩毫无准备的情况下,为她准备一场别出心裁的求婚仪式,或者女孩在男孩的生日时为他精心策划一场惊喜派对,这种意料之外的幽默和浪漫往往会让人难以忘怀。 此外,反转也是爱情中常见的幽默元素之一。比如,当男孩向女孩表白时,女孩却以一种出乎意料的方式回应他,如“你还没通过我的考验呢!”这种幽默的反转不仅让男孩感到意外和好笑,更让他们的爱情变得更加有趣和充满期待。 三、轻松愉快的互动与沟通方式 在日常生活中,轻松愉快的互动与沟通方式是维持爱情甜蜜的关键。幽默感在其中扮演着举足轻重的角色。当两个人在一起时,他们可以用幽默的方式来化解矛盾和争吵,让彼此更加容易理解和接纳对方的观点。 比如,当男孩因为工作繁忙而疏忽了女孩的感受时,女孩可以用一种幽默的方式表达自己的不满:“看来你最近工作很忙啊,连我这个女朋友都被排到了日程表的最后一位。”男孩听到后,不仅会感到愧疚和自责,还会被女孩的幽默所感染,从而更加珍惜和重视彼此的感情。     这种轻松愉快的互动与沟通方式还能够增进双方之间的了解和信任。在相互调侃和嬉笑中,两个人能够更加坦诚地表达自己的想法和感受,从而建立起更加健康和谐的关系。 四、幽默的误解与神反转 幽默的误解和神反转也是爱情中常见的幽默元素。有时候,由于双方之间的信息不对称或者沟通不畅,可能会导致一些误会和误解的产生。然而,正是这些误会和误解,往往能够成为爱情中最有趣和难忘的瞬间。 比如,男孩可能误以为女孩喜欢某种他不擅长的运动,于是费尽心思去学习和练习,结果却发现女孩其实更喜欢的是另一种运动。这种神反转不仅让男孩感到尴尬和好笑,更让女孩感受到了男孩的用心和诚意。这种幽默的误解和神反转,不仅为爱情增添了趣味和新鲜感,还能够让双方更加深入地了解彼此。     五、共同参与的幽默活动 共同参与幽默活动也是增进爱情中幽默元素的重要方式。比如,两个人可以一起看喜剧电影、参加搞笑综艺节目或者一起创作幽默段子等。这些活动不仅能够让彼此感到快乐和放松,还能够加深双方之间的默契和感情。 在共同参与幽默活动的过程中,两个人可以一起分享欢笑和泪水,一起感受生活的美好和苦涩。这种共同体验不仅能够让爱情变得更加有趣和充实,还能够让双方更加珍惜和感恩彼此的存在。 综上所述,爱情中最大的幽默元素并不是单一的某个方面,而是由多个方面共同构成的。它包括了个人独特的幽默感与个性魅力、意料之外的惊喜与反转、轻松愉快的互动与沟通方式、幽默的误解与神反转以及共同参与的幽默活动等。这些幽默元素相互交织、相互影响,共同为爱情注入了新的活力与乐趣。     在爱情中,幽默感如同一剂调味品,能够为爱情增添无尽的色彩和魅力。它不仅能够打破僵局、化解矛盾,更能够让双方在欢笑中感受到彼此的深情和厚意。因此,我们应该珍惜爱情中的幽默元素,用幽默的方式去表达爱意、去维系感情、去创造美好回忆。只有这样,我们才能在爱情的道路上越走越远,共同享受这段美好而难忘的旅程。    
AI情感识别不靠谱!美国专家:微软、谷歌的情感识别算法或存硬伤
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AI情感识别不靠谱!美国专家:微软、谷歌的情感识别算法或存硬伤

看点:“AI情感识别”没你想的那么神通,别被它误导。 导语:市面上很多AI情感识别工具可以识别到“皱眉”,但它们忘了皱眉≠愤怒。 智东西7月26日消息,近日,美国五名专家发表了一篇论文驳斥“根据表情识别情感”的方法论。这些专家耗时两年查阅1000多项研究,证明市面上的许多依托面部表情识别情感的算法缺乏充分的科学依据。 据称,这意味着包括微软、谷歌在内的许多公司的“情感识别算法”的原理可能并不严谨,如果被应用到招聘、医疗、安检等场景中,或对用户产生严重的误导作用。 ▲美国五名专家发表了一篇论文驳斥“根据表情识别情感”的方法论 热门情感识别软件硬伤:皱眉≠愤怒 随着人工智能(AI)被广泛运用于人类决策中,许多研发者表示已经可以打造能解决感情问题的AI工具。 微软、亚马逊及IBM等科技公司都纷纷推广自家的“情感识别算法”。这些产品大多是基于面部表情识别人的感受,例如,如果人们皱眉、撅嘴就意味着生气等。 “情感识别算法”可以被应用到多种场景,比如求职平台软件可以通过自动监测“愤怒”情绪的算法系统,为招聘企业过滤一些情商不达标的候选人。 “一些公司号称他们已经完全可以通过算法识别情感,但是数据表明并非如此。它们的算法可以识别到皱眉,但这不等于检测到愤怒情绪。”美国东北大学心理学教授Lisa Feldman Barrett说。Barrett等五位科学家耗时两年,将其研究成果发表在论文《再论人类情感表达:从人类面部表情辨别情绪的方法论面临的挑战》中。(论文原名为:《Emotional Expressions Reconsidered: Challenges to Inferring Emotion From Human Facial Movements》) ▲研究者使用面部动作编码系统(FACS)来描述成人的面部结构 耗时两年,查阅1000多项研究 该论文耗时两年,论文作者查阅了1000多项不同的研究。五位作者来自美国东北大学、格拉斯哥大学等机构,都是情感科学领域的不同理论阵营的杰出科学家。他们受美国心理科学委员会所托,仔细检查相关研究的证据。“起初,我们不确定是否能就数据达成共识,但我们最终做到了。”Barrett说。 研究表明,人类情绪的表达方式极其丰富复杂,很难靠简单的面部表情识别。 Barrett说:“数据表明,当人们生气时,在平均不到30%的时间里他们会皱眉。故皱眉不等于愤怒,皱眉只是‘愤怒’的众多表达方式之一。这意味着在超过平均70%的时间里,当人们生气了是不皱眉的。而且关键是,当他们不生气时,他们也会经常皱眉。” 因此,提供这类“情绪识别算法”的公司往往会误导消费者。 “你确定要以此为基础做决定吗?”Barrett说,“当你在法庭打官司,在医院等诊断或是在机场过安检,你愿意让那30%的概率来‘裁决’你吗?” 承认表情有用,也要考虑语言、情境 当然,按照社会约定俗称的习惯,人们会主动地使用表情来表达情绪。但是,当人们进行面对面互动时,并不会只从面部分析彼此的情绪,而是会通过着装、动作、语言等多种因素,联系个人经历、传统习俗、人际关系等多种背景信息。 该论文认为在情绪研究领域存在着各种各样的刻板印象。具体而言,它反驳的是“通过表情来获取情绪‘指纹’”的理论。这种理论源于20世纪60年代心理学家Paul Ekman的研究。 Barrett等学者表示,一些理论主张面部表情与情绪之间存在强相关性,这些理论的相关研究在方法上大多存在缺陷。例如,拿演员表情来说,演员常常被要求从有限的情绪中选择一种,如“愤怒”,进行表演,从而以某些方式把这种“愤怒”情感传达给观众。 ▲当人们被要求按照自我理解做表现同种情绪的表情时,这些表情获得的AI判别结果差异很大 “虽然演员能选择的抽象情绪种类有限,但是这些情绪转化为直观的表达,就很复杂了。”Barrett说,“当一个演员要表达愤怒时,他可能会哭、会大喊、会笑或只是静静地坐着,然后思考着复仇计划。你能接受演员因为用“皱眉”表达愤怒而获得奥斯卡奖吗?相信很少有人爱看这种表演。 要考虑更多变量和变量的优先级 然而,这些人类情绪的微妙之处很少被“情感识别工具”的缔造公司承认。例如,微软在其相关产品的宣传中称,其AI情绪识别软件可以“根据面部表情来识别八大情绪”。 对此,相关公司常说,他们的分析是基于更多的数据信息,而不仅仅是面部表情。那么问题在于,它们的算法是是否对这些数据进行加权,以及如何做到变量权重平衡的? 据称,“情感识别”市场规模已达到200亿美元。业内领先公司之一Affectiva表示,它正在尝试收集更多情绪表达变量。例如,它推出了一种工具,能够通过结合表情和语音来综合衡量驾驶员的情绪。也有其他研究人员正在研究通过步态识别和眼动追踪来识别情感。 Barrett相信,通过更丰富的变量分析,在未来我们将能够更准确地识别情感。“我绝对相信这是可能的。”她说,“但这并不意味着我们不该阻止目前误导性技术的扩散。” 结语:情感识别“不简单”,变量可靠性最关键 当前一些“情感识别算法”选择变量的标准不是变量的“可靠性”,而是这个变量能不能被衡量。“情感识别产品”所用的机器学习是一种过于擅长寻找联系的技术,这可能会导致各种肤浅、甚至虚假的分析。 比如一些机构利用机器学习算法,通过分析保姆在社交网站的发帖,来洞察其“态度”,进而分析保姆态度和公司财报记录、预测股票价格的关系等等。 如果这类误导性的“情绪识别工具”被普及开来,我们可能会慢慢接受它并让它影响我们的社会人格成长历程。社会学家库利(Charles Horton...
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