本主题是“需求和情感”系列第四篇。

　　与本主题相关的主题：
　　《需求和情感（一）》https://tieba.baidu.com/p/4608718572
　　《需求和情感（二）》https://tieba.baidu.com/p/4808374157
　　《需求和情感（三）》https://tieba.baidu.com/p/4828495849

　　　　　　　　　　　　　　　　　目　　　　　　　　录
　　由于文章正在写，目录暂缺。

　　１６、多需求产生时如何选择？
　　在我们讨论到需求变量应该采用设置为二值变量时，很多网友提出应设置为多值变量。理由是当多个需求同时出现时，可以通过变量的数值，反映出需求的重要程度，从而根据数值对需求做出响应。
　　从算法操作上考虑，需求的重要程度不具有数字可比性，勉强规定重要程度与数字的对应关系，会与人类智能实际不符。系统对需求做出相应的选择，会弄得非驴非马，可笑得不像样子。
　　用数字表示需求的重要程度，依据数字选择需求，本身就与人类智能实际不符。人类智能的实际情况是：在多个需求同时产生时，由情感活动、个性心理活动、意志活动起到选择需求的作用。可以设想到，人类智能对需求的选择，远比用数字表示需求的重要程度，结构要复杂得多，其算法也要复杂得多。
　　显然，我们要使强人工智能系统更与人类接近，就要研究、考察、设计“由情感活动、个性心理活动、意志活动来选择需求”，而不是强行引入“数字化需求权值”实现对需求的选择。

　　１７、情感选择需求的种种情况。
　　那么，情感是如何选择需求的呢？其具体情况较为复杂，我们下面将就我们目前认识到的情况，详尽地一一讨论。
　　据我们分析：情感活动通过三种机制对需求进行选择。一是喜悦激励机制；二是沮丧压抑机制：三是疲劳转移机制。
　　Ａ、喜悦激励机制。我们活动时，常常会出现这样的情况：我们顺利地完成一个活动，获得成功以后，我们就急切地希望去进行下一个类似的活动。当后面有一个类似活动的需求出现时，我们会毫不犹疑的选择这个需求指引的活动。
　　这就是由喜悦激励机制选择需求的实际过程。分析其机理：顺利地完成一个活动获得成功以后，就会随需求的满足产生喜悦的情感。而这种喜悦的情感又会成为，系统继续选择这种需求的依据。因此该选择方式，我们称之为喜悦激励机制。

说实话，我不喜欢纯理论研究，更不喜欢什么大脑侦探，我喜欢的是如何实现有实际作用的ai

　　（上接第五楼）
　　Ｂ、沮丧压抑机制。我们活动时，也常常会出现这样的情况：我们不能顺利地完成一个活动，甚至多次活动均不能获得成功，我们就产生失望的情绪，并使我们不愿意进行类似的活动。当后面有一个类似活动的需求出现时，我们会毫不犹疑的回避这个需求。
　　这就是由沮丧压抑机制选择需求的实际过程。分析其机理：不能顺利地完成一个活动，就会随需求的不能满足产生沮丧的情绪。而这种沮丧的情绪又会成为，系统压制选择这种需求的依据。因此该选择方式，我们称之为沮丧压抑机制。

　　Ｃ、疲劳转移机制。我们活动时，还常常会出现这样的情况：我们在完成同一类活动时，不论获得成功与否，长时间的活动会使我们感到劳累。此时则急切地希望改变一下活动方式。当后面有类似活动的需求出现时，我们会回避选择这个需求，选择换一种需求激发活动。
　　这就是由疲劳转移机制选择需求的实际过程。分析其机理：长期进行同类需求指引的活动，就会随活动内容的单调产生疲劳的情绪。而这种疲劳的情绪又会成为，系统回避选择这种需求的依据。因此该选择方式，我们称之为疲劳转移机制。

　　Ｄ、其它选择机制。
　　除去情感活动可以对需求进行选择以外，还可以由个性心理活动和意志活动对需求进行选择。我们将分别在相应的主题中讨论。

　　１８、情感选择需求算法。
　　为了在计算机系统上实现强人工智能，我们也需要为情感选择需求的工作给出相应算法。
　　我给出的“情感选择需求算法”有四个部分组成：情感识别部分、需求比对部分、需求选择部分、结果输出部分。分别有这样四段程序组成算法。
　　Ａ、情感识别部分。
　　在情感识别部分，首先是录入系统当前的情感状态。以便判定该情感状态的种类，也就是确定它们属于“喜悦激励、沮丧压抑、疲劳转移”，这三种类型中的哪一类。因为不同类型有不同的选择标准，确定了类型就相当于确定了选择标准。
　　仅仅识别情感状态，还不足以确定情感所属类型，还需要有需求比对部分的配合，才能够确定情感所属类型。

　　Ｂ、需求比对部分。
　　在需求比对部分，首先是录入系统当前的多个需求。然后把每个需求分别与成功喜悦的需求、沮丧压抑的需求、疲劳转移的需求加以比对。比对的结果自然指向成功喜悦的需求，回避沮丧压抑的需求和疲劳转移的需求。
　　经过需求比对部分的操作，情感识别部分录入的情感状态的种类，也就确定了。然后程序进入需求选择部分。

　　Ｃ、需求选择部分。
　　在需求比对部分，程序已经获得Ａ、Ｂ两步操作的结果。便可以据其结果对需求进行选择。
　　如果录入的多个需求中，有属于成功喜悦的需求，本部分会自然选择成功喜悦的需求。
　　如果录入的多个需求中，没有属于成功喜悦的需求，本部分会回避那些沮丧压抑的需求、疲劳转移的需求。对剩余需求用其它选择机制（个性心理活动和意志活动对需求进行选择）进行选择。
　　如果实在找不到选择依据，系统会在剩余需求中随机做出选择。一般情况下，由于选择机制较多，不会有大量剩余需求出现，因此系统不会为如何随机选择而为难。

　　Ｄ、结果输出部分。
　　做出对需求的选择后，就进入本算法最后一部分程序，把选择的结果输出，去激发选择处的需求再由该需求发动系统的下一步活动。

　　１９、以需求为核心的强人工智能驱动系统。
　　在心理学中有“非智力因素”一说，它研究的范围就是“以需求为核心的强人工智能驱动系统”要模拟的范围。在研究《学习学》时，我曾经强烈反对“非智力因素”这种提法。现在看起来，我的反对是错误的。这是因为当时我对人类智能的研究还不透彻，因而造成的错误。
　　强人类智能应该分为三大块。第一块是监视控制因素，也就是意识。第二块是智力因素，它是以思维为核心，以感觉、记忆、肢体活动为帮衬，完成人们称之为智能的工作。第三块是非智力因素，它是以需求为核心，以情感、个性心理、意志为帮衬。完成智力活动的驱动工作。就这样人类智能呈现出三位一体的局面：意识是监控器，思维是智力操作器，需求是智力驱动器。
　　在非智力因素这一块，需求是智力驱动的关键机制，情感有表达需求的满足与否，以及有选择需求的作用，个性心理主要起选择需求的作用，意志起强制对需求的选择稳定的作用。它们各司其职，共同为驱动智力活动而工作。

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　　１６、多需求产生时如何选择？
　　１７、情感选择需求的种种情况。
　　　　Ａ、喜悦激励机制。
　　　　Ｂ、沮丧压抑机制。
　　　　Ｃ、疲劳转移机制。
　　　　Ｄ、其它选择机制。
　　１８、情感选择需求算法。
　　　　Ａ、情感识别部分。
　　　　Ｂ、需求比对部分。
　　　　Ｃ、需求选择部分。
　　　　Ｄ、结果输出部分。
　　１９、以需求为核心的强人工智能驱动系统。