复杂情感推理模型

Sophisticated Affective Inference: Simulating Anticipatory Affective Dynamics of Imagining Future Events

Abstract.

In this paper, we combine sophisticated and deep-parametric active inference to create an agent whose affective states change as a consequence of its Bayesian beliefs about how possible future outcomes will affect future beliefs.To achieve this, we augment Markov Decision Processes with a Bayes-adaptive deep-temporal tree search that is guided by a free energy functional which recursively scores counterfactual futures. Our model reproduces the common phenomenon of rumination over a situation until unlikely, yet aversive and arousing situations emerge in one’s imagination. As a proof of concept, we show how certain hyperparameters give rise to neurocognitive dynamics that characterise imagination-induced anxiety.

Keywords: affect, counterfactuals, anxiety, active inference, anticipation

介绍

人类经验的一个共同方面是，想象的、反事实的事件会对我们的情感状态产生 重大影响。在极端情况下，患有各种精神疾病的人，如广泛性焦虑症(Gale &Da- vidson，2007年)，不断报告经历重复想象的“如果”,对他们的实时情感 动态产生重大影响。这种对负面未来结果的不适应、重复思考(通常不太可能)再次出现

经临床验证的反刍障碍治疗干预措施(如认知行为疗法[CBT]、接 受和承诺疗法[ACT])通常也旨在降低此时此刻患者对灾难性预期未来事件的信 心(如 Barlow 等人，2017;Hayes 等人，2006 年)。尽管这种疗法的有效性已经得到了很好的证实，但是它们的作用机制仍然知之甚少。获得对特定神经计算 机制的更详细的理解是未来研究的一个重要方向，这些机制通常支持预期诱导的情感，特别是过度沉思诱导的焦虑。

在本文中，我们旨在提供一个机械论的解释，说明情感反应是如何由想 象的未来结果产生的，以及这如何在沉思过程中变得不正常。通过结合主动干预的两个最新发展，我们提供了一个这些现象的正式模型，并模拟了“过度思 考情境”是如何发生的——持续到一个人的想象中出现不太可能、但令人厌恶 且令人兴奋的情境。我们使用了一个情感推理代理(Hesp 等人，2020)，它配备 了复杂推理的递归信念更新方案(Friston 等人，2020)。这种强有力的结合让 我们——第一次——创造出一种智能体，它的情感状态会因其对未来可能事件 的内部策划而改变。在这篇短文中，我们提出了潜在的生成模型，并讨论了它的含义。我们还展示了一些简短的说明性模拟。我们把对各种参数化的计算结 果的更详细的分析留给未来的作品。

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