11月24日，第一屆CSIG情感智能大會(huì )（The 2023 CSIG Conference on Emotional Intelligence，CEI2023）在浙江大學(xué)玉泉校區邵逸夫科學(xué)館召開(kāi)，共有319位專(zhuān)家學(xué)者參與會(huì )議。會(huì )議包含4場(chǎng)主旨報告、6場(chǎng)專(zhuān)題論壇及研討會(huì )、2場(chǎng)講習班。會(huì )議期間，中國科學(xué)院心理研究所參與承辦的“心理學(xué)中的情感計算” 專(zhuān)題論壇和“微表情研究”講習班成功舉辦。

　　專(zhuān)題論壇“心理學(xué)中的情感計算”由中國圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì )（CSIG）主辦,中國科學(xué)院心理研究所、CSIG機器視覺(jué)專(zhuān)委會(huì )、情感計算與理解專(zhuān)委會(huì )、和中國科學(xué)院青促會(huì )心理所小組聯(lián)合承辦。心理所副研究員李婧婷擔任論壇執行主席。

　　心理學(xué)在情感計算領(lǐng)域扮演著(zhù)至關(guān)重要的角色，為人工智能的人文化提供了基礎和支撐。情感計算作為計算機與心理學(xué)交叉學(xué)科，其快速發(fā)展需要心理學(xué)理論的深入理解和前沿研究成果的分享。此次論壇旨在探討心理學(xué)在該領(lǐng)域的最新進(jìn)展和挑戰，并推動(dòng)情感計算技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。

　　北京師范大學(xué)秦紹正教授團隊的曾奕萌博士（現北京中醫藥大學(xué)講師）帶來(lái)題為“人類(lèi)情緒的認知神經(jīng)機制及其在情感計算中的作用”的報告，從心理學(xué)與認知神經(jīng)科學(xué)視角，重點(diǎn)探討了情緒情感在人類(lèi)大腦中究竟如何表征的認知結構、神經(jīng)與計算機制。華南師范大學(xué)教授孟明作題為“面孔認知：人臉身份和表情概念的涌現”的報告。他介紹了團隊通過(guò)一系列心理物理及腦成像實(shí)驗，發(fā)現面孔概念的表征相對于一般非面孔客體認知加工在整體和局部的雙重優(yōu)勢，以及面孔加工的左右腦偏側化效應。浙江大學(xué)研究員王英英帶來(lái)了題為“人類(lèi)情緒知覺(jué)的表征和機制”的報告，介紹了關(guān)于人類(lèi)情緒識別的認知神經(jīng)基礎的研究。首先，來(lái)自情緒識別的行為和神經(jīng)表征模式數據揭示了社會(huì )文化對情緒識別的影響，并提供了特定情緒單元共享認知和神經(jīng)基礎的證據；其次，以恐懼情緒識別為例，研究發(fā)現特定情緒信息以自動(dòng)化、無(wú)意識形式經(jīng)由皮層下通路傳遞從而實(shí)現快速加工并削弱認知控制的影響。這些結果推進(jìn)了對情緒知覺(jué)神經(jīng)機制的了解。杭州師范大學(xué)副教授賽李陽(yáng)在“基于反應沖突理論的腦電測謊：來(lái)自元分析與初步試驗的證據”的報告中，首先采用元分析的方法回顧以往相關(guān)的腦電測謊文獻發(fā)現，并進(jìn)一步采用反饋隱藏信息范式結合PCA分析來(lái)進(jìn)一步探討N2在新型隱藏信息范式中測謊效應。這些研究有助于啟發(fā)未來(lái)研究者繼續探討基于反應沖突理論開(kāi)展相關(guān)的測試研究。

　　此次論壇還設置了panel環(huán)節，收集了參會(huì )聽(tīng)眾提出的諸多議題，包括心理學(xué)中的情緒的理論基礎、情感計算的應用潛力、智能化的情感計算是否會(huì )取代心理學(xué)等。專(zhuān)家們各抒己見(jiàn)，從智能計算的邊界到個(gè)體的心理狀態(tài)變化，為現場(chǎng)聽(tīng)眾帶來(lái)了一場(chǎng)心理學(xué)家的思想盛宴。

　　“微表情研究”講習班由中國圖象圖形學(xué)學(xué)會(huì )（CSIG）主辦,中國科學(xué)院心理研究所、CSIG機器視覺(jué)專(zhuān)委會(huì )、情感計算與理解專(zhuān)委會(huì )承辦。心理所副研究員王甦菁、李婧婷，科研助理東子朝，聯(lián)合培養碩士研究生劉一婷在講習班進(jìn)行了口頭報告。報告內容包括微表情研究發(fā)展概況、微表情數據庫的建立、微表情樣本誘發(fā)及標注方法、微表情生理機制與應用研究、微表情識別和檢測算法等。

　　微表情是非常重要的非語(yǔ)言交流線(xiàn)索，它可以揭示真實(shí)的情緒和個(gè)人的心理狀態(tài)。作為謊言識別的重要線(xiàn)索之一，微表情的有效性甚至顯著(zhù)高于言語(yǔ)內容、語(yǔ)音、語(yǔ)調、身體姿勢等其他線(xiàn)索，可以被廣泛地應用于國家安全、司法實(shí)踐、臨床診斷、學(xué)生教育、衛生防疫等領(lǐng)域。然而，微表情具備的三個(gè)特征：持續時(shí)間短，動(dòng)作強度低和只存在局部運動(dòng)，使得微表情的相關(guān)特征很難提取。同時(shí)，微表情樣本的人工標注也十分困難，是典型的小樣本問(wèn)題。目前，大數據驅動(dòng)的深度學(xué)習已經(jīng)在諸多領(lǐng)域獲得成功，但是微表情小樣本問(wèn)題限制了基于深度學(xué)習的微表情分析。因此，此次講習班基于心理學(xué)和計算機科學(xué)的學(xué)科交叉，介紹了微表情分析的研究現狀、存在問(wèn)題以及未來(lái)發(fā)展問(wèn)題，旨在吸引更多的研究人員參與微表情研究，集思廣益，從而進(jìn)一步促進(jìn)結合面部表情的情感計算與理解的發(fā)展。

　　心理所副研究員王甦菁、李婧婷，科研助理東子朝，聯(lián)合培養碩士研究生劉一婷在講習班進(jìn)行了口頭報告。報告內容包括微表情研究發(fā)展概況、微表情數據庫的建立、微表情樣本誘發(fā)及標注方法、微表情生理機制與應用研究、微表情識別和檢測算法等。

　　講習班現場(chǎng)吸引了近百位師生參加，現場(chǎng)交流氛圍熱烈，取得了良好的效果。浙江衛視也對講習班的舉辦情況進(jìn)行了報道。