7、人工智能、机器学习与深度学习：概念、应用与比较

人工智能、机器学习与深度学习：概念、应用与比较

在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）成为了热门话题。它们不仅在科技领域引起了广泛关注，也在各个行业中得到了越来越多的应用。本文将深入探讨这三个概念的定义、实现步骤、应用场景以及它们之间的关系。

1. 离散情绪与人工智能应用的局限性

在人工智能应用中，开发者可以通过图形反馈或数字象形图/表情符号来唤起应用程序上的情绪。例如，Gao等人（2012）的研究展示了屏幕上的触觉行为如何反映用户的情绪状态。然而，目前关于离散情绪体验（DSEs）与人工智能应用的研究存在一定局限性。
- 样本与研究范围有限 ：当前研究仅对小样本的自我报告DSEs进行了调查，并以人工智能手机游戏为例进行了案例研究，结果可能无法推广到其他人工智能应用。
- 缺乏人口统计学因素考虑 ：未来的研究可以加入年龄、性别和文化等人口统计学因素，以确定在人工智能与人的交互中DSEs是否会有所不同。

2. 离散情绪体验研究的贡献

尽管存在局限性，但DSEs的研究仍具有重要意义。
- 提供新的知识 ：该研究为DSEs对用户与人工智能应用交互行为的影响提供了新的见解。
- 提供非正式指南 ：它为如何减少不可预测的用户交互行为以及提高用户对这些服务或技术的接受度提供了非正式的指导。

离散情绪体验应成为人工智能应用不可或缺的一部分，这有助于个体在与人工智能交互时做出与人际交互相同的反应，并减少不利影响，从而丰富人机关系。