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作者：彭凯平;童松;吴晟;
单位：清华大学心理学系;清华大学国际文化科技研究中心;清华大学深圳国际研究生院;
摘要：本文探讨了积极心理学在计算智能快速发展时所面临的具体挑战，分析了机器学习和自发生成数据集在应对这些挑战时的巨大潜力。机器学习可从高维数据中提取与人类认知相关的非线性关系，成为研究人类认知和情感的新途径。自发生成数据集能更真实地反映人类行为和心理过程，为研究者提供高效的研究素材。这些新兴技术为积极心理学提供了全新视角，能更全面地认识人类行为和心理并推动文化差异性研究、理论更新和干预策略评估。未来研究需探索机器学习、自发生成数据集与积极心理学理论的结合，以深入理解人类行为和情感的多样性和复杂性。
关键词：积极心理学;;机器学习;;自发生成数据集(NODS);;计算智能
基金资助：清华大学春风基金(2020Z99CFG013);; 国家博士后国际交流计划引进项目(YJ20210266)
