“這人到底喜不喜歡我啊？”“出軌的蛛絲馬跡，到底是我想多了還是確有其事？”“他/她當時說那句話到底是什么意思？”……遇到感情問題，人們會自然而然地尋求他人幫助，父母、好友、心理咨詢師，甚至可能會找上算命先生和塔羅大師。比起玄學，有沒有科學一點的手段能幫到我們？比如現在已然能夠輔助人們完成工作的人工智能？

(資料圖片僅供參考)

壞消息是，就目前的發展進度來看，能夠對情感問題進行準確分析、詳盡解答的人工智能還沒出現；好消息是，用人工智能下屬的機器學習的方法，研究者們邁出了科學預測關系的踏實一步。

機器學習算法比傳統的統計模型更靈活，可以同時處理盡可能多的預測變量數據，預測非線性的變量關系，并估計預測變量間復雜的關系，正好用于談戀愛這種剪不斷理還亂的繁復場景。而這些研究發現的一些結論，也能幫助我們更準確地撥開迷霧，看清親密關系中，哪些東西尤為重要。

視覺中國供圖

1、人工智能可否告訴我：這個相親對象想不想和我發展？

答：很可惜，AI不知道哦。

在兩項快速約會研究中，每位參與者參加4分鐘的異性速配活動，通過機器學習算法發現，參與者所報告的100多個特征和偏好組合，只能預測4%-18%參與者想與速配對象談戀愛的總體趨勢，7%-27%速配對象想與參與者談戀愛的總體趨勢，但無法預測每一位參與者自己的戀愛欲望。

盡管一些婚介公司和關于親密關系的理論認為，一個人對另一個人最初的吸引力程度，是兩個人自我報告的特征和偏好的產物。然而，在每一次浪漫的邂逅中，雙方每一個微小卻真實的互動，將共同預測你與對方是否想繼續發展的戀愛欲望。就像你與男朋友第一次見面時的心動時刻，是他讓你走在遠離馬路那側、幫你推開門，這些瞬間人工智能恐怕猜不到吧！

2、人工智能可以預測我和伴侶以后的關系變化嗎？

答：人工智能目前還不能預測親密關系的變化。

一項2020年發表在《美國科學院院報》上的研究，通過機器學習算法分析29個實驗室43個縱向數據集的11196對情侶發現，關系質量的主要關系特質預測因子為感知到的伴侶承諾（如“我的伴侶希望我們永遠在一起”）、欣賞（如“我覺得我的伴侶能出現在我的生命中，我很幸運”）、性滿意度（如“我對我們的性生活很滿意”）、感知到的伴侶滿意度（如“我們的關系使我的伴侶非常開心”）和沖突（如“我和伴侶吵架的頻率”）；主要個人特質因子是生活滿意度（如“我的生活條件很好”）、消極情緒（如“痛苦”“易怒”）、抑郁（如“我感到絕望”）、依戀焦慮（如“我很擔心我與他人的關系”）和回避（如“我不喜歡與伴侶太接近”），每項研究開始時預測了45%的關系質量差異，結束時預測18%，但關系質量的變化是不可預測的。

親密關系好不好其實是一種主觀感受，已有大量的研究發現，和伴侶的關系差會給個人健康、工作、孩子發展等諸多方面帶來負面影響，如不快樂的婚姻可以預測更糟糕的身體狀況、高血壓、免疫系統功能低下、死亡率和心理健康問題風險、失業率、孩子更低的幸福感等。因此，擁有一段高質量的親密關系，是在為我們的健康和幸福謀福祉呢！

可惜的是，目前發現的因素還不能精確地預測關系的走向。但這項研究也給了我們一些啟發：你對關系的認識，比你的個人特質更能預測關系的質量；在關系早期，你對關系的看法很重要，所以你有任何不舒服之處要盡早溝通哦！

3、人工智能可以幫我理解伴侶的“言外之意”嗎？

答：這個可以有！機器學習甚至比資深心理治療師更懂哦！

一項研究通過視頻觀察134對婚姻出現問題的夫妻，錄制夫妻討論的視頻，通過行為信號處理技術，進行語素與肢體語言分析。結果發現，機器學習提取的聲學特征對夫妻“言外之意”的預測準確率高于訓練有素的心理治療師的手動編碼。

除了所說的內容本身，語音語調、口語、肢體動作等都是幫助理解伴侶心意的重要線索。人工智能可以通過采集和分析這些線索，推測人類語言的弦外之音。其實我們也可以細心且耐心地去捕捉和理解伴侶的心思。一時不理解的含義，也可以通過溝通去確認。人工智能發揮的是輔助作用，其實溝通是最好的方法啦！

4、人工智能能否預測我的伴侶會不會劈腿/出軌？

答：一定程度上可以，未來可期。

一項2021年的研究詢問了1000多名成年人的不忠經歷，并收集了大量關于他們性生活、人際關系及其他人口統計學信息，結果發現人口統計學和人格因素是較弱且不一致的預測因子，而關系因素預測性更強；性和關系滿意度低、性欲高和缺乏愛是不忠最有力的預測因素。男性模型效應量0.28-0.33，女性模型效應量0.18-0.49。

研究還發現，解決雙方關系中的問題，可以減少伴侶離開關系尋求其他滿足的可能性，對關系滿意的人通常不太可能出軌。然而，隨著互聯網、智能手機、計算機等的發展，不忠的形式變得越來越多樣化。研究結果表明，自由的性態度、在一起時間更長、更強的性欲預測更多的網絡不忠行為。前人研究發現，男性更容易在關系之外進行性行為，但該研究發現不忠的性別差距似乎正在縮小，性別僅可以預測網絡不忠，男性會出現更多的網絡不忠。

小 結

無論機器學習還是其他心理學研究，基于數據統計的結論僅供參考，每個人都可能是特例。但是我們可以利用一些研究結果，幫助我們解決戀愛中的一些問題。相關結論可以推廣到親密關系的質量提升與問題解決方面。

機器學習的結果使研究人員能夠將強大的機器學習算法和最先進的工具結合使用來進行模型解釋，可以提供精確的預測，并加深我們對預測結果的最重要因素的理解。后者尤為重要，因為心理學的一個主要目的就是加深對人類行為的理解。

人工智能技術應用于關系科學還處于起步階段。不同于AlphaGo可以通過反復訓練與參數調節，使下一次落子更合適，研究愛情的人工智能面對的局勢更為復雜。關系雙方各自的特質、雙方的互動、偶然生活事件的發生，都可能使關系發生變化，而且情感還會隨著時間的推移而發生變化。但我們也可以帶著信心與耐心，期待科學技術的不斷革新，將會讓人工智能在為人類服務的過程中，帶來更多的驚喜。