Emotional Intelligence（情绪智能）
情绪智能相关的研究笔记与资料整理。
已有笔记
emotion-as-skill.md— “情感是一种技能”：技能框架的边界与预设。拆解”情感/幸福/爱可习得”这一命题：功能性情绪能力(EI) vs 现象学体验(qualia) 的区分、技能背后的”自我”载体、对人是赋权/对 AI 是预言的双重含义，以及这套地基未决的部分。theory-of-mind.md— 心智理论(ToM)与自我认知。给他人心智建模(ToM) vs 给自己建模(自我认知)、错误信念任务、认知共情 vs 情绪共情、大模型”有没有 ToM”的争论。是 emotion-as-skill KP5 的前置。../ai-cognition/persistent-affective-self-state.md— 持续、自我绑定的情感状态实验计划。把“AI 是否真的感受”收窄为可证伪的内部表征、所有权绑定、私有持续性和因果访问问题。
待整理主题
- 情绪智能的定义与理论模型（如 Salovey & Mayer、Goleman 等）
- 测量方法与量表
- 与 AI / 情感计算（Affective Computing）的关联
思考线索
”gradient descent 逼近情感” 这个比喻
有一种说法：情感是”学习过程堆叠到一定程度后的产物——能被 gradient descent 逼近的东西”，并与”爱是一种技能”共享同一前提：这些现象有结构、有规律，因此可以被习得。
- 这里的 gradient descent 是比喻而非字面算法：借用机器学习”通过海量小步迭代、不断按反馈微调来逼近可优化目标”的神韵（技术本体见
../../machine-learning/gradient-descent.md）。 - 它成立的隐藏前提是”目标有结构、可优化”——这恰恰是梯度下降能 work 的条件，也是”情感可习得”论证的地基。
- 这条线的深入辨析（这个地基对人/对 AI 是否同样牢固）见
emotion-as-skill.md。
索引文件，随研究推进逐步补充具体笔记。