🧠 Эмоции в модели вождения возникают из прогноза будущего, а не из эмпатии Исследователи расширили модель активного вывода для вождения, добавив аффективные сигналы в виде валентности и возбуждения по циркумплексной модели. В отличие от предыдущих попыток, ограниченных дискретными состояниями, новая работа использует непрерывное пространство и ключевое условие: эмоциональная оценка зависит не только от текущей ситуации, но и от предсказанных исходов. Такой подход впервые переносит аффект в реалистичную симуляцию вождения, а не в упрощённые лабиринты. Модель тестировали в двух интерактивных сценариях — и полученные сигналы валентности и возбуждения соответствовали аффективным закономерностям, описанным в литературе для аналогичных дорожных ситуаций. Это не обучение с учителем на размеченных эмоциях: агент демонстрирует состояния, естественно возникающие из оценки будущего через механизм активного вывода. Подробнее — на arXiv (от 9 июня 2026). Работа предполагает, что эмоции — не надстройка над принятием решений, а прямой результат прогнозирования последствий. Если такой подход удастся применить к реальным данным, аффективные сигналы могут стать дешёвым индикатором уверенности автономного агента — без разметки и дополнительного обучения объяснимым представлениям. #ActiveInference #AffectiveComputing #AutonomousDriving