Contrariamente a lo que enseñan en las clases de lógica, las cosas se pueden definir de una manera puramente circular. Solo por las relaciones con otras cosas podemos entender lo que significan las cosas. Los seres humanos son particularmente buenos en esto, es algo natural para los niños. Pero incluso las computadoras pueden resolver esto.
Algunos de los algoritmos de Machine Learning pueden deducir una estructura basada únicamente en ver muchos datos y hacer suposiciones sobre lo que significan otras cosas en función de su comprensión actual.
Algoritmo de expectativa-maximización
Para la clase de cosas como las emociones, es aún más fácil. Dado que la mayoría de las personas ya comparten la estructura subyacente de los estados emocionales (genéticamente), sus sentimientos instintivos y conjeturas comenzarán como algo muy similar a lo que otras personas usan las palabras.
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Por ejemplo, apuesto a que uno puede aprender palabras en el idioma extranjero para las emociones, solo con ver algunos clips de gestos o el tono / volumen de la voz. No debería tomar demasiada información.