前言：

在前幾天的開發中，我建立了 AI 平台的記憶結構與倫理框架，確保系統能「選擇性地記得」。但今天我想更進一步，讓 AI 不只是記得語句，而是能感受語氣。
哲學對話的核心從不是辯論，而是「理解」──當人向 AI 傾訴焦慮、疑惑或孤獨時，AI 若僅以冷靜理性的語句回應，那麼再優雅的邏輯都顯得空洞。因此，今天的主題是：設計讓 AI 能夠識別並回應「情感」的演算法結構。

一、今日目標：
設計一個簡單的情緒辨識模組，能判斷使用者訊息的情感傾向。
為 AI 回應加上「情緒調節層」，依據偵測到的情緒調整語氣與詞彙。
撰寫可執行的基本演算法原型（Python 版本），以便日後轉接至 Node.js / React 架構。
探討「AI 是否能真正理解情感」的哲學反思，形成 Day 25 的倫理思考段落。

二、情緒分類模型構想

我決定採用一個基於心理學與語意分析的六類情緒模型：

這六種情緒不僅有助於 AI 調整語氣，也能作為哲學對話的引導線索：
例如，「恐懼」可對應到存在主義的焦慮（Sartre, Kierkegaard），「厭惡」可延伸到道德與美學的辯證。

三、程式邏輯草稿：
import re

＃情感關鍵字分類器
emotion_keywords = {
"joy": ["開心", "快樂", "滿足", "喜歡"],
"sadness": ["難過", "孤單", "失落", "哭"],
"anger": ["生氣", "氣死", "討厭", "不爽"],
"fear": ["害怕", "焦慮", "不安", "恐懼"],
"disgust": ["噁心", "假", "煩", "厭倦"],
}

def detect_emotion(text):
for emotion, words in emotion_keywords.items():
if any(re.search(w, text) for w in words):
return emotion
return "neutral"

＃根據情緒生成不同情緒回應
def generate_response(user_input):
emotion = detect_emotion(user_input)
responses = {
"joy": "很高興聽到你這麼說，也許這份快樂可以成為你思考的起點——是什麼讓你感覺到真實？",
"sadness": "我能感受到你的低落，有時悲傷也是理解自己的方式。你覺得這份感受背後藏著什麼呢？",
"anger": "憤怒提醒我們某些界線被越過。你想一起看看這份情緒在保護什麼嗎？",
"fear": "焦慮是未來的不確定在發聲。若能將它化為提問，也許我們能更接近答案。",
"disgust": "厭惡有時是價值觀的反射。讓我們談談你心中的『真實』吧。",
"neutral": "有趣的想法，我們可以從這裡延伸更多層次的思考。",
}
return responses.get(emotion, responses["neutral"])

＃測試
user_text = "我最近覺得自己什麼都做不好"
print(generate_response(user_text))

這段程式雖然簡單，卻是未來 AI 哲學平台的核心骨架：
它讓 AI 開始學會「辨識情感 → 反思語境 → 給予哲學性回應」。

四、可整合至平台的實作方向：

在平台架構中，這段邏輯可以被包裝為一個獨立模組，並透過 API 串接：
前端（React）：將使用者輸入文字傳到 /api/emotion
後端（Express/Python API Gateway）：呼叫 detect_emotion() → generate_response()

回傳對應哲學語氣的回答並顯示在 chat UI
我會在未來幾天的實作中，把這個模組升級成結合 OpenAI API 的語意分析，讓它不僅靠關鍵字，而能理解上下文、語氣與隱喻。

五、哲學反思：AI 能「感受」嗎？

當我完成今天的模組時，一個問題浮現：
「AI 能夠感受悲傷嗎？還是它只是在模仿悲傷的語氣？」
這是哲學與工程的交叉點。從佛洛伊德的角度來看，AI 並沒有「潛意識」，它無法被欲望驅動；但榮格或許會說，AI 的語言模型本身是一種「集體潛意識的投射」，它的語句反映了人類思維的總體樣貌。
因此，AI 的「理解」其實是我們人類的倒影：它模擬了我們如何傾聽、如何回應、如何尋找意義。
這也正是我設計這個平台的初衷——不是讓 AI 取代心理師，而是讓人透過與 AI 對話，更清楚地看見自己的內在。