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原文：
情绪建构论并不认为“基本情绪”具有普遍性和固定性。
相反，害怕、生气和悲伤等情绪分类并非“情绪的自然类别”，而是由社会建构的，并且根据个体差异、学识、期望以及文化的不同而不同。
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同学提问：
他认为情绪相当于一个负反馈系统，人的内在经验预测和实际的感官之间的误差形成反应 对应到情绪这个有可能有道理，但是在没有感观输入前的预测 是基于什么来预测？神经系统时刻都会有一个预测？这个预测是否都是一个恒定值？这个预测是否要有触发信号？如果有，这个触发信号是什么？好像都没有讲清楚，因此从系统的角度，这个预测的假设给人就是未知数。另外，经过这个负反馈系统后，引起的生理反应，表现出来的 表情 肢体语言，及其血压，心跳的变化 ，他认为每个人都不一样，这个也有可能，但是模式识别问题，也不是要求样本表征都一样，但是是否存在部分相似的特征，好像也没分析，如果存在，那应该还是可以通过模式识别进行划分研究的。这个人的研究 还可以继续关注一下，实际上他讲的反馈系统，特别像控制理论里 天天讲的负反馈系统，情绪响应就是根据误差来调节形成的系统性能，最终根据一段时间的PID控制，归于平静到正常状态，有点意思，但是对于生理信号的反应，他只是说每个人由于文化背景等表现不一，但是能否看作表情分析中的类内差和强度不同？
?----------------------------------我的点评---------------------------------------------------
主体：研究者，接受客体的输入，产生情绪；客体：被研究者，人或非人都可以，为主体提供输入。
?????????本文认为的情感构建其实是主客体经过交互后的一种主体修正情感，这其实是非常有道理的。比如：当某个人（客体）对我们（主体）表现出微笑，我们的预测感觉输入是面对微笑，根据以为的经验(我们的情感识别网络)，我们预测出了这个人是带有善意的，我们应该给与积极的反应比如开心；但实际上这个人笑里藏刀，让我们放松警惕，然后给了我们一巴掌，实际的感觉输入就是受到了伤害；因为被打了，我们实际产生了伤心的情绪，并且对于这种预测误差，我们更新了我们的情感识别网络，下次再面对这种微笑，我们就会预测出这个人是带有恶意的，给与警惕。前后的情绪变化在于客体和主体的交互，而我们的五官六感时刻的在接受客体的输入，即使是在睡觉的时候(温度，梦境等)，这种时刻的交互，也是一种持续性的在线学习。
????????而我们目前的研究模型其实是主客体没有任何交互的，让机器预测一张图片中的人的表情，主体是机器，客体是图片中的人的表情。因为数据的标签是独立的，没有一个交互及前因后果，所以机器的模型永远都是第一次见到某个人，都认为是独立的客体，即使这个人的图片其实经常出现。面对笑里藏刀，我们也就预测到带有善意的，模型就停止了，没有后续的交互及反馈调节以影响下一次的预测。但我认为我们目前的这种没有交互的预测和识别是有意义的，虽然认定我们“人”同时带有迁移，强化的在线交互能力是肯定的，模型如果想要学习人的能力，带有这些能力是合理且必须的，但这种模型不是目前能做的，我们能解决其中一项目前已经非常不容易了，当然这是AI往强智能上发展必须要解决的问题。
????????回到当前的问题，如果情绪真的都没有“指纹”，那么FACS就是错误的，我们无法通过面部运动发现正确的规律，预测也就失去了正确的假设。但我认为认定有统一的“指纹”这还是有意义的，同意个体差异的不同的同时也不否认同一性的存在，在某些特征维度上应该存在特征可区分性，即使仅依靠这些特征无法做到一个精确细腻的区分。