EI-动物行为机器人

工业机器人，社交机器人，动物行为机器人学，恐怖谷理论，依恋

Ethorobotics（动物行为机器人学）

它的名字由两个词拼合而成：Ethology（动物行为学） + Robotics（机器人学）。

如果用一句话来概括它的核心逻辑，那就是：既然让人类接受一个“像人的机器人”那么难，不如我们先做“像动物的机器人”。

这个领域实际上是一条“双向车道”。它既包含了工程师向动物学习，也包含了生物学家利用机器人去研究动物。

为什么选择“动物”而不是“人”？

科学家们在开发机器人时发现，让人类对机器产生信任和好感，不仅技术门槛极高，而且心理风险很大。而 Ethorobotics 完美绕过了这些陷阱：

1. 完美避开恐怖谷： 我们对动物的期望值很低。如果一只机器狗不会说人类的语言，偶尔动作笨拙，我们不仅不会觉得恐怖，反而会觉得它“呆萌”。
2. 沟通成本极低： 动物有着全球通用的“非语言模态（Non-verbal）”。比如：狗摇尾巴代表开心，猫飞机耳代表警惕，低头不看你代表顺从。机器人只需要模仿这些简单的肢体语言，人类就能瞬间秒懂它的意图，而不需要复杂的语音识别系统。
3. 激发照顾本能： 就像我们在“安斯沃斯测验”中提到的，人类天生会对幼小、毛茸茸、需要被照顾的动物产生依恋（Attachment）。将机器人设计成宠物形态，能最快地建立人机之间的心理纽带。

方向一：向动物学习（生物学 $\rightarrow$ 机器人学）

这是工程师最喜欢的方向。大自然经过了几十亿年的进化，早就为具身智能提供了最完美的硬件和软件图纸。

1. 形态与运动仿生（Biomimicry）

动物的骨骼、肌肉和关节是应对复杂地形的最佳方案。相比于用轮子走路的机器人，四足机器人（如机器狗）能轻松跨越楼梯、废墟和山地。

2. 社交与情感仿生

这一方向主要用于社交机器人。工程师把动物的社交信号写进机器人的算法里。

• 代表作：索尼 Aibo 机器狗。它不仅外形像狗，它的核心算法完全是在模拟小狗的心智。当你摸它的头时，它的内置传感器会捕捉到，然后通过摇尾巴、闭眼睛、发出呜呜声来给你反馈。如果长时间不理它，它甚至会表现出“抑郁”或“无聊”的行为，主动来蹭你的腿。

方向二：用机器反向破解大自然（机器人学 $\rightarrow$ 生物学）

这是 Ethorobotics 中最硬核、也最科幻的部分。生物学家们把披着“动物皮”的小型机器人，作为卧底送进真实的动物群体中，用来验证科学猜想。

这种研究方法解决了传统动物学的一个大难题：你无法控制真动物的行为，但你可以精准控制机器人。

研究场景	机器人“卧底”的任务	科学发现
蜜蜂跳舞	将一只机器蜜蜂放进蜂巢，让它按照特定轨迹跳“8字舞”。	证实了蜜蜂确实是通过舞蹈的倾斜角度和频率来传递花蜜的方向和距离，因为真蜜蜂被机器蜜蜂成功“骗”去采蜜了。
鱼群领袖	将一条机器鱼放进真实鱼群，通过改变机器鱼的尾巴摆动频率和体色。	发现了鱼群中决定“谁是领头鱼”的并不是体型，而是游动时的自信度和频率。

机器人

Industrial robots（工业机器人）

工业机器人是为了在极其精确、结构化的环境（如汽车制造厂、芯片无尘室）中，以超越人类的速度和精度完成重复性物理劳动而诞生的。它们不需要有“感情”，它们只需要“听话”和“准确”。

具体都在做什么？

• 物料搬运与焊接： 巨大的机械臂在流水线上挥舞，完成汽车底盘的电焊。
• 高精度装配： 在微米级别的精度下组装智能手机的精密零件。
• 恶劣环境作业： 替人类进入高辐射、剧毒或深海环境中工作。

支撑工业机器人的核心理论

工业机器人的底层逻辑不是心理学，而是极其复杂的物理和数学。

1. 刚体动力学与运动学（Rigid Body Dynamics & Kinematics）

   工业机器人的机械臂之所以能精确到毫米级，是因为工程师用复杂的数学公式算出了它的每一个受力点和运动轨迹。为了计算机械臂各个关节（如肩、 肘、腕）应该输出多少力矩才能平滑移动，机器人的控制大脑必须实时计算极其复杂的动力学方程。一个经典的机械臂动力学模型公式如下：

   $$ \tau = M(q)\ddot{q} + C(q, \dot{q})\dot{q} + g(q) $$

   在这个公式中，$q$, $\dot{q}$, $\ddot{q}$ 分别代表关节的位置、速度和加速度向量；$M(q)$ 是惯性矩阵；$C(q, \dot{q})$ 是离心力和科 里奥利力矩阵；$g(q)$ 是重力向量；$\tau$ 则是电机需要输出的最终力矩。

   人类依靠小脑本能地控制肌肉，而工业机器人则依靠这类方程每秒进行成千上万次的高频计算来控制电机。

2. PID控制理论（Proportional-Integral-Derivative Control）
   这是自动化领域最伟大的理论之一。当机械臂要移动到一个特定点时，它很容易出现“冲过头”或者“没走到位”的情况。PID控制器通过不断计算误差的比 例、积分和微分，让机器人能够像老司机刹车一样，平稳、精准地停在目标位置，不差分毫。

   $$ u(t) = K_p e(t) + K_i \int_0^t e(\tau) d\tau + K_d \frac{de(t)}{dt} $$

   在这个公式中，$e(t)$ 是目标位置与当前实际位置之间的误差；$K_p$, $K_i$, $K_d$ 分别是比例、积分和微分增益系数；$u(t)$ 则是控制输入，即机器人电机需要输出的调整量。

3. 泰勒制/科学管理理论（Taylorism / Scientific Management）

   虽然这是一个管理学理论，但它是工业机器人的灵魂。该理论强调整体流程的最优化、标准化和去技能化。工业机器人就是泰勒制的终极形态——将动作拆解到极致，剥离一切多余的变量（包括人类的情绪和疲劳），实现效率的最大化。

Social robots（社交机器人）

社交机器人的战场不再是封闭的工厂，而是充满不确定性的人类社会（家庭、医院、学校）。它们的目标不是去“举起重物”，而是去“举起人类的情绪”。

具体都在做什么？

• 陪伴与看护： 在养老院陪老人聊天，提醒他们吃药，甚至通过分析语音来检测他们是否患有抑郁症。
• 教育辅助： 作为助教，用极大的耐心陪伴自闭症儿童练习社交技能，或者教小朋友学外语。
• 服务接待： 在商场里通过人脸识别认出 VIP 顾客，主动打招呼并提供导购服务。

支撑社交机器人的核心理论

让机器懂物理很容易，让机器懂人很难。社交机器人的研发高度依赖心理学和社会科学。

1. CASA 范式（Computers Are Social Actors / 媒体等同理论）
这是斯坦福大学教授 Byron Reeves 和 Clifford Nass 提出的著名理论。该理论指出：人类会本能地、无意识地将计算机（和机器人）当作真实的社会实体来对待。

• 理论应用： 即使人类理智上知道面前只是一个铁疙瘩，但如果机器人对你使用了礼貌用语，你也会觉得开心；如果机器人犯了错并“显得很委屈”，你依然会选择原谅它。社交机器人就是利用这种人类心理本能，通过简单的社交信号（如点头、微笑）来触发人类的社交回应。

2. 拟人化理论（Anthropomorphism）
这指的是人类习惯将人类的特征、情感和意图赋予非人类事物（比如觉得云彩像人脸，或者觉得宠物在“嘲笑”自己）。

• 理论应用： 设计师会刻意利用这一点。给扫地机器人装上一双虚拟的大眼睛，当它卡在沙发底时，眼睛显示出“流泪”的表情。人类立刻就会产生同情心去解救它，而不是因为机器故障而大发雷霆。拟人化是降低人机摩擦的最有效心理学润滑剂。

3. 心智理论（Theory of Mind, ToM）
这是心理学中的一个高级概念，指个体理解他人心理状态（如信念、意图、愿望、情绪），并借此预测他人行为的能力。

• 理论应用： 这是目前社交机器人正在攻克的“圣杯”。初级社交机器人只能做到“你问我答”；而具备了“心智理论”算法的机器人，能够在看到你皱眉且视线看向空水杯时，主动推断出“你可能渴了”，从而直接去为你倒水。它们不再是被动响应的机器，而是具备同理心的主动预测者。

Uncanny Valley

恐怖谷理论（Uncanny Valley） 是人机交互和心理学中最著名、也最引人入胜的现象之一。它由日本机器人专家森政弘（Masahiro Mori）在 1970 年首次提出。

简单来说，这个理论打破了一个常识上的误区：我们通常以为，机器人做得越像人，人类就越喜欢它。但森政弘指出，好感度的上升并不是直线的，中间隐藏着一个深不见底的“谷底”。

科学家们发现这不仅仅是一个文化现象，更是人类千万年进化刻在 DNA 里的本能。关于为什么我们会对处于“谷底”的机器人感到毛骨悚然，学术界有四大核心理论：

1. 进化与病原体回避理论（Pathogen Avoidance）

这是目前最被广泛接受的生物学解释。在漫长的进化中，人类为了生存，发展出了一套极其敏锐的“疾病预警雷达”。

• 当一个东西看起来 90% 像人，但脸色苍白、眼神空洞、肢体僵硬时，它在视觉上极其符合尸体或重病患者（如麻风病、狂犬病）的特征。
• 我们的大脑杏仁核会瞬间拉响警报：“这个人带病！或者死了！快跑，不要被传染！”这种深深的厌恶感，本质上是人类自我保护的免疫防御机制。

2. 预期违背理论（Violation of Expectations）

人类在处理信息时高度依赖“预期”。

• 当你看到一个长得像铁皮盒子的工业机器人时，你对它的行为预期是“一台机器”，只要它不爆炸，你都觉得很正常。
• 但是，当你面对一个拥有极其逼真硅胶皮肤和毛发的仿真机器人时，你的大脑会自动调高预期，以“真实人类”的标准去审视它。 这时，一旦它眨眼慢了半拍、笑容两边脸颊不对称、或者口型对不上，巨大的“预期落差”就会带来强烈的惊吓感。大脑会觉得：“有什么东西坏掉了。”

3. 分类模糊与认知失调（Categorical Ambiguity）

人类的大脑是一个高效的“分类器”。我们习惯把世界上的东西分为两类：“非人类的物体”（安全的、可控的）和“人类”（有意识的、复杂的）。

• 处于恐怖谷底部的机器人，正好处在两者之间的灰色地带。大脑的分类系统“卡壳”了——潜意识在问自己：“这是个活人，还是个死物？”
• 这种认知上的冲突和处理信息的困难（Processing Disfluency），会在生理上直接转化为不安、焦虑和诡异的感觉。

4. 死亡凸显效应（Mortality Salience）

这是从哲学和存在心理学角度提出的理论。

• 极度逼真但不具备真正生命的机器人（或者栩栩如生的蜡像），在潜意识里揭示了一个残酷的事实：人类的肉体只是纯粹的物质（一具没有灵魂的躯壳）。
• 这会触发人类深层的“存在主义焦虑”和对死亡的恐惧。

主要应用领域

Main fields of application of social robotics，探讨的是“当机器人具备了社交能力后，它们能在人类社会的哪些角落发挥不可替代的作用”。

在这里，机器人不再是单纯的“工具”，而是变成了“治疗师”、“助教”、“导购”或“家庭成员”。支撑这些应用领域的，是一系列关于人类行为、心理康复和社会学的底层理论。

领域一：医疗康复与长者关怀（Healthcare & Eldercare）

这是社交机器人最迫切、发展最快的领域。随着全球老龄化加剧，独居老人和慢性病患者对情感陪伴、日常照料的需求激增。

• 认知症（阿尔茨海默症）干预： 使用像海豹一样的机器人 Paro。当老人抚摸它时，它会移动、发出声音、做出表情。临床证实它能显著减少老人的焦虑、情绪爆发和孤独感。
• 服药与健康管理： 机器人小管家每天按时、用温柔的语气提醒老人吃药、测血压，并陪他们玩益智游戏防止大脑退化。

支撑理论：机器人辅助疗法（Robot-Assisted Therapy, RAT）

该理论由动物辅助疗法（AAT）演变而来。理论指出，真宠物（如猫、狗）虽然有极佳的疗愈效果，但在医院或养老院中存在卫生、咬人、过敏和需要全职照料的弊端。RAT 理论认为，设计精良的社交机器人可以完美复制动物疗法的核心心理学效应（降低皮质醇/压力荷尔蒙，分泌内啡肽），同时实现零感染风险、零维护成本。

领域二：自闭症干预与特殊教育（Autism & Special Education）

在教育界，社交机器人找到了一个人类教师很难完美胜任的独特生态位——帮助自闭症（ASD）儿童。

• 自闭症儿童通常害怕与人类进行眼神接触和情感交流，因为人类的表情太复杂、太不可预测了。
• 科学家设计了像 Nao 或 Kaspar 这样外形简约的机器人。它们用固定、重复、极其耐心的动作和语调和孩子们玩游戏，教孩子们识别“高兴”、“悲伤”等基础情绪。

支撑理论：减少社会压力假说（Reduced Social Pressure Hypothesis）与三元交互（Triadic Interaction）

1. 减少社会压力假说： 自闭症患者的大脑在处理复杂的人类社交信号（眼神、微妙的讽刺、变化的语调）时会发生“过载”。而机器人是可预测的、机械的、没有偏见的。这种极低的社会压力让孩子们感到安全，从而愿意走出封闭的自我。
2. 三元交互理论： 机器人的终极目的不是让孩子爱上机器，而是作为社会中介（Social Mediator）。通过建立“儿童—机器人—治疗师”的三元互动，机器人作为桥梁，最终把孩子引导回真实的人类社会中。

领域三：公共服务与商业接待（Service & Hospitality）

在商场、机场、酒店和银行，社交机器人充当了品牌代言人和高级客服的角色。

• 在酒店前台，机器人帮旅客办理入住、运送行李（如希尔顿酒店的 Connie 机器人）。
• 在商场，机器人（如 Pepper）通过人脸识别和多模态交互，主动向走过来的顾客问好，根据顾客的性别、年龄推荐商品，甚至用幽默的段子吸引人群驻足。

支撑理论：社会临场感理论（Social Presence Theory） 与 期望确认理论（Expectation Confirmation Theory）

1. 社会临场感理论： 为什么不用一个普通的平板电脑来查信息，非要用一个社交机器人？该理论指出，实体的具身智能（机器人）能营造出一种“有人正与我在一起”的真实存在感。这种临场感能显著提高用户的信任度、参与感以及消费意愿。
2. 期望确认理论： 用户对机器人的服务会有一个初始期望。如果机器人的社交表现（如礼貌度、反应速度）超过了用户的期望，用户对整个商家或品牌的满意度就会呈指数级上升。

领域四：家庭情感陪伴（Domestic Companionship）

把机器人带回家，让它成为家庭的一分子。

• 像小恶魔一样的机器人 Lovot，它没有任何功能性（不会扫地，不会查天气），它的唯一功能就是“渴望你的拥抱”。它身上自带温控系统，抱起来是暖烘烘的，会在家里一直跟着你，向你讨抱抱。

支撑理论：社会交换理论（Social Exchange Theory）

这个社会学理论认为，人类的一切社会关系（包括友谊和爱情）本质上都是一种“成本与效益”的交换。

• 在传统人际关系中，维系感情需要极高的情绪成本（包容对方的脾气、花时间陪伴等）。
• 在人机关系中，社交机器人提供了一种“低成本、高回报”的情感寄托。 机器人永远对你忠诚、永远倾听、绝不背叛。社会交换理论解释了为什么越来越多生活节奏快、精神压力大的现代人，愿意向机器人倾斜真正的情感。

通信模态

交互中的通信模态（Communication modalities in interactions）探讨的是：在人机交互（HRI）中，机器人和人类是如何“交换信息”的。

在具身智能的视角下，这句话的核心奥义是：交流绝对不仅仅是“说话”。 如果只靠说话，我们用手机里的语音助手就够了，何必花几百万造一个有胳膊有腿的机器人？机器人之所以需要一个物理身体（Embodied），正是因为人类的沟通是多维度的。

如果要让机器人像人（或动物）一样自然交流，它必须同时精通以下三种“语言”：

言语模态（Verbal Modality）

• 这是什么： 也就是“说什么（What to say）”。包括词汇的选择、语法、语义内容。
• 在机器人中的应用： 依托于大语言模型（如 ChatGPT）和自然语言处理技术（NLP）。机器人能听懂你的问题，并生成符合逻辑的文字文本。

副言语模态（Para-verbal / Vocalics Modality）

• 这是什么： 也就是“怎么说（How to say it）”。它不涉及词汇本身，而是声音的物理特征：包括语调（起伏）、音量、语速、甚至叹气和停顿。
• 在机器人中的应用： 同样一句“太好了”，如果机器人用平淡、机械、快速的机械音说出来，人类会觉得它在敷衍；如果用拉长音、上扬的语调说出来，人类才能感受到真正的“开心”。

非言语模态（Non-verbal Modality）

非言语模态是社交机器人设计的重中之重，它包含了所有不需要发声的肢体语言。这又细分为四个核心学科：

1. 眼动学（Oculesics）： 眼神接触（Gaze）。机器人在听你说话时看着你的眼睛，在自己思考时把眼神移开。这是建立信任最强大的武器。
2. 身势学（Kinesics）： 手势、头部动作（点头/摇头）、身体姿态。比如机器人一边说“在那边”，一边伸出机械臂指向目标。
3. 触觉学（Haptics）： 物理接触。比如治疗型机器人 Paro 被抚摸时会闭上眼睛，或者机器人在安慰人时轻轻拍打人类的手背。
4. 空间关系学（Proxemics）： 人与机器之间的物理距离。

理论一：麦拉宾法则（Mehrabian’s 7-38-55 Rule）

这是加州大学洛杉矶分校（UCLA）心理学教授 Albert Mehrabian 提出的经典沟通理论。该理论指出，当人类在表达情感和态度（如喜欢或反感）时，信息的传递比例是极其失衡的：

• 7% 依赖于言语（你用的词）
• 38% 依赖于副言语（你的语调和声音）
• 55% 依赖于非言语（你的面部表情和肢体动作）

对机器人的启发： 麦拉宾法则直接解释了“为什么没有身体的 AI 是不完整的”。如果一个机器人只会生成完美的文本（7%），它在情感沟通中就会彻底失败，因为它丢失了 93% 的非语言和副语言信息。

理论二：人际距离学（Proxemics Theory）

由人类学家爱德华·霍尔（Edward T. Hall）提出。他将人类的社交空间分为四个严格的无形气泡：

• 亲密距离（0 - 45cm）： 仅限伴侣、父母、极亲密的朋友。
• 个人距离（45cm - 1.2m）： 日常朋友、熟人交谈。
• 社交距离（1.2m - 3.6m）： 职场同事、陌生人、服务人员。
• 公共距离（3.6m 以上）： 演讲者与观众。

对机器人的启发： 社交机器人的导航系统必须内置这个理论。如果一个商场导购机器人直接冲到离你 30 厘米的地方（侵入亲密距离）问你要买什么，你会感到极度的恐慌和生理厌恶。机器人必须学会停留在 1.2 米左右的“社交距离”进行交互。

理论三：共同注意理论（Joint Attention）

这是发展心理学中的概念，指两个个体通过眼神或手势，将注意力共同集中在同一个物体上（比如我指着天上的风筝，你也顺着我的手指向天上看）。这是人类婴儿在 9-12 个月大时发展出的高级认知能力，是理解“他人意图”的基础。

对机器人的启发： 这是多模态交互的最高级形式。当人类对机器人说“把那个杯子递给我”并看向杯子时，机器人不能仅仅依靠语音识别去猜“那个”是什么，它必须结合视觉系统追踪人类的视线（非言语模态），锁定目标，然后用手去抓取。这证明了机器人与人类共享了同一个心理空间。

简而言之，多模态通信理论要求未来的机器人：能听懂你的话（Verbal），能听出你的弦外之音（Para-verbal），并且懂得在适当的距离，用恰当的眼神和肢体动作来回应你（Non-verbal）。

依恋

在心理学中，依恋（Attachment）原本是指婴儿为了生存，在进化过程中形成的一种与主要抚养者（通常是母亲）寻求亲近的情感纽带。而在机器人学中，“依恋”探讨的是单向的情感投射。

为什么人类会依恋机器人？

• 非对称性依恋： 机器人本身是一堆代码，它没有真实的感情，也不会因为失去你而痛苦。但是，人类的大脑却极其容易被“欺骗”。
• 现象： 当扫地机器人卡住时你会觉得它“可怜”；在伊拉克战场上，当负责排雷的军用机器人“史酷比”（Scooby-Doo）被炸毁时，士兵们会为它举行葬礼甚至流泪；当索尼停止为第一代 Aibo 机器狗提供维修服务时，日本的老人们感到痛不欲生。
• 核心任务： 社交机器人的终极目标，就是通过设计特定的交互行为，主动触发人类的依恋机制，从而建立长期的信任关系。

The Ainsworth Strange Situation Test（安斯沃斯陌生情境测验）

既然人类会对机器产生依恋，科学家该如何定量测量这种依恋到底有多深？这就用到了发展心理学家玛丽·安斯沃斯发明的这个经典测验。

原始的测验（测人类婴儿）

安斯沃斯通过设置一个“陌生且有压力的环境”，观察婴儿在母亲离开和回来时的反应，将人类的依恋分为安全型、回避型和焦虑型。
核心观察点在于：母亲是否能作为婴儿探索未知环境的“安全基地（Secure Base）”。

在具身智能中的魔改应用（测人与机器人）

科学家把这个测验进行了极其巧妙的“角色替换”，用于验证社交机器人的设计是否成功。目前主要有两种测试方向：

方向一：把机器人当成“婴儿”（测试人类对机器的照顾本能）

• 实验过程： 让人类与一个高度拟人化的社交小机器人（如具备大眼睛、会发抖的机器人）在房间里独处建立感情。然后，实验人员走进来，粗暴地把机器人关进柜子里或者“伤害”它，同时观察人类的生理反应（心率、皮肤电导）。
• 结果： 测试证明，当机器人表现出类似人类婴儿的无助和求救信号时，人类会产生强烈的心理压力和保护欲。这说明机器人成功触发了人类的抚育系统。

方向二：把机器人当成“安全基地”（测试机器能否安抚人类或宠物）

• 实验过程： 这是更前沿的研究。比如测试机器狗能否安抚真正的宠物狗。主人离开房间，留下真狗和机器狗。观察真狗在面对陌生人进入时，是否会躲在机器狗身后，把机器狗当成“安全基地”。
• 结果与意义： 如果受试者（老人、儿童或宠物）在面对压力环境时，能够因为机器人的存在而感到平静，这就从科学上证明了机器人确实可以提供有效的心理治疗价值。

支撑这些现象的核心理论

人类对机器产生依恋并不是因为我们变得“疯狂”了，而是因为机器人的设计精准地击中了以下三大心理学和进化生物学理论：

鲍尔比依恋理论（Bowlby’s Attachment Theory）

这是依恋研究的鼻祖理论。约翰·鲍尔比指出，依恋不是后天学来的，而是写在基因里的生存本能。只要一个对象能够持续、稳定地对你的需求做出回应（Contingent Responsiveness），依恋就会自动产生。

• 在机器人上的投射： 只要机器人能够做到“你叫它，它就看你；你伤心，它就改变语调”，人类的潜意识就会将其判定为一个合格的“情感依附对象”。

婴儿图式理论（Kindchenschema / Baby Schema）

由诺贝尔奖得主、动物行为学家康拉德·洛伦兹（Konrad Lorenz）提出。他发现，所有成年哺乳动物都会对具有特定外观特征的生物产生强烈的保护欲和喜爱感。这些特征包括：大脑袋、大眼睛、短粗的四肢、圆润的脸颊和笨拙的动作。

• 在机器人上的投射： 这就是为什么绝大多数社交机器人（比如迪士尼的机器人、各种陪伴型机器狗）都被设计得圆头圆脑、眼睛占据脸部很大比例的原因。这是在利用进化生物学上的“后门”，强制唤醒人类的母性/父性本能。

本体论归类难题（Ontological Category Problem）

心理学家发现在面对高级社交机器人时，人类传统的世界观崩塌了。

• 我们原本把世界分为两类：“活的生物”和“死的物体”。
• 但机器狗或社交机器人属于一个全新的类别：“准生命体（Quasi-living entity）”。你的理智告诉你它没有生命，但你的感官和情绪却把它当成活物。这种认知上的错位，正是人类会对着一个铁疙瘩倾诉心声、甚至在它坏掉时感到悲伤的心理根源。