Umělá inteligence se dostává hlouběji do lidských emocí

Výzkumníci z University of Colorado a Duke University vyvinuli neuronovou síť, která může přesně dekódovat obrázky do 11 různých kategorií lidských emocí. Výzkumný tým na univerzitách zahrnoval Phillipa A. Kragela, Marianne C. Reddan, Kevina S. LaBara a Tora D. Wagnera.

Phillip Kragel vysvětluje neuronové sítě jako počítačové modely, které jsou schopny mapovat vstupní signály na výstup zájmu tím, že se učí série filtrů. Když je síť trénována k detekci určitého obrázku nebo věci, učí se různé funkce, které jsou pro něj jedinečné, jako je tvar, barva a velikost.

Nová konvoluční neuronová síť byla pojmenována EmoNet a byla trénována na vizuálních obrazech. Výzkumný tým použil databázi, která obsahovala 2 185 videí a zahrnovala 27 různých emocionálních kategorií. Z kolekce videí extrahovali 137 482 snímků, které byly rozděleny do trénovacích a testovacích vzorků. Nešlo pouze o základní emoce, ale také o mnoho komplexních emocí. Mezi různé emoce patřily úzkost, údiv, nuda, zmatení, touha, odpor, empatická bolest, okouzlení, vzrušení, strach, hrůza, zájem, radost, romance, smutek, sexuální touha a překvapení.

Model byl schopen detekovat některé emoce, jako je touha a sexuální touha, s vysokou důvěrnou intervalovou hodnotou, ale měl potíže s jinými emocemi, jako je zmatení a překvapení. Kategorizace různých obrazů a emocí používala neuronová síť věci, jako je barva, prostorová spektra a přítomnost objektů a tváří v obrazech.

Aby mohli rozšířit výzkum a neuronovou síť, tým studoval 18 různých lidí a jejich mozkovou aktivitu po zobrazení 112 různých obrazů. Po zobrazení skutečných lidí obrazů výzkumníci ukázali stejné obrázky sítí EmoNet, aby mohli porovnat výsledky mezi nimi.

Užíváme určitých aplikací a programů každý den, které čtou naše tváře a výrazy pro věci, jako je rozpoznávání tváří, manipulace fotografií pomocí umělé inteligence a odemykání našich smartphonů. Tento nový vývoj jde mnohem dále s možností čtení nejen fyzických rysů obličeje, ale také emocí a pocitů lidí prostřednictvím jejich tváří. Je to vzrušující, ale také znepokojivý vývoj, protože se jistě objeví obavy o soukromí. Už se obáváme o rozpoznávání tváří a o to, co se může stát s těmito daty.

Kromě nebezpečného potenciálu týkajícího se obav o soukromí může tento nový technologický vývoj pomoci v mnoha oblastech. Například mnoho výzkumníků se často spoléhá na účastníky, kteří hlásí o svých vlastních emocích. Nyní mohou výzkumníci použít obraz účastníkova obličeje, aby se dozvěděli o jeho emocích. To sníží chyby ve výzkumu a datech.

„Když jde o měření emocí, jsme typicky stále omezeni pouze na to, že se ptáme lidí, jak se cítí,“ řekl Tor Wagner, jeden z výzkumníků v týmu. „Naše práce může pomoci posunout se směrem k přímým měřením emocionálních mozkových procesů.“

Tento nový výzkum může také pomoci přejít z subjektivních štítků, jako je „úzkost“, na mozkové procesy.

„Odchod od subjektivních štítků, jako je ‚úzkost‘ a ‚deprese‘, směrem k mozkovým procesům by mohl vést k novým cílům pro terapeutika, léčby a zásahy,“ řekl Phillip Kragel, další z výzkumníků.

Tato nová neuronová síť je pouze jedním z nových a vzrušujících vývojů v oblasti umělé inteligence. Výzkumníci neustále tlačí tuto technologii dále, a bude mít dopad na každou oblast našeho života. Nový vývoj v oblasti umělé inteligence jde hlouběji do různých oblastí lidského chování a emocí. Zatímco většinou víme o umělé inteligenci, která se zabývá fyzickou sférou, včetně svalů, paží a jiných částí těla, nyní vstupujeme do lidské psychiky s touto technologií.