AI se posouvá hlouběji do lidských emocí

Výzkumníci z University of Colorado a Duke University vyvinuli neuronovou síť pro přesné dekódování obrázků do 11 různých kategorií lidských emocí. Výzkumný tým na univerzitách zahrnoval Phillip A. Kragel, Marianne C. Reddan, Kevin S. LaBar a Tor D. Wagner. 

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

Nová konvoluční neuronová síť byla pojmenována EmoNet a byla trénována na vizuálních obrázcích. Výzkumný tým použil databázi, která měla 2,185 videí a zahrnovala 27 různých kategorií emocí. Ze sbírky videí extrahovali 137,482 XNUMX snímků, které byly rozděleny na tréninkové a testovací vzorky. Nebyly to jen základní emoce, ale zahrnovaly i mnoho složitých. Různé kategorie emocí zahrnovaly úzkost, úžas, nudu, zmatenost, touhu, znechucení, empatickou bolest, vstup, vzrušení, strach, hrůzu, zájem, radost, romantiku, smutek, sexuální touhu a překvapení. 

Model byl schopen detekovat některé emoce, jako je touha a sexuální touha, ve vysokém intervalu spolehlivosti, ale měl problémy s jinými emocemi, jako je zmatek a překvapení. Ke kategorizaci různých obrazů a emocí použila neuronová síť věci, jako je barva, prostorová výkonová spektra a přítomnost objektů a tváří v obrazech. 

Aby tým mohl stavět na výzkumu a neuronové síti, studoval 18 různých lidí a jejich mozkovou aktivitu poté, co jim ukázal 112 různých obrázků. Poté, co vědci ukázali obrázky skutečným lidem, ukázali stejné obrázky síti EmoNet, aby porovnali výsledky mezi těmito dvěma. 

Každý den již používáme určité aplikace a programy, které čtou naše tváře a výrazy pro věci, jako je rozpoznávání obličeje, manipulace s fotografiemi prostřednictvím AI a odemykání našich chytrých telefonů. Tento nový vývoj to posouvá mnohem dále s možností nejen číst fyzické rysy obličeje, ale nyní číst emoce a pocity člověka prostřednictvím jeho tváří. Je to vzrušující, ale také znepokojivý vývoj, protože obavy o soukromí jistě vyvstanou. Už teď se obáváme rozpoznávání obličeje a toho, co se s těmito daty může stát. 

Kromě nebezpečného potenciálu ohledně ochrany soukromí může tento nový technologický vývoj pomoci v mnoha oblastech. Za prvé, mnoho výzkumníků často spoléhá na to, že účastníci hlásí své vlastní emoce. Nyní mohou vědci použít obrázek obličeje tohoto účastníka, aby se naučili své emoce. Tím se sníží chyby ve výzkumu a datech. 

„Pokud jde o měření emocí, obvykle se stále omezujeme pouze na to, abychom se zeptali lidí, jak se cítí,“ řekl Tor Wagner, jeden z výzkumníků v týmu. "Naše práce nás může posunout k přímému měření mozkových procesů souvisejících s emocemi." 

Tento nový výzkum může také pomoci převést označení duševního zdraví jako „úzkost“ na mozkové procesy. 

"Posun od subjektivních nálepek, jako je "úzkost" a "deprese" směrem k mozkovým procesům, by mohl vést k novým cílům pro terapeutika, léčby a intervence." řekl Phillip Kragel, další z výzkumníků. 

Tato nová neuronová síť je jen jedním z nových a vzrušujících pokroků v umělé inteligenci. Vědci tuto technologii neustále posouvají dál a bude mít dopad v každé oblasti našeho života. Nový vývoj v oblasti umělé inteligence ji zavádí hlouběji do různých oblastí lidského chování a emocí. Zatímco většinou víme, že AI se zabývá fyzickou sférou, včetně svalů, paží a dalších částí těla, nyní se s touto technologií dostáváme do lidské psychiky.