Sztuczna inteligencja coraz głębiej wkracza w ludzką emocję

Naukowcy z Uniwersytetu Kolorado i Uniwersytetu Duke opracowali sieć neuronową, która może dokładnie odczytywać obrazy i klasyfikować je do 11 różnych kategorii emocji ludzkich. Zespół badawczy na uniwersytetach obejmował Phillipa A. Kragela, Marianne C. Reddan, Kevina S. LaBara i Tora D. Wagnera.

Phillip Kragel wyjaśnia, że sieci neuronowe są modelami komputerowymi, które mogą mapować sygnały wejściowe na wyjście interesujące poprzez naukę serii filtrów. Kiedy sieć jest szkolona do wykrywania określonego obrazu lub przedmiotu, uczy się różnych cech, które są unikalne dla niego, takich jak kształt, kolor i rozmiar.

Nowa sieć neuronowa nazwana EmoNet została opracowana i szkolona na podstawie obrazów wizualnych. Zespół badawczy wykorzystał bazę danych, która zawierała 2185 filmów i 27 różnych kategorii emocji. Z tej kolekcji filmów wyodrębniono 137 482 klatki, które zostały podzielone na próbki szkoleniowe i testowe. Nie były to tylko podstawowe emocje, ale także wiele złożonych. Różne kategorie emocji obejmowały lęk, zdumienie, nudę, dezorientację, pożądanie, odrazę, empatyczny ból, zauroczenie, ekscytację, strach, horror, zainteresowanie, radość, romans, smutek, pożądanie seksualne i zaskoczenie.

Model był w stanie wykryć niektóre emocje, takie jak pożądanie i pożądanie seksualne, z wysokim poziomem ufności, ale miał trudności z innymi emocjami, takimi jak dezorientacja i zaskoczenie. Aby sklasyfikować różne obrazy i emocje, sieć neuronowa wykorzystywała takie rzeczy, jak kolor, widmo mocy przestrzennych, oraz obecność obiektów i twarzy na obrazach.

Aby rozwijać badania i sieć neuronową, zespół badał 18 różnych osób i ich aktywność mózgu po pokazaniu im 112 różnych obrazów. Po pokazaniu prawdziwym ludziom obrazów, badacze pokazali te same obrazy sieci EmoNet, aby porównać wyniki między nimi.

Już teraz używamy pewnych aplikacji i programów, które czytają nasze twarze i wyrażenia, takie jak rozpoznawanie twarzy, manipulacja zdjęciami za pomocą sztucznej inteligencji i odblokowanie naszych smartfonów. Ten nowy rozwój idzie o wiele dalej, ponieważ pozwala nie tylko czytać fizyczne cechy twarzy, ale także czytać emocje i uczucia ludzi poprzez ich twarze. Jest to ekscytujący, ale także niepokojący rozwój, ponieważ na pewno pojawią się obawy dotyczące prywatności. Już teraz martwimy się o rozpoznawanie twarzy i to, co może się z tymi danymi stać.

Pomijając niebezpieczny potencjał dotyczący obaw o prywatność, ten nowy rozwój technologiczny może pomóc w wielu dziedzinach. Po pierwsze, wielu badaczy często polega na tym, że uczestnicy raportują o swoich emocjach. Teraz badacze mogą wykorzystać obraz twarzy uczestnika, aby dowiedzieć się o jego emocjach. To zmniejszy błędy w badaniach i danych.

“Kiedy chodzi o mierzenie emocji, nadal jesteśmy ograniczeni do pytania ludzi, jak się czują”, powiedział Tor Wagner, jeden z badaczy w zespole. “Nasza praca może pomóc nam przejść do bezpośrednich miar procesów emocjonalnych związanych z mózgiem”.

To nowe badanie może również pomóc w przejściu od etykiet mentalnych, takich jak “lęk”, do procesów mózgowych.

“Przechodzenie od subiektywnych etykiet, takich jak ‘lęk’ i ‘depresja’, do procesów mózgowych może prowadzić do nowych celów dla terapii, leczenia i interwencji”, powiedział Phillip Kragel, inny z badaczy.

Ta nowa sieć neuronowa jest tylko jednym z nowych i ekscytujących rozwojów w dziedzinie sztucznej inteligencji. Badacze ciągle rozwijają tę technologię, co wpłynie na każdy aspekt naszego życia. Nowe rozwoje w sztucznej inteligencji prowadzą ją głębiej w różne obszary ludzkiego zachowania i emocji. Podczas gdy głównie znamy sztuczną inteligencję zajmującą się dziedziną fizyczną, w tym mięśniami, ramionami i innymi częściami ciała, teraz wkraczamy w ludzką psychikę za pomocą tej technologii.