Sztuczna inteligencja coraz głębiej wnika w ludzkie emocje

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

Phillip Kragel wyjaśnia, że sieci neuronowe to modele komputerowe, które są w stanie mapować sygnały wejściowe na wyjście interesujące poprzez naukę serii filtrów. Kiedy sieć jest szkolona do wykrywania pewnego obrazu lub rzeczy, uczy się różnych cech, które są unikalne dla niej, takich jak kształt, kolor i rozmiar.

Nowa sieć neuronowa została nazwana EmoNet, a została wyszkolona na obrazach wizualnych. Zespół badawczy użył bazy danych, która zawierała 2 185 filmów wideo i 27 różnych kategorii emocji. Z kolekcji filmów wideo wyodrębnili 137 482 klatki, które zostały podzielone na próbki szkoleniowe i testowe. Nie były to tylko podstawowe emocje, ale również wiele złożonych. Różne kategorie emocji obejmowały lęk, podziw, nudę, zakłopotanie, pragnienie, obrzydzenie, empatyczny ból, trans, ekscytację, strach, horror, zainteresowanie, radość, romans, smutek, pożądanie seksualne i zaskoczenie.

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

Aby rozbudować 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 każdego dnia, które czytają nasze twarze i wyrażenia, aby uzyskać takie rzeczy, jak rozpoznawanie twarzy, manipulacja zdjęciami za pomocą sztucznej inteligencji i odblokowanie naszych smartfonów. Ten nowy rozwój idzie o wiele dalej, z możliwością nie tylko czytania fizycznych cech twarzy, ale także czytania emocji i uczuć osoby poprzez jej twarz. 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.

Poza niebezpiecznym potencjałem dotyczącym 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 używać obrazu twarzy uczestnika, aby dowiedzieć się o jego emocjach. To zmniejszy błędy w badaniach i danych.

„Kiedy chodzi o mierzenie emocji, zwykle nadal jesteśmy ograniczeni tylko do pytania ludzi, jak się czują”, powiedział Tor Wagner, jeden z badaczy w zespole. „Nasza praca może pomóc nam przesunąć się w kierunku bezpośrednich miar procesów emocjonalnych w mózgu”.

To nowe badanie może również pomóc w przejściu od etykiet zdrowia psychicznego, takich jak „lęk”, do procesów mózgowych.

„Przechodzenie od subiektywnych etykiet, takich jak „lęk” i „depresja”, w kierunku procesów mózgowych może doprowadzić do nowych celów terapeutycznych, leczenia i interwencji”, powiedział Phillip Kragel, inny z badaczy.

Ta nowa sieć neuronowa to tylko jeden z nowych i ekscytujących rozwojów w dziedzinie sztucznej inteligencji. Badacze ciągle posuwają tę technologię do przodu, a będzie miała wpływ na każdy obszar naszego życia. Nowe rozwoje w dziedzinie sztucznej inteligencji idą coraz głębiej w różne obszary ludzkiego zachowania i emocji. Podczas gdy głównie znamy sztuczną inteligencję zajmującą się sferą fizyczną, w tym mięśniami, ramionami i innymi częściami ciała, teraz wkraczamy w ludzką psychikę za pomocą tej technologii.