Trí tuệ nhân tạo đang đi sâu vào cảm xúc con người

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Colorado và Đại học Duke đã phát triển một mạng lưới thần kinh để giải mã chính xác hình ảnh vào 11 danh mục cảm xúc khác nhau của con người. Đội ngũ nghiên cứu tại các trường đại học bao gồm Phillip A. Kragel, Marianne C. Reddan, Kevin S. LaBar và Tor D. Wagner. 

Phillip Kragel giải thích mạng lưới thần kinh như các mô hình máy tính có thể ánh xạ tín hiệu đầu vào đến đầu ra quan tâm bằng cách học một loạt các bộ lọc. Mỗi khi một mạng lưới được đào tạo để phát hiện một hình ảnh hoặc thứ gì đó, nó học các tính năng khác nhau độc đáo của nó như hình dạng, màu sắc và kích thước.

Mạng lưới thần kinh tích chập mới này đã được đặt tên là EmoNet, và nó được đào tạo trên hình ảnh trực quan. Đội ngũ nghiên cứu đã sử dụng một cơ sở dữ liệu có 2.185 video và bao gồm 27 danh mục cảm xúc khác nhau. Từ bộ sưu tập video, họ đã trích xuất 137.482 khung hình được chia thành mẫu đào tạo và thử nghiệm. Chúng không chỉ là cảm xúc cơ bản, mà còn bao gồm nhiều cảm xúc phức tạp. Các danh mục cảm xúc khác nhau bao gồm lo lắng, kinh ngạc, chán nản, bối rối, khát khao, ghê tởm, đau đớn đồng cảm, mê hoặc, hứng thú, sợ hãi, kinh hoàng, quan tâm, niềm vui, lãng mạn, buồn bã, ham muốn tình dục và ngạc nhiên. 

Mô hình này có thể phát hiện một số cảm xúc như khát khao và ham muốn tình dục với khoảng tin cậy cao, nhưng nó gặp khó khăn với các cảm xúc khác như bối rối và ngạc nhiên. Để phân loại các hình ảnh và cảm xúc khác nhau, mạng lưới thần kinh sử dụng các yếu tố như màu sắc, phổ năng lượng không gian, và sự hiện diện của đối tượng và khuôn mặt trong hình ảnh. 

Để xây dựng trên nghiên cứu và mạng lưới thần kinh, đội ngũ đã nghiên cứu 18 người khác nhau và hoạt động của não bộ sau khi hiển thị cho họ 112 hình ảnh khác nhau. Sau khi hiển thị hình ảnh cho con người thực, các nhà nghiên cứu đã hiển thị cùng một hình ảnh cho mạng lưới EmoNet để so sánh kết quả giữa hai. 

Chúng ta đã sử dụng một số ứng dụng và chương trình mỗi ngày để đọc khuôn mặt và biểu cảm của chúng ta cho các thứ như nhận dạng khuôn mặt, xử lý ảnh thông qua trí tuệ nhân tạo và để mở khóa điện thoại thông minh của chúng ta. Sự phát triển mới này đưa điều đó đi xa hơn với khả năng không chỉ đọc các đặc điểm vật lý của khuôn mặt, mà còn đọc cảm xúc và cảm giác của một người thông qua khuôn mặt của họ. Đó là một sự phát triển thú vị nhưng cũng đáng lo ngại vì các vấn đề về quyền riêng tư chắc chắn sẽ phát sinh. Chúng ta đã lo lắng về nhận dạng khuôn mặt và những gì có thể xảy ra với dữ liệu đó. 

Ngoài tiềm năng nguy hiểm liên quan đến các vấn đề về quyền riêng tư, sự phát triển công nghệ mới này có thể giúp đỡ trong nhiều lĩnh vực. Ví dụ, nhiều nhà nghiên cứu thường dựa vào việc tham gia báo cáo về cảm xúc của họ. Giờ đây, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng hình ảnh khuôn mặt của người tham gia để tìm hiểu cảm xúc của họ. Điều này sẽ giảm thiểu các lỗi trong nghiên cứu và dữ liệu. 

“Khi nói đến việc đo lường cảm xúc, chúng ta thường vẫn bị giới hạn chỉ trong việc hỏi người ta cảm thấy thế nào,” Tor Wagner, một trong những nhà nghiên cứu trong đội ngũ, cho biết. “Công việc của chúng ta có thể giúp chúng ta chuyển hướng tới các biện pháp trực tiếp của các quá trình liên quan đến cảm xúc trong não.” 

Nghiên cứu mới này cũng có thể giúp chuyển đổi các nhãn về sức khỏe tâm thần như “lo lắng” sang các quá trình não bộ. 

“Đi xa khỏi các nhãn chủ quan như ‘lo lắng’ và ‘trầm cảm’ hướng tới các quá trình não bộ có thể dẫn đến các mục tiêu mới cho liệu pháp, điều trị và can thiệp,” Phillip Kragel, một trong những nhà nghiên cứu khác, cho biết. 

Mạng lưới thần kinh mới này chỉ là một trong những sự phát triển mới và thú vị trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các nhà nghiên cứu đang liên tục đẩy công nghệ này đi xa hơn, và nó sẽ tạo ra tác động trong mọi lĩnh vực của cuộc sống chúng ta. Các sự phát triển mới trong trí tuệ nhân tạo đang đưa nó đi sâu vào các lĩnh vực khác nhau của hành vi và cảm xúc con người. Trong khi chúng ta chủ yếu biết về trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực vật lý bao gồm cơ bắp, cánh tay và các bộ phận khác của cơ thể, chúng ta đang đi vào tâm lý con người với công nghệ này.