电脑真的能读出你的情绪吗?

2019-07-30 15:55:23 阅读 185 views 次

  

       随着人工智能和机器学习的出现,计算机执行曾经难以想象的特殊任务的能力正在迅速提高。

  解决复杂的数学问题、难题,甚至分析医学症状和实验室数据以获得诊断的能力,不过是现在可能实现的一些了不起的壮举。Alexa能够响应语音命令来执行在线搜索、完成诸如在亚马逊上播放音乐和订购产品等任务,这无疑是令人印象深刻的。

  根据发表在《科学进展》杂志上的一项最新研究,一个更令人生畏的领域是研究人员开始看到进展的前沿领域。问题是:计算机能分辨出人类情感的复杂性和细微差别吗?好的形象和悲伤的形象?在几毫秒之内,它能根据对像素化图像的解释,捕捉人类情感的细微差别吗?

  根据他们的初步研究,答案似乎是肯定的,而且可能和人类一样好。

  “机器学习技术在识别图像的内容——识别什么样的物体上变得非常好,”Tor Wager说,他以前是科罗拉多大学博尔德分校的心理学和神经科学教授,当时在一份新闻稿中进行了这项研究。我们想问:它对情绪也有同样的作用吗?答案是肯定的,“这项研究结合了机器学习和人脑成像技术,代表了神经网络在人类情感研究中的发展和应用的重要进展。神经网络是模仿人脑的计算机系统。但是这项研究也揭示了图像在人脑中的表达方式和位置的重要性,暗示我们所看到的,甚至是短暂的,可能对我们的情绪产生比我们可能意识到的更为重要的影响。

  “很多人认为人类以某种方式评估他们的环境,情感来自于特定的,祖先的大脑系统,如边缘系统,”主要作者,认知科学研究所的博士后研究助理Philip Kragel说。我们发现视觉皮层本身也在情绪的处理和感知中起着重要的作用。”

  Emonet的诞生作为研究的一部分,Kragel利用了现有的神经网络Alexnet,它允许计算机识别物体。他还依赖于先前的研究,精确定位对图像的刻板情感反应,并重新配置他的新网络来预测一个人看到某个图像时的感受。

  随后,Kragel介绍了他的新网络emonet,从色情照片到简单的自然图像,共有25000张新图像,并要求它将它们分为20类,包括敬畏和惊奇、渴望、性欲望或恐怖。

  虽然emonet能够准确可靠地对11种情绪类型进行分类,但与其他类型相比,它更擅长识别特定类型的情绪。在这种情况下,它以95%以上的准确率识别出了表现性欲望或欲望的照片。然而,在识别更细微或更主观的情绪如困惑、敬畏和惊讶时,它并没有那么准确。更值得注意的是,暴露在简单的颜色下可以记录一种情绪:当emonet暴露在黑屏下时,它记录了焦虑。红色表示渴望。小狗们玩得很开心,当他们两个在一起时,就选择了浪漫。emonet还能够一致地评价图像的强度,识别实际的情绪及其相应的强度。

  emonet还播放了电影预告片,75%的人能够将它们归类为浪漫喜剧、动作片或恐怖片。

  你看到的是你的感受这项研究的关键部分是,研究人员向18名人类参与者介绍了emonet,利用功能性磁共振成像(fmri)记录和测量大脑活动,参与者被展示了112张图像的4秒闪光。emonet也看到了同样的图像,被认为是研究的第19个参与者。

  结果很有趣:当把神经网络的活动与参与者大脑的活动进行比较(基于MRI数据)时,这些模式是相似的。

  “我们发现枕叶的大脑活动模式与emonet中编码特定情绪的单位之间存在对应关系。这意味着,emonet学会了用一种生物学上可信的方式来表达情感,尽管我们没有明确地训练它这样做,”kragel说。

  核磁共振数据还显示,即使是短暂地暴露在一张简单的图像上——一张脸或一个物体——也可能在大脑的视觉皮层触发基于情绪的信号。此外,不同类型的情绪突出了大脑皮层的独特区域,这意味着对情绪的解剖学特异性。

  达特茅斯学院的神经科学教授瓦格说:“这表明,情绪不仅仅是大脑不同区域后来发生的附加因素。”我们的大脑很早就认识到它们,对它们进行分类并做出反应。”

  研究人员认为,像emonet这样的神经网络可能有助于人们在设计家庭、办公室或其他社区环境时分析和选择积极和消极的图像。它也可能有助于进一步研究情绪以及人类与一般意义上的计算机的关系。

  这项研究有助于强调视觉提示和输入在我们周围环境中的重要性,以及它们对我们的情感幸福或相反的逆境有多重要。

  为了改善我们的情感福祉,进化表明关注我们周围的环境是很重要的。

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