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2019-08-08 15:28:36

情感識別:一種了解自己感受的計算機系統

計算機一眼就可以分辨出快樂的形象和令人沮喪的形象之間的區別嗎?

它可以在幾毫秒內區分出恐怖電影中的浪漫喜劇嗎?

是的,你的大腦也是如此,根據CU Boulder神經科學家本周發表的研究。

負責該項研究的資深作者Tor Wager在CU Boulder擔任心理學和神經科學教授時表示:

“機器學習技術在識別圖像內容方面變得非常擅長 - 破譯它是什么樣的物體。[...]我們想問:情緒可以這樣做嗎?答案是肯定的。“

部分機器學習創新,部分人類大腦成像研究,該論文于周三發表在“科學進步”雜志上,標志著將人類大腦模擬的“神經網絡” - 計算機系統應用到研究中的重要一步。情感。

它還為人類大腦中圖像的表現方式和位置提供了一種新的,不同的視角,表明我們所看到的 - 甚至是短暫的 - 可能對我們的情緒產生比我們想象的更大,更迅速的影響。

“許多人認為人類以某種方式評估他們的環境,情緒來自特定的,祖先的大腦系統,如邊緣系統,”主要作者Philip Kragel說,他是認知科學研究所的博士后研究員。“我們發現視覺皮層本身在情緒的處理和感知中也起著重要作用。”

對于這項研究,Kragel開始使用一個名為AlexNet的現有神經網絡,它使計算機能夠識別物體。利用先前的研究確定了對圖像的陳規定型的情緒反應,他重新調整了網絡,以預測一個人在看到某個圖像時的感受。

然后,他“展示”了一個名為EmoNet的新網絡,從色情照片到自然場景的25,000張圖像,并要求它將它們分為20個類別,如渴望,性欲,恐怖,敬畏和驚喜。

EmoNet可以準確一致地分類11種情緒類型。但它比其他人更能識別一些。例如,它確定了能夠喚起渴望或性欲的照片,準確率超過95%。但它更難以處理混亂,敬畏和驚訝等細微差別的情緒。

即使是簡單的顏色也會引發對情緒的預測:當EmoNet看到黑屏時,它會記錄焦慮。紅色變幻欲望。小狗喚起了娛樂。如果有兩個,那就選擇了浪漫。EmoNet還能夠可靠地評估圖像的強度,不僅可以識別它可能存在的情感,還可以識別它的強弱程度。

當研究人員展示EmoNet簡短的電影剪輯,并要求它將它們歸類為浪漫喜劇,動作片或恐怖電影時,四分之三的時間都是正確的。

你看到的是你的感受

為了進一步測試和改進EmoNet,研究人員隨后引入了18個人類受試者。

作為功??能性磁共振成像(fMRI)機器測量他們的大腦活動,他們被顯示4秒閃爍的112張圖像。EmoNet看到了相同的圖片,基本上是第19個主題。

當神經網絡中的活動與受試者的大腦中的活動進行比較時,模式匹配起來。

Philip Kragel說:

“我們發現枕葉中的大腦活動模式與EmoNet中用于編碼特定情緒的單元之間存在對應關系。這意味著EmoNet學會了以生物學上合理的方式表達情感,即使我們沒有明確地訓練這樣做。“

大腦成像本身也產生了一些令人驚訝的發現。即使是簡短的基本圖像 - 物體或面部 - 也可以點燃大腦視覺皮層中與情緒相關的活動。不同的情感照亮了不同的地區。

“這表明情緒不僅僅是后來發生在大腦不同區域的附加物,”現在是達特茅斯學院教授的蓋格說。“我們的大腦正在認識它們,對它們進行分類并在很早的時候對它們做出回應。”

最終,研究人員表示,像EmoNet這樣的神經網絡可以用于技術,幫助人們以數字方式篩選出負面圖像或找到正面圖像。它還可以用于改善計算機與人類的互動,并有助于推動情緒研究。

Kragel說:“你看到的以及你周圍的環境會對你的情感生活產生重大影響。”

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