Tyrimas naudoja dirbtinį intelektą žmogaus emocijoms matuoti

Nauji tyrimai, pristatyti praktiškai per kognityvinių neuromokslų draugijos (CNS) metinį susitikimą, parodo, kaip duomenimis pagrįsti skaičiavimo metodai naudojami paaiškinant pagrindinę žmogaus savybę - emocijas. Tyrėjai mano, kad jų išvados panaikins senas idėjas apie emocijų struktūrą žmonijoje.

Mokslininkai taiko skaičiavimo galią, kad suprastų viską, pradedant nuo to, kaip mes generuojame spontaniškas emocijas klajonių metu, iki to, kaip mes iššifruojame veido išraiškas kultūrose.

Tyrėjai mano, kad išvados yra svarbios apibūdinant, kaip emocijos prisideda prie gerovės, psichiatrinių sutrikimų neurobiologiją ir netgi tai, kaip sukurti efektyvesnius socialinius robotus.

„Dirbtinis intelektas (AI) suteikia mokslininkams galimybę tirti emocijas būdais, kurie anksčiau buvo laikomi neįmanomais, o tai lemia atradimus, kurie pakeičia tai, kaip mes manome, emocijos yra generuojamos iš biologinių signalų“, - sakė dr. Kevinas LaBaras iš Duke'o universiteto.

Šešios pagrindinės žmogaus emocijos - baimė, pyktis, pasibjaurėjimas, liūdesys, laimė ir netikėtumas - dešimtmečius buvo laikomos visuotinėmis žmogaus psichologijoje. Nepaisant šios idėjos paplitimo visuomenėje, ekspertai tvirtina, kad mokslinis sutarimas iš tikrųjų rodo, jog šios emocijos toli gražu nėra universalios.

Visų pirma, tarp kultūrų, ypač žmonėms iš Rytų Azijos, yra didelis atotrūkis tarp veido emocijų, sakė dr. Rachaelis Jackas, Glazgo universiteto mokslininkas.

Džekas stengėsi suprasti, ką ji vadina „veido kalba“; kaip individualūs veido judesiai įvairiai sujungiami kuriant prasmingas veido išraiškas (pvz., kaip raidės sujungia žodžius).

"Aš tai galvoju šiek tiek kaip apie bandymą nulaužti hieroglifus ar nežinomą senovės kalbą", - sakė Džekas. „Mes tiek daug žinome apie sakytinę ir rašytinę kalbą, net šimtus senovės kalbų, tačiau turime palyginti nedaug oficialių žinių apie neverbalines komunikacijos sistemas, kurias naudojame kasdien ir kurios yra labai svarbios visoms žmonių visuomenėms“.

Naujame darbe Jackas ir jos komanda sukūrė naują duomenimis pagrįstą metodą, kad sukurtų dinamiškus šių veido judesių modelius, pavyzdžiui, emocijų veido išraiškų receptų knygą. Jos komanda dabar perkelia šiuos modelius į skaitmeninius agentus, tokius kaip socialiniai robotai ir virtualūs žmonės, kad jie galėtų sukurti socialiai niuansuotą ir kultūriškai jautrią veido išraišką.

Iš savo tyrimų jie sukūrė naują veido judesių generatorių, kuris gali atsitiktinai pasirinkti atskirų veido judesių pogrupį, pvz., Antakių pakėlėją, nosies raukšlėtoją ar lūpų neštuvus, ir atsitiktinai suaktyvinti kiekvieno jų intensyvumą ir laiką.

Šie atsitiktinai suaktyvinti veido judesiai sujungiami ir sukuriama veido animacija. Tyrimo dalyviai iš skirtingų kultūrų suskirsto veido animaciją pagal šešias klasikines emocijas arba gali pasirinkti „kitas“, jei nesuvokia nė vienos iš šių emocijų.

Po daugelio tokių bandymų mokslininkai sukuria statistinį ryšį tarp kiekvieno bandymo pateiktų veido judesių ir dalyvių atsakymų, kuris sukuria matematinį modelį.

"Skirtingai nuo tradicinių teorija pagrįstų požiūrių, kai eksperimentatoriai pasirinko hipotezinį veido išraiškų rinkinį ir parodė juos dalyviams visame pasaulyje, mes pridėjome psichofizinį požiūrį", - sakė Jackas.

"Tai labiau priklauso nuo duomenų ir yra agnostiškesnė imant ir tikrinant veido išraiškas, o kritiškai - subjektyvus kultūros dalyvių suvokimas, kad suprastų, kokie veido judesiai skatina suvokti tam tikrą emociją, pavyzdžiui," jis yra laimingas "."

Šie tyrimai sutelkė šešias įprastas mintis apie visuotines emocijų išraiškas tik į keturias tarpkultūrines išraiškas. "Egzistuoja dideli kultūriniai veido išraiškų skirtumai, kurie gali trukdyti tarpkultūriniam bendravimui", - sakė Jackas. "Mes dažnai, bet ne visada pastebime, kad Rytų Azijos veido išraiškos akys yra išraiškingesnės nei vakarietiškos, kurios paprastai turi išraiškingesnes burnas, kaip ir rytiniai, palyginti su vakarietiškais jaustukais!"

Ji priduria, kad taip pat yra kultūrinių bruožų, kurie gali būti naudojami palaikant tikslų tarpkultūrinį konkrečių pranešimų perdavimą; pavyzdžiui, laimingos, susidomėjusios ir nuobodžios veido išraiškos yra panašios visose Rytų ir Vakarų kultūrose ir jas galima lengvai atpažinti įvairiose kultūrose.

Džekas ir jos komanda dabar naudoja savo modelius, kad sustiprintų robotų ir kitų skaitmeninių agentų, kurie gali būti naudojami visame pasaulyje, socialinio signalizavimo galimybes. "Mums labai malonu perkelti savo veido išraiškos modelius į įvairius skaitmeninius agentus ir pamatyti dramatišką pagerėjimą", - sako ji.

Suprasti, kaip subjektyvus emocijų patyrimas yra smegenyse, yra šventasis afektinio neuromokslo dalykas, sakė kunigaikščio LaBaras.„Tai yra sunki problema, ir iki šiol pasiekta mažai pažangos“. Savo laboratorijoje LaBaras ir jo kolegos stengiasi suprasti emocijas, kylančias, kai smegenys ramybės metu klajoja mintimis.

"Nesvarbu, ar jas sukelia vidinės mintys, ar prisiminimai, šios" sąmonės srauto "emocijos yra atrajojimo ir nerimo taikiniai, kurie gali sukelti ilgas nuotaikos būsenas ir gali pakreipti atmintį ir priimti sprendimus", - sakė jis.

Dar neseniai mokslininkai negalėjo iššifruoti šių emocijų iš smegenų funkcijos ramybės būsenos signalų. Dabar „LaBar“ komanda sugebėjo pritaikyti mašininio mokymosi priemones, kad išgautų neurovizinius žymenis mažiems emocijų rinkiniams, pavyzdžiui, baimei, pykčiui ir netikėtumui. Be to, mokslininkai modeliavo, kaip šios emocijos savaime atsiranda smegenyse, kol tiriamieji ilsisi MRT skaitytuve.

Darbo esmė buvo mokyti mašininio mokymosi algoritmą, kad būtų galima atskirti smegenų veiklos modelius, kurie atskiria emocijas. Tyrėjai pateikia modelio klasifikatoriaus algoritmą su mokymų duomenų rinkiniu iš grupės dalyvių, kuriems buvo pateikta muzika ir filmų klipai, kurie sukėlė specifines emocijas.

Naudodamas grįžtamąjį ryšį, algoritmas išmoksta pasverti iš skirtingų smegenų regionų gaunamus duomenis, kad būtų optimizuotas kiekvienos emocijos signalas. Tuomet mokslininkai išbando, ar gerai klasifikatorius gali numatyti sukeltas emocijas naujame dalyvių imtyje, naudodamas smegenų svorio rinkinį, kurį jis generavo iš bandomosios imties.

„Kai tokiu būdu bus patvirtinti konkrečių emocijų smegenų modeliai, mes ieškome įrodymų, kad šie modeliai atsiranda spontaniškai dalyviuose, kurie tik ramybės būsenoje guli skaitytuve“, - sakė Labaras.

„Tada galime nustatyti, ar modelio klasifikatorius tiksliai numato emocijas, apie kurias žmonės spontaniškai praneša skaitytuve, ir nustatome individualius skirtumus“.

Šaltinis: kognityvinių neuromokslų draugija / EurekAlert