研究人员也培训人工智能感受情绪

2019-07-31 11:58:27 阅读 107 views 次

  

       对于即将到来的机器人启示录来说,这是个好消息:我们的人工智能霸主将能够理解和交流人类的情感。

  科罗拉多大学博尔德分校的研究人员建立了一个神经网络,将图像准确地分类为11种情绪类别。“机器学习技术在识别图像内容方面越来越擅长——破译图像是什么样的对象,”Tor Wager,T.他在一份声明中说,他在学习。

  “我们想问的是:它能对情绪起到同样的作用吗?“他继续说。“答案是肯定的。”

  在现有的神经网络Alexnet的基础上,研究小组的组长PhilipKragel重新调整了这项技术,以预测一个人看到某些照片时的感受。

  然后,他给这个名为emonet的新网络提供了25000张从色情图片到自然场景的图片,并要求它将它们分为20类,如渴望、性欲、恐怖、敬畏和惊喜。

  emonet准确地(并且始终如一地)识别了11种情绪类型,有些比其他更容易识别。

  例如,它可以识别出95%以上的准确率唤起渴望或性欲的照片,但却与细微的情感(如困惑)作斗争。

  即使是浅色也会引发预测:当emonet看到黑屏时,它记录了焦虑;红色变出了渴望。一旦最初的测试成功,研究人员邀请18名人类受试者与神经网络一起参与。

  连接一台功能性磁共振成像(fmri)机器来测量他们的大脑活动,让人们看到112张图像的4秒钟闪烁。

  emonet看到了同样的图片。

  人脑的活动与神经网络的活动相匹配。

  Kragel解释说:“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学会了用生物学上可信的方式表达情感,即使我们没有明确训练它这样做。”

  这项研究也为图像在人脑中的表现方式和位置提供了新的线索,表明即使是一个简短的基本图像也会对我们的情绪产生影响。“这表明,情绪不仅仅是后来在大脑不同区域发生的附加因素,”Wager说,现在是达特茅斯学院教授。“我们的大脑很早就认识到它们,对它们进行分类,并对它们做出反应。”

  “你所看到的和你周围的环境会对你的情感生活产生很大的影响,”Kragel补充道。

  最终,像emonet这样的系统可以帮助人们数字筛选出负面图像或找到正面图像;它也可以应用于改善人机交互。

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