Neurowissenschaftler der University of Colorado Boulder haben maschinelles Lernen und Neurowissenschaften kombiniert, um Erstellen Sie einen vom Gehirn inspirierten Computer das kann den Unterschied zwischen traurigen und glücklichen Bildern erkennen.
Erkennen der Emotionen von Bildern
"Die Technologie des maschinellen Lernens ist wirklich gut darin, den Inhalt von Bildern zu erkennen - zu entschlüsseln, um welche Art von Objekt es sich handelt", sagte der leitende Autor Tor Wager, der als Professor für Psychologie und Neurowissenschaften an der CU Boulder an der Studie arbeitete."Wir wollten fragen: Könnte es dasselbe mit Emotionen machen? Die Antwort ist ja."
Das Experiment ist eine wichtige Entwicklung in "neuronalen Netzen", Computersystemen, die dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind. Es zeigt auch, dass das, was wir sehen, einen stärkeren Einfluss auf unsere Emotionen haben kann, als wir vielleicht denken.
"Viele Menschen gehen davon aus, dass Menschen ihre Umwelt auf eine bestimmte Weise bewerten und Emotionen aus bestimmten, angestammten älteren Gehirnsystemen wie dem limbischen System resultieren", sagte der Hauptautor Philip Kragel, ein Postdoktorand am Institut für Kognitionswissenschaft."Wir haben festgestellt, dass der visuelle Kortex selbst auch eine wichtige Rolle bei der Verarbeitung und Wahrnehmung von Emotionen spielt."
Für ihre Studie verwendeten die Forscher ein neuronales Netzwerk namens AlexNet, mit dem Computer Objekte erkennen und umrüsten können, um vorherzusagen, wie sich eine Person fühlen würde, wenn sie ein bestimmtes Bild mit früheren Untersuchungen sieht. Die Forscher nannten das neue Netzwerk EmoNet und fuhren fortum es 25.000 Bilder zu zeigen.
Der Computer wurde dann gebeten, sie in 20 Abschnitte wie Verlangen, sexuelles Verlangen, Entsetzen, Ehrfurcht und Überraschung zu kategorisieren. Es wurde festgestellt, dass das Programm einige Emotionen besser erkennt als andere.
Es konnte 11 der Emotionstypen genau und konsistent kategorisieren. Verlangen oder sexuelles Verlangen wurden beispielsweise mit einer Genauigkeit von mehr als 95 Prozent kategorisiert.
Nuanciertere diskrete Emotionen wie Verwirrung, Ehrfurcht und Überraschung waren jedoch schwerer zu lokalisieren. EmoNet erwies sich als sehr zuverlässig bei der Bewertung der Intensität von Bildern.
Es war auch ziemlich gut, kurze Filmclips zu bewerten. Als sie gebeten wurden, sie als romantische Komödien, Actionfilme oder Horrorfilme einzustufen, wurde sie in 75% der Fälle korrekt bewertet.
Gleiche neuronale Netzwerkmuster für Mensch und Computer
Die Forscher verwendeten dann 18 menschliche Probanden und ließen ihre Gehirnaktivität mit einer funktionellen Magnetresonanztomographie fMRT messen, wenn ihnen dieselben 112 Bilder wie EmoNet gezeigt wurden. Überraschenderweise waren die neuronalen Netzwerkmuster für Mensch und Computer gleich.
"Wir haben eine Entsprechung zwischen Mustern der Gehirnaktivität im Okzipitallappen und Einheiten in EmoNet gefunden, die für bestimmte Emotionen kodieren. Dies bedeutet, dass EmoNet gelernt hat, Emotionen auf eine Weise darzustellen, die biologisch plausibel ist, obwohl wir sie nicht explizit trainiert habendazu ", sagte Kragel.
Letztendlich glauben die Forscher, dass ihre Arbeit zur Verbesserung der Computer-Mensch-Interaktion und zur Förderung der Emotionsforschung eingesetzt werden könnte. Derzeit zeigt die Forschung jedoch nur, wie wichtig es ist, zu überwachen, wem Sie ausgesetzt sind.
"Was Sie sehen und was Ihre Umgebung ist, kann einen großen Unterschied in Ihrem emotionalen Leben bewirken", fügte Kragel hinzu.
Die Studie wird in der Zeitschrift veröffentlicht ScienceAdvances.