Hvordan En Intelligent Maskin Lært å Kjenne Menneskelige Følelser

233

Ingen visste hvordan å identifisere folk er emosjonelle tilstander ved å se på deres hjerne bølger. Deretter en maskin læring algoritme steppet inn.

Når det kommer til kommunikasjon, mennesker er svært følsomme for hverandres emosjonelle tilstander. Faktisk, de fleste forventer at deres følelsesmessige tilstand til å bli tatt hensyn til av sine korrespondenter. Og når dette skjer, kommunikasjon har en tendens til å være mer effektive.

Så hvis datamaskiner noen gang til å samhandle effektivt med mennesker, de trenger noen måte for å gjenta dette trikset, og å vurdere den emosjonelle tilstanden til sine samtalepartnere. Forstå om en person har en positiv eller negativ sinnstilstand kan gjøre en stor forskjell for kvaliteten på respons som en datamaskin kan gi.

Men hvordan skal vi gjøre dette? En måte å vurdere en persons sinnstilstand er å analysere de elektriske signalene som er produsert av hjernen ved hjelp av en EEG-maskin. Dette kan sikkert avdekke ulike aspekter av hjernen staten, slik som grad av konsentrasjon eller fokus og så videre.

Imidlertid, den emosjonelle tilstander av hjernen er kompleks og mye tidligere arbeid har bemerket at hjernen bølger knyttet til bestemte følelser ser ut til å endre seg over tid. Følgelig er det ingen som har funnet en måte å identifisere dem klart og pålitelig å bruke hjernen bølger.

I dag, at endringer takket være arbeidet til Wei-Lang Zheng og pals ved Shanghai Jiao Tong University. Disse gutta har funnet en måte å identifisere den emosjonelle hjernen sier, og for å gjenta det på en pålitelig måte. De satt teknikken gjennom sine skritt ved å identifisere emosjonelle tilstander i samme fag uke etter uke ved å se bare på deres hjerne bølger.

Wei-Lang og selskapet begynte med å lage en database for å studere. For dette ba de 15 studenter til å se 15 filmsnutter som ble forbundet med positive, negative eller nøytrale følelser.

Under hver visning, laget spilt inn motivets ansikt, så vel som elektriske signaler fra 62 elektroder festet til motivets hode. Deretter fikk de spørsmål om filmen utløste en positiv, negativ eller nøytral reaksjon og for å rangere sine emosjonell opphisselse nivåer på en skala fra 1 til 5. Det som er avgjørende, team gjentok eksperimentet på samme fag over en periode på uker.

Wei-Lang og selskapet så brukes en maskin læring algoritmen for å analysere datasettet, på jakt etter vanlige funksjoner i hjernen bølger av mennesker i samme emosjonelle tilstander.

Sikker nok, algoritmen funnet et sett med mønstre som klart utmerker seg positive, negative og nøytrale følelsene som jobbet for ulike fag og for de samme fagene over tid med en nøyaktighet på rundt 80 prosent. “Resultatet for våre følelser recognition system viser at det nevrale mønstrene er relativt stabil innenfor og mellom øktene,” sier de.

Det er mer å gjøre, selvfølgelig. Temaene i denne studien var alle relativt unge studenter på et Kinesisk universitet. Wei-Lang og selskapet ønsker å se på hvordan emosjonelle hjernen stater endre seg med alder, kjønn og rase. Det er for fremtiden.

For øyeblikket er det som er interessant arbeid som kan forbedre studie av følelser, og en dag vil kunne hjelpe intelligente maskiner bedre forstå de følelsesmessige tilstander av mennesker de samhandler med.

Ref: arxiv.org/abs/1601.02197 Identifisere Stabile Mønstre over Tid for Følelser Anerkjennelse fra EEG