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人工智能EmoNet可辨识多种人类情绪 较抽象情绪例外

AI在判断渴望等情绪上准确率较高。杜克大学

美国科学家日前利用人工智能(AI)判断人类的情绪,结果该神经网络已可准确分类11种不同情绪。不过,在判断惊叹等较抽象情绪其准确率较低。

据CNET报导,研究人员Philip Kragel指出,神经网络是指透过学习许多过滤机制,将输入讯号绘制成需要输出的计算机模型,例如训练判断香蕉的网络,会去学习诸如形状与颜色等独特的特征。

科罗拉多大学(University of Colorado)与杜克大学(Duke University)研究团队开发的EmoNet,是利用2,185支代表27种独特情绪影片组成的资料库,当中包含从焦虑与感兴趣到悲伤与惊喜都有。

虽然该模型在区分与渴望、有性欲与惊恐有关的影像信赖区间较高,但在判断困惑、惊叹与惊喜等较抽象情绪相对较弱。该神经网络是利用颜色、空间能量频谱(spatial power spectra)与存在物体及影像中的脸部进行分类。

研究人员Tor Wagner指出,过去在判断情绪上,只限于询问当事人的感受,这次研究结果可帮助外界朝直接判断情绪相关的脑部处理再迈进一步。研究人员也指出,除了可作为判断情绪新方法外,AI也可帮助消除心理健康卷标。

解码人类是研究人员探索AI的最新例子之一,稍早联合国研究人员训练一个开源语言模型撰写造假但令人相信的演讲稿,麻省理工学院(MIT)最新研究也指出,神经网络可用来制作美味披萨。本次研究结果刊登在Science Advances期刊。

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