7月31日消息，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，人類已經(jīng)不滿足于它只是一個工具，而是希望人工智能能夠理解人類情感。日前，美國科羅拉多大學和杜克大學的研究人員開發(fā)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型EmoNet，該模型能夠準確地將圖像與11種不同的情緒類別進行配對。
EmoNet是利用一個由2185個視頻組成的數(shù)據(jù)庫開發(fā)的，這些視頻類似于27種不同的情緒類別，包括焦慮、興趣、悲傷和驚訝等。
雖然該模型能夠在高置信區(qū)間區(qū)分與恐懼、渴望相關(guān)的圖像，但它在識別驚訝、困惑和敬畏等被認為是更抽象的情感方面卻沒有那么強的能力。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用顏色、空間功率譜以及圖像中物體和人臉的存在對它們進行分類。
并聯(lián)分揀機器人價格廣州分揀機器人排名分揀機器人發(fā)展背景自動分揀機器人的市場特征這項研究可能為以前依賴參與者自我報告情緒的研究人員提供價值?，F(xiàn)在，科學家們不再僅僅依靠主觀反應(yīng)，而是可以使用人工智能來關(guān)注視覺皮層內(nèi)的模式，以更好地理解參與者的感受。不同的模式會解碼不同的情感體驗。
研究人員TorWagner表示：“在情緒測量方面，我們通常仍然只限于問人們的感覺如何。我們的研究成果可以幫助我們直接測量與情感相關(guān)的大腦處理?！?/p>
除了測量情緒的新方法，研究團隊還指出，人工智能可以幫助消除心理健康方面的標簽。從焦慮和抑郁等主觀標簽轉(zhuǎn)向大腦出爐，可能會為治療和干預帶來新的目標。
當然，解碼人類情感只是研究人員探索人工智能的最新例子之一。今年6月，聯(lián)合國研究人員訓練了一個開源語言模型，該模型通過維基百科上的文本和七千多篇在聯(lián)合國大會上發(fā)表過的演講的文本進行訓練，就能很容易地生成一篇虛假但令人信服的聯(lián)合國演講。
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