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计算机一眼就可以分辨出快乐的形象和令人沮丧的形象之间的区别吗?
它可以在几毫秒内区分出恐怖电影中的浪漫喜剧吗?
是的，你的大脑也是如此，根据CU Boulder神经科学家本周发表的研究。
负责该项研究的资深作者Tor Wager在CU Boulder担任心理学和神经科学教授时表示：
“机器学习技术在识别图像内容方面变得非常擅长 - 破译它是什么样的物体。[...]我们想问：情绪可以这样做吗?答案是肯定的。“
部分机器学习创新，部分人类大脑成像研究，该论文于周三发表在“科学进步”杂志上，标志着将人类大脑模拟的“神经网络” - 计算机系统应用到研究中的重要一步。情感。
它还为人类大脑中图像的表现方式和位置提供了一种新的，不同的视角，表明我们所看到的 - 甚至是短暂的 - 可能对我们的情绪产生比我们想象的更大，更迅速的影响。
“许多人认为人类以某种方式评估他们的环境，情绪来自特定的，祖先的大脑系统，如边缘系统，”主要作者Philip Kragel说，他是认知科学研究所的博士后研究员。“我们发现视觉皮层本身在情绪的处理和感知中也起着重要作用。”
对于这项研究，Kragel开始使用一个名为AlexNet的现有神经网络，它使计算机能够识别物体。利用先前的研究确定了对图像的陈规定型的情绪反应，他重新调整了网络，以预测一个人在看到某个图像时的感受。
然后，他“展示”了一个名为EmoNet的新网络，从色情照片到自然场景的25,000张图像，并要求它将它们分为20个类别，如渴望，性欲，恐怖，敬畏和惊喜。
EmoNet可以准确一致地分类11种情绪类型。但它比其他人更能识别一些。例如，它确定了能够唤起渴望或性欲的照片，准确率超过95%。但它更难以处理混乱，敬畏和惊讶等细微差别的情绪。
即使是简单的颜色也会引发对情绪的预测：当EmoNet看到黑屏时，它会记录焦虑。红色变幻欲望。小狗唤起了。如果有两个，那就选择了浪漫。EmoNet还能够可靠地评估图像的强度，不仅可以识别它可能存在的情感，还可以识别它的强弱程度。
当研究人员展示EmoNet简短的电影剪辑，并要求它将它们归类为浪漫喜剧，动作片或恐怖电影时，四分之三的时间都是正确的。
你看到的是你的感受
为了进一步测试和改进EmoNet，研究人员随后引入了18个人类受试者。
作为功能性磁共振成像(fMRI)机器测量他们的大脑活动，他们被显示4秒闪烁的112张图像。EmoNet看到了相同的图片，基本上是第19个主题。
当神经网络中的活动与受试者的大脑中的活动进行比较时，模式匹配起来。
Philip Kragel说：
“我们发现枕叶中的大脑活动模式与EmoNet中用于编码特定情绪的单元之间存在对应关系。这意味着EmoNet学会了以生物学上合理的方式表达情感，即使我们没有明确地训练这样做。“
大脑成像本身也产生了一些令人惊讶的发现。即使是简短的基本图像 - 物体或面部 - 也可以点燃大脑视觉皮层中与情绪相关的活动。不同的情感照亮了不同的地区。
“这表明情绪不仅仅是后来发生在大脑不同区域的附加物，”现在是达特茅斯学院教授的盖格说。“我们的大脑正在认识它们，对它们进行分类并在很早的时候对它们做出回应。”
最终，研究人员表示，像EmoNet这样的神经网络可以用于技术，帮助人们以数字方式筛选出负面图像或找到正面图像。它还可以用于改善计算机与人类的互动，并有助于推动情绪研究。
Kragel说：“你看到的以及你周围的环境会对你的情感生活产生重大影响。”