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人工智慧EmoNet可辨識多種人類情緒 較抽象情緒例外

AI在判斷渴望等情緒上準確率較高。杜克大學

美國科學家日前利用人工智慧(AI)判斷人類的情緒,結果該神經網路已可準確分類11種不同情緒。不過,在判斷驚嘆等較抽象情緒其準確率較低。

據CNET報導,研究人員Philip Kragel指出,神經網路是指透過學習許多過濾機制,將輸入訊號繪製成需要輸出的電腦模型,例如訓練判斷香蕉的網路,會去學習諸如形狀與顏色等獨特的特徵。

科羅拉多大學(University of Colorado)與杜克大學(Duke University)研究團隊開發的EmoNet,是利用2,185支代表27種獨特情緒影片組成的資料庫,當中包含從焦慮與感興趣到悲傷與驚喜都有。

雖然該模型在區分與渴望、有性慾與驚恐有關的影像信賴區間較高,但在判斷困惑、驚嘆與驚喜等較抽象情緒相對較弱。該神經網路是利用顏色、空間能量頻譜(spatial power spectra)與存在物體及影像中的臉部進行分類。

研究人員Tor Wagner指出,過去在判斷情緒上,只限於詢問當事人的感受,這次研究結果可幫助外界朝直接判斷情緒相關的腦部處理再邁進一步。研究人員也指出,除了可作為判斷情緒新方法外,AI也可幫助消除心理健康標籤。

解碼人類是研究人員探索AI的最新例子之一,稍早聯合國研究人員訓練一個開源語言模型撰寫造假但令人相信的演講稿,麻省理工學院(MIT)最新研究也指出,神經網路可用來製作美味披薩。本次研究結果刊登在Science Advances期刊。

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