Sciencemag.cz
Doporučujeme
Pomocí strojového učení jsme zatím neuronové sítě dokázali se slušnou úspěšností naučit rozeznávat obsah obrázků. Nyní vědci z University of Colorado v Boulderu přišli s projektem, v rámci kterého se snažili naučit počítače, aby obrázku přiřadily odpovídající emoční reakci. Ukázalo se, že to není nijak těžké. Často lze „správně“ (=obdobně jako člověk nebo jako většina lidí, někoho samozřejmě krvavá scéna pobaví) rozhodnout už ze statického obrázku, horor od romantické komedie se mnohdy pozná už z několika milisekund záznamu.
Vědci pracovali s neuronovou sítí AlexNet, která byla zatím vycvičena k rozeznávání obsahu obrázků. K tréninku emocí bylo použito 25 000 obrázků (poznámka PH: to se zdá být jako hodně málo, ne?) od erotických fotografií po záběry přírody. Cílem bylo jednotlivým scénám přiřazovat různé emoce z předem definované skupiny, jako je touha, sexuální vzrušení, překvapení, hrůza, úcta, zmatek apod. Celkem 11 emocí bylo pro program uchopitelných různě obtížně, sexuální vzrušení bylo nejjednodušší (úspěšnost rychle přes 95 %), jiné méně jednoznačné emoce jako překvapení a zmatek síť přiřazovala s nižší úspěšností.
Finálně nová síť nazvaná EmoNet např. černé obrazovce přiřazovala úzkost, červené touhu, štěňata vyvolávala radost/pobavení, fotografie dvojic lidí romantiku EmoNet obrázku/videu přiřazoval nejen samotnou emoci/e, ale i její (jejich) intenzitu. Krátké filmové klipy dokázal program zařadit do kategorií (romantická komedie, akční, horor…) s úspěšností asi 75 %. Samo o sobě těžko takové číslo hodnotit, záleží na tom, jak úspěšní by u tak krátké sekvence byli lidé (tj. nakolik se to ze sekvence vůbec dá správně určit). Právě k tomu se autoři výzkumu rozhodli v dalším kroku, když vedle sítě EmoNet zapojili do výzkumu 18 lidí, jimž současně sledovali mozkovou aktivitu pomocí funkční magnetické rezonance. Všem bylo nyní předloženo celkem 112 4sekundových scén. Příslušným emocím odpovídaly u lidí konkrétní aktivita v týlním laloku. Co je překvapivé, podobně se v určitých částech neuronové sítě dala vždy lokaliozvat i odpovídající aktivita u sítě EmoNet. Jak se ukázalo, ta tedy ke kódování/zpracování informace vytvořila struktury připomínající ty biologické, neuronové sítě opravdu svým fungováním lidský mozek připomínají. Vědci přitom neuronovou síť nijak netrénovali, aby fungovala právě takto, byla pro ně prostě černá skřínka. Cílem bylo, aby EmoNet uměl poznat emoce, ale síť toho mohla dosahovat, „jak chtěla“.
Ze sledování fMRI dále vyplynulo, že různé emoce jsou u lidí spojeny s aktivitou na různých místech mozku a dále že emoce se objevuje primárně, ihned po obdržení vizuální informace – není vytvářena dodatečně až poté, co snímek analyzujeme (poznámka PH: což asi zase nijak překvapivé není, takový výsledek se dal očekávat).
Philip A. Kragel, Marianne C. Reddan, Kevin S. LaBar, Tor D. Wager. Emotion schemas are embedded in the human visual system. Science Advances, 2019; 5 (7): eaaw4358 DOI: 10.1126/sciadv.aaw4358
Zdroj: University of Colorado at Boulder/ScienceDaily
