« Quay lại
Hệ thống máy tính lấy cảm hứng từ não làm sáng tỏ những điều đáng ngạc nhiên về cách hình ảnh tác động đến cảm xúc
Cập nhật ngày:
 |
Một hệ thống máy tính có thể phân biệt chỉ trong vài mili giây một bộ phim hài lãng mạn và một bộ phim kinh dị.
Công nghệ học máy đang trở nên thực sự phát triển hơn bao giờ hết trong việc nhận ra nội dung của hình ảnh - giải mã nó là loại đối tượng nào, và các nhà khoa học đặt ra câu hỏi liệu công nghệ này có thể làm điều tương tự với cảm xúc không? Câu trả lời là có.
Một phần cải tiến của công nghệ học máy trong nghiên cứu hình ảnh não người đã được công bố, đánh dấu một bước tiến quan trọng trong ứng dụng "mạng lưới thần kinh" - hệ thống máy tính được mô phỏng theo não người - cho nghiên cứu về cảm xúc.
Nó cũng làm sáng tỏ một cách mới, khác biệt về cách thức và nơi hình ảnh được thể hiện trong não người, cho thấy rằng những gì chúng ta nhìn thấy - thậm chí ngắn gọn - có thể có tác động lớn hơn, nhanh hơn đến cảm xúc của chúng ta so với chúng ta tưởng.
Rất nhiều người cho rằng con người đánh giá môi trường của họ theo một cách nhất định và cảm xúc tuân theo các hệ thống não cụ thể, như hệ thống limbic. Nhưng các nhà khoa học thấy rằng vỏ não thị giác cũng đóng một vai trò quan trọng trong quá trình xử lý và nhận thức về cảm xúc.
Sự ra đời của EMONET
Đối với nghiên cứu này, các nhà nghiên cứu bắt đầu với một mạng lưới thần kinh hiện có, được gọi là AlexNet, cho phép các máy tính nhận ra các đối tượng. Sử dụng nghiên cứu trước đó đã xác định các phản ứng cảm xúc khuôn mẫu đối với hình ảnh, các nhà nghiên cứu đã điều chỉnh lại mạng để dự đoán cảm giác của một người khi họ nhìn thấy một hình ảnh nhất định.
Sau đó, một mạng mới được ra đời với cái tên là EmoNet, 25.000 hình ảnh từ ảnh khiêu dâm đến cảnh thiên nhiên và yêu cầu nó phân loại chúng thành 20 loại như tham ái, ham muốn tình dục, kinh dị, kinh ngạc và bất ngờ.
EmoNet có thể phân loại chính xác và nhất quán 11 loại cảm xúc. Nhưng nó phân loại tốt hơn khi nhận ra một số hơn những người khác. Chẳng hạn, nó đã xác định những bức ảnh gợi lên sự thèm muốn hoặc ham muốn tình dục với độ chính xác hơn 95%. Nhưng nó đã có gặp khó khăn hơn với những cảm xúc nhiều sắc thái như bối rối, sợ hãi và bất ngờ.
Ngay cả một màu đơn giản cũng gợi ra một dự đoán về một cảm xúc: Khi EmoNet nhìn thấy một màn hình đen, nó nhận định là cảm giác lo lắng. Màu đỏ gợi cảm giác thèm ăn. Chó con gợi lên niềm vui. Nếu có hai người trong số họ, nó đã chọn sự lãng mạn. EmoNet cũng có thể đánh giá cường độ của hình ảnh một cách đáng tin cậy, xác định không chỉ cảm xúc mà nó có thể bất hợp pháp mà còn có thể mạnh đến mức nào.
Khi các nhà nghiên cứu cho xem các đoạn phim ngắn của EmoNet và yêu cầu nó phân loại chúng thành những bộ phim hài lãng mạn, phim hành động hay phim kinh dị, nó đã phân loại đúng 3/4 thời gian.
Những gì bạn xem chính là cách bạn cảm nhận
Để tiếp tục kiểm tra và tinh chỉnh EmoNet, các nhà nghiên cứu sau đó đã đưa vào 18 đối tượng người.
Khi một máy chụp cộng hưởng từ chức năng (fMRI) đo hoạt động của não, chúng được chiếu 4 giây với 112 hình ảnh. EmoNet đã nhìn thấy những bức ảnh tương tự, về cơ bản là chủ đề thứ 19.
Khi hoạt động trong mạng lưới thần kinh được so sánh với hoạt động trong bộ não của các đối tượng, các mô hình khớp với nhau.
Các nhà khoa học đã tìm thấy sự tương ứng giữa các mô hình hoạt động của não ở thùy chẩm và các đơn vị trong EmoNet, mã hóa cho những cảm xúc cụ thể. Điều này có nghĩa là EmoNet đã học cách thể hiện cảm xúc theo cách hợp lý về mặt sinh học, mặc dù các nhà khoa học không huấn luyện rõ ràng về nó.
Hình ảnh não bộ cũng mang lại một số phát hiện đáng ngạc nhiên. Ngay cả một hình ảnh cơ bản, ngắn gọn - một vật thể hoặc khuôn mặt - cũng có thể kích hoạt hoạt động liên quan đến cảm xúc trong vỏ thị giác của não. Và các loại cảm xúc khác nhau thắp sáng các vùng khác nhau.
Điều này cho thấy cảm xúc không chỉ là những tiện ích bổ sung xảy ra sau đó trong các khu vực khác nhau của não bộ. Bộ não của chúng ta đang nhận ra chúng, phân loại chúng và trả lời chúng từ rất sớm.
Cuối cùng, các nhà khoa học nói rằng, các mạng thần kinh như EmoNet có thể được sử dụng trong các công nghệ để giúp mọi người sàng lọc kỹ thuật số hình ảnh tiêu cực hoặc tìm ra những hình ảnh tích cực. Nó cũng có thể được áp dụng để cải thiện tương tác giữa người với máy tính và giúp thúc đẩy nghiên cứu cảm xúc.
Những gì bạn nhìn thấy và những gì xung quanh bạn có thể tạo ra sự khác biệt lớn trong đời sống tình cảm của bạn.
P.T.T (NASATI), theo https://www.sciencedaily.com/releases/2019/07/190726104516.htm, 26/7/2019
Tin khác
- Bệnh viện Hữu nghị Đa khoa tỉnh Nghệ An tiến hành nghiên cứu đặc điểm lâm sàng, cận lâm sàng và các yếu tố nguy cơ ở bệnh nhân nhồi máu cơ tim cấp tại
- Nghiên cứu, thiết kế, chế tạo lắp đặt thiết bị kiểm tra hệ số phản xạ gương ô tô
- Triển vọng chế tạo tấm pin mặt trời không chì từ vật liệu mới
- Đề xuất các mô hình, nghiên cứu các tính chất và ứng dụng của các trạng thái phi cổ điển
- Nghiên cứu phát triển pin lithium-ion được trao giải thưởng Nobel hóa học 2019
- Hệ vi khuẩn trên da cá mập bảo vệ vết thương khỏi nhiễm trùng
- Hỗ trợ doanh nghiệp nghiên cứu, ứng dụng KHCN phát triển sản xuất
- Lần đầu tiên, Israel bào chế được viên nang insulin
- Pin mặt trời hữu cơ mới lập kỷ lục thế giới về hiệu suất
- Sản xuất rượu từ không khí
- Đại học Thiên Tân phát triển robot hoàn toàn mềm đầu tiên trên thế giới
- Trầm tích đe dọa loài nước ngọt cỡ nhỏ nhiều hơn dòng thải phân bón
- Các nhà nghiên cứu làm sáng tỏ các đặc tính bảo vệ của các vòng telomere
- Nghiên cứu hệ thống phân loại và tính đa dạng của các loài dơi (Mammalia: Chiroptera) ở Việt Nam bằng phương pháp Hình thái học, Siêu âm và Sinh học phân tử
- Nobel Vật lý 2019 vinh danh nghiên cứu về vũ trụ
- Trải nghiệm công nghệ đỉnh cao về “trí tuệ nhân tạo và máy học” tại Techfest 2019
- Hội thảo khoa học: “Bảo đảm thông tin khoa học và công nghệ phục vụ nghiên cứu và đào tạo tại Việt Nam”
- Các nhà khoa học nghiên cứu thành công loại bê tông mới ít bị nứt hơn so với bê tông thông thường
- Vật liệu cấy ghép có khả năng tiêu diệt tới 98% vi khuẩn
- Có thể phát hiện người nghiện ma túy qua dấu vân tay
